It feels like most of the discourse here assumes the only thing that matters is algorithmic progress or when exactly agi drops. but if compute access stays concentrated in a tiny set of players like open ai and microsoft, isnt that bottleneck just as important as the model breakthroughs themselves? How do you think about centralization of compute vs centralization of ideas. if a few labs own all the h100s, it doesnt really matter if the "ideas" are open source or not. we might end up with a futu
OpenAI 將舉辦一場直播活動。在直播期間將揭露具體的公告、產品發布或示範內容。
上一次 OpenAI 突然搞直播，他們直接丟出 GPT-4 Turbo，然後一夜之間改掉所有定價
OpenAI 推出 ChatGPT 圖像 2.0，大幅提升了 AI 生成圖片的品質和功能。想看最新功能演示？OpenAI 正在直播發表會，趕快上 https://openai.com/live/ 看看吧。
OpenAI 把這個定位成直接對標現有圖像生成工具的競爭者，代表他們有信心能挑戰市場領導者
整個2025年，每當有人抱怨大型AI（LLM）的問題，標準回答就是「再等3到6個月，下一代版本會輕鬆搞定」。這套說詞到處都是——每個限制都說是暫時的，每個缺少的功能都說快要來了，每個自主代理（autonomous agent）的展示都被吹成即將成真的未來。 現在已經是2026年4月了，該檢驗一下這些承諾有沒有兌現。Reddit的ClaudeAI版上這週出現了一篇長討論串，討論Opus 4.7版本，結果一堆使用者都說這根本是退步。說真的，去年那套「再等等」的論調看起來有點尷尬。
有人真的在 AMD 新推出的 Strix Halo 晶片上測試了 Mistral Medium 3.5，結果呢？慢到不行。一個 48k 語言符號加上 4k 思考語言符號的提示詞，光是回答一個關於程式碼架構的問題就花了 2 小時。沒看錯，真的是兩小時。如果你想在 Strix Halo 上本地運行這個模型，最好在睡前就開始跑。雖然用了一堆優化技巧（Q5_K_XL 量化、GPU 加速、快取重用），但還是快不起來。本地 AI 的夢想看起來還要再等等，不過至少能動就是了。