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Ho imparato un sacco da @reinerpope e @MikeGunter_
Molto ottimista su questi ragazzi

Reiner Pope25 feb 2026
Stiamo costruendo un chip LLM che offre un throughput molto più elevato rispetto a qualsiasi altro chip, raggiungendo anche la latenza più bassa. Lo chiamiamo MatX One.
Il chip MatX One è basato su un array sistolico splittabile, che ha l'efficienza energetica e di area per cui sono famosi i grandi array sistolici, ottenendo al contempo un'alta utilizzazione su matrici più piccole con forme flessibili. Il chip combina la bassa latenza dei design SRAM-first con il supporto a lungo contesto dell'HBM. Questi elementi, insieme a un approccio innovativo ai numeri, offrono un throughput più elevato sugli LLM rispetto a qualsiasi sistema annunciato, mantenendo al contempo la latenza dei design SRAM-first. Maggiore throughput e minore latenza ti offrono modelli più intelligenti e veloci per il tuo investimento in abbonamento.
Abbiamo raccolto 500 milioni di dollari in un round di finanziamento di Serie B per completare lo sviluppo e scalare rapidamente la produzione, con tapeout in meno di un anno. Il round è stato guidato da Jane Street, una delle aziende più esperte in tecnologia di Wall Street, e Situational Awareness LP, il cui fondatore @leopoldasch ha scritto il memo definitivo sull'AGI. I partecipanti includono @sparkcapital, il fondo di @danielgross e @natfriedman, @patrickc e @collision, @TriatomicCap, @HarpoonVentures, @karpathy, @dwarkesh_sp e altri. Stiamo anche accogliendo investitori lungo la catena di approvvigionamento, tra cui Marvell e Alchip.
@MikeGunter_ e io abbiamo fondato MatX perché riteniamo che il miglior chip per LLM dovrebbe essere progettato da principi fondamentali con una profonda comprensione di ciò di cui gli LLM hanno bisogno e di come si evolveranno. Siamo disposti a rinunciare alle prestazioni dei modelli piccoli, ai carichi di lavoro a basso volume e persino alla facilità di programmazione per realizzare un chip del genere.
Siamo ora un team di 100 persone con persone che pensano a tutto, dai programmi di apprendimento, alla Swing Modulo Scheduling, ai bit di guardia/round/sticky, alle connessioni blind-mated, tutto nello stesso edificio. Se desideri aiutarci a progettare, progettare e distribuire molte generazioni di chip in grande volume, considera di unirti a noi.
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L'intervista a @DarioAmodei.
0:00:00 - Cosa stiamo esattamente scalando?
0:12:36 - La diffusione è una scusa?
0:29:42 - L'apprendimento continuo è necessario?
0:46:20 - Se l'AGI è imminente, perché non comprare più potenza di calcolo?
0:58:49 - Come faranno i laboratori di IA a generare profitto?
1:31:19 - Le regolamentazioni distruggeranno i benefici dell'AGI?
1:47:41 - Perché Cina e America non possono avere entrambe un paese di geni in un datacenter?
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.@elonmusk mi ha detto che ha in programma di costruire "Optimus Academy" per addestrare un esercito di robot umanoidi.
> "milioni di robot simulati nel mondo simulato"
> "decine di migliaia di robot nel mondo reale, per colmare il divario tra simulazione e realtà."
Perché? Ci sono due grandi differenze tra il modo in cui Tesla addestrerà i robot umanoidi e il modo in cui ha costruito il Full Self-Driving.
- FSD richiede solo di apprendere tre gradi di libertà: girare, accelerare, frenare ... e un robot umanoide deve imparare a coordinare oltre 50 giunti.
- Puoi vendere una Tesla senza FSD, il che ti consente di raccogliere milioni e milioni di ore di dati di guida necessari per avviare il tuo modello ... ma non puoi vendere un Optimus che non ha ancora imparato a fare le cose.
L'Optimus Academy è il tentativo di Elon di costruire il volano di dati che Tesla ha ottenuto gratuitamente con FSD.
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