Search

No tengo sitio para detallar aqui el análisis serio que he hecho sobre todo el asunto de la Plataforma digital en el proceso a Begoña Gómez. Marcas, dominios, software. Cruzando toda la información disponible con la ayuda de dos LLM. Unos me creerán. Otros no. Pero afirmo: ▶️ #PlataformaDigital #Análisis #Tecnología

Everything outside the LLM model itself will be eaten by the open source movement. The model is still the product. Companies love to think otherwise but switching provider is just an API endpoint away. This trend can't be stopped as long as model capabilities are comparable. #OpenSource #LLM #AITrends #Nospecificcountrycodesarementionedinthetweet.

36 personajes de Fortnite ahora tienen voces y personalidades coherentes. El 30 de julio, las conversaciones saldrán de la fase experimental y se podrán publicar islas con personajes con tecnología LLM. Las voces de estos personajes se basan en interpretaciones capturadas de actores profesionales independientes específicamente para su utilización en islas creadas por desarrolladores. Los actores aceptaron que sus interpretaciones se utilizaran para desarrollar modelos de voz que crearan las respuestas habladas para estos personajes de Fortnite con tecnología LLM. El siguiente paso es colaborar con los gremios pertinentes y los actores de doblaje de personajes que ya han trabajado en Battle Royale de Fortnite para estudiar la posibilidad de que sus voces originales estén disponibles en todo el ecosistema de Fortnite. #Fortnite #Videojuegos #Tecnología

Varmasti hyvä jakaa vastakkaisia näkemyksiä täällä taas. Vaikka en ole Jukan (tai Pasin) kanssa eri mieltä syklin vaiheesta, niin mielestäni on helppo todeta, että jos et ole ollut tekoälyliitännäisten osakkeiden kyydissä mukana, niin olet todennäköisesti jo missannut markkina-arvon suurimman kasvun. Tämä koskee erityisesti muistitehtaita kuten SK Hynix ja Micron, joiden osakkeet ovat vuodessa karkeasti kymmenkertaistuneet. Vaikka osakkeet näyttävät halvalta (tai jopa puoli-ilmaisilta) suhteessa yhtiöiden tulosnäkymiin (forward P/E), niin on hyvä tiedostaa, että niiden tulokset ovat kasvaneet merkittävästi nopeammin kuin niiden myynti, kappalemäärissä mitattuna. Tuloskasvu perustuu pitkälti siihen, että kysynnän ylittäessä tuotannon muistien hinnat nousevat tähtitieteellisiksi. Se taas johtuu siitä, että lähes äärettömän varakkaat jättiyhtiöt kilpailevat verisesti (ja ilmeisesti täysin kustannuksista välittämättä) siitä, kuka pystyy kehittämään parhaimmat mallit. Kun isoja frontier-tason huippumalleja koulutetaan (training), niin se tehdään tällä hetkellä joko GPU-chipeillä (joita suunnittelee lähinnä NVIDIA ja AMD) tai ASIC-chipeillä (kuten Googlen Ironwood TPU). Nämä ratkaisut tarvitsevat erittäin kallista HBM-muistia, jota ei ole riittävästi saatavilla tällä hetkellä. Kun mallien kehityksestä siirrytään suorittamiseen (inference) erityisesti agenttien avulla, niin tilanne on paljon monimutkaisempi. Kehitteillä on useita ratkaisuja, jotka eivät tarvitse HBM-muistia ollenkaan, kuten Nvidian lisensoima Groq, Cerebraksen wafer-scale-chipit, d-matrixin Corsair, Qualcommin AI200 Dragonfly, Metan MTIA ja Taalaksen on-chip-LLM-kiihdyttimet. Lisäksi NVIDIAn Rubin CPX-suorittimien avulla voi hoitaa osan inferenssistä ilman HMB-muistia. Villi kortti tässä pelissä on myös Kiina, jossa kehitetään koko ajan uusia "lähes frontier-tason" malleja ja tarjotaan niitä ilmaiseksi (merkittävä osa kehityksestä saadaan kopioimalla länsimaiden huippumalleja ilmaiseksi). On mielestäni väärin ajatella, ettei länsimaissa haluttaisi kiinalaisia malleja käyttää, sillä avoimet mallit on mahdollista eristää ja ajaa oman datakeskuksen turvassa. Mm. tästä syystä tekoäly-yhtiöt kuten Anthropic, OpenAI ja Google rakentavat nyt kuumeisesti ekosysteemejä tekoälymallien ympärille, joita voi hyödyntää vain yhtiöiden pilvipalveluiden kautta. Mutta kestääkö tällaisen softaekosysteemin tuoma "moat" tekoälyn aikakaudella, kun vaihtoehtoisia (ja avoimia) ratkaisuja on mahdollista luoda nopeammin kuin koskaan? On myös nähtävissä selkeitä kysynnän epäterveyteen viittaavia trendejä, kuten ns. tokenmaxxing, jossa koodaajat kilpailevat kuka pystyy kuluttamaan enemmän LLM-mallien tuottamia tokeneita, riippumatta siitä, miten paljon niiden avulla pystytään luomaan tuottavaa koodia. Lisäksi LLM-malleja suoritetaan todella paljon harjoittelutarkoituksessa tällä hetkellä, kun vielä etsitään ja kehitetään aidosti tuottavia prosesseja. Pointtini tässä on lähinnä se, että sijoittamalla datakeskusten kilpavarustelusta hyötyviin yhtiöihin ei lyö vetoa (vain) siitä, että datakeskusten rakennustarve jatkuu, vaan että ylikysyntätilanne ei ratkea vielä ainakaan muutamaan vuoteen. Samaan aikaan muistinvalmistajat ovat jo kasvattamassa kapasiteettiaan ja rakentamassa uusia tehtaita. Useiden eri muistityyppien hinnat ovat osittain lukittu tulevaisuuteen pitkäaikaisten LTA-sopimusten kautta, mutta nekin ovat historiallisesti rikottu tai neuvoteltu uusiksi kysynnän laskiessa. Puolijohdeyhtiöiden poikkeuksellisen voimakas syklisyys johtuu siitä, että tuotantoa on hyvin vaikea skaalata alas kun kysyntä laskee. Ja kun tuotanto ylittää kysynnän edes hieman, niin hinnat romahtavat nopeasti (ylitarjontatilanne). Syklisiä yhtiöitä ei yleensä ole kannattanut ostaa silloin kun P/E-tasot ovat olleet alhaiset ja sille on nimikin: Molodovsky Effect. Tekoäly on kuitenkin ilmeisen mullistava teknologia, joten "this time could be different" ja näitä syklisiä puolijohdeyhtiöitä omistamalla pääseekin helposti lyömään vetoa sen puolesta. Omistan itse tällä hetkellä mm. SK Hynixin, Micronin, Samsungin (ava-tracker), Broadcomin, Amazonin ja Googlen osakkeita, joiden toiminta liittyy vahvasti tekoälyyn. Lisäksi minulla on VVSM-puolijohde-ETF:ää salkussa. Mielestäni kaikki ovat hyviä sijoituksia, mutta näen (erityisesti näillä arvostustasoilla), että niissä piilee myös paljon riskejä. Puhumattakaan siitä, millaisia haasteita ja vaaroja tekoäly aiheuttaa koko yhteiskunnalle (ja sitä kautta myös osakkeille). Ei sijoitussuosituksia. #pekka #tekoäly #osakkeet #puolijohteet

About LLMs export control. A few interesting things that people right now may not yet focus since they are "far" problems. 1. It is impossible to really take LLMs safe. They are a a few TB files worth of weights. People will find ways to copy them, there will be leaks. #LLMs #ExportControl #AILeaks #Therearenospecificcountrymentionsinthetweetprovided.

La carenza motoristica della #Ferrari ha anche guidato verso scelte sbagliate per cercare di minimizzare un gap quantificabile in quasi mezzo secondo di sola PU dai migliori. In più si è sottovalutato il degrado. #Hamilton notevole. Ne parliamo👇 https://t.co/llmThNJDe1 #F1 #Ferrari #Hamilton

Modern AI resulted from research made also by many non-US scientists (Hinton, the French folks, Linnainmaa, many others). The pre-training corpus was produced worldwide with massive code contribution from Europe OSS. What is happening with frontier LLMs is unacceptable. #AI #LLMs #OpenSource #FR #EU

Prediction: now that with GLM / DeepSeek & more we will see very good LLMs available open weight, and even more when the GPU/RAM insanity will be contained, the open source agents landscape will create *much* better tools that we are used to use today. For instance: #LLM #OpenSource #AI #Nospecificcountrycodesarementionedinthetweet.

et pour avoir regardé ca hier c'est assez dingue. ils intègrent les LLM et l'IA a tout les niveaux genre maintenant tu peux juste dire "Hey créé moi un salon, ambiance moderne, high standing avec un canapé, une table basse et des vieux vêtement par terre" et le truc fait tout pour toi (en allant chercher dans la gallerie d'asset mais imo c'est qu'une question de mois avant que ca soit techniquement capable d'en créer en 3D à partir d'un prompt textuel) Pareil pour l'éclairage genre "hey fait moi l'éclairage de Bogota à 9h30 du mat" et il va chercher les infos pour toi de a quoi ca ressemble Bogota à 9h30 du mat. Ils essaient vraiment de tendre le métier vers des gens qui savent parler en prompt à leur logiciel sans forcement avoir de bagage technique. Du coup on va avoir beaucoup de gens qui vont pouvoir créer des jeux basique qui ressemblent à du quasi AAA même sans avoir fait d'études juste en utilisant les outils de base de Unreal. L'avantage c'est que quelqu'un qui aurai vraiment une idée créative très bonne pourrait se lancer dans le JV même sans venir du métier, ca devient à la portée de plus en plus de gens. Mais le risque, c'est de un, d'avoir une vraie perte de connaissance d'ici quelques années, et de deux on risque d'avoir une surabondance de "Unreal Slop" qui utilisent les outils de base et qui vont tous se ressembler un peu (et c'est déjà un peu le maintenant) surtout que de l'autre coté la nouvelle génération de joueur sont de plus en plus bloqué sur 4 ou 5 titres qui ont des taux de rétention très forts et n'en sortent pas. Donc on va ouvrir en grand les vannes d'une offre massiveet qui sera probablement de qualité très moyenne et de l'autre une demande qui ne grossit pas aussi vite. ca me fait un peu penser aux ingrédients du crash du JV des années 80. #IA #JeuxVidéo #Technologie

Notre souveraineté en IA LLM ne doit pas se construire en désignant un champion national gavé de subventions et d’avantages fiscaux, mais en créant un écosystème ouvert où plusieurs acteurs peuvent rivaliser à armes égales. Pour cela, pas de secret : il faut baisser massivement la fiscalité, supprimer les normes asphyxiantes et stopper la fuite des cerveaux en rendant aux actifs le fruit de leur travail. #IA #Innovation #Économie

El artículo de Leire Salazar examina cómo la automatización del proceso de producción de artículos científicos mediante modelos de lenguaje grandes (LLM) ha permitido a ciertos investigadores publicar de manera masiva, generando una fábrica de papers que, aunque produce contribuciones válidas, también enfrenta críticas por su tendencia hacia la mediocridad y la falta de ambición en la investigación. #IA #Ciencia #Publicación científica

While Fable is an amazing model, don't get too excited: it is great, but still has the usual failure models of the other good LLMs we saw in the past, including GPT 5.5. If you look at Anthropic, Opus -> Fable was a huge jump. If you look at the field, GPT 5.5 -> Fable is #Fable #LLM #AI #Nospecificcountrycodesarementionedinthetweet.