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Dwarkesh Patel
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Aprendi muito com @reinerpope e @MikeGunter_
Estou muito otimista em relação a esses caras

Reiner Pope25/02/2026
Estamos a construir um chip LLM que oferece um rendimento muito superior a qualquer outro chip, ao mesmo tempo que alcança a menor latência. Chamamos-lhe MatX One.
O chip MatX One é baseado em uma matriz sistólica divisível, que possui a eficiência energética e de área pela qual as grandes matrizes sistólicas são conhecidas, enquanto também obtém alta utilização em matrizes menores com formas flexíveis. O chip combina a baixa latência dos designs com SRAM em primeiro lugar com o suporte de longo contexto do HBM. Esses elementos, além de uma nova abordagem sobre numéricos, proporcionam um rendimento mais alto em LLMs do que qualquer sistema anunciado, enquanto simultaneamente igualam a latência dos designs com SRAM em primeiro lugar. Maior rendimento e menor latência oferecem modelos mais inteligentes e rápidos pelo seu investimento em subscrição.
Levantámos uma Série B de $500M para finalizar o desenvolvimento e escalar rapidamente a fabricação, com tapeout em menos de um ano. A rodada foi liderada pela Jane Street, uma das empresas mais conhecedoras de tecnologia de Wall Street, e pela Situational Awareness LP, cujo fundador @leopoldasch escreveu o memorando definitivo sobre AGI. Os participantes incluem @sparkcapital, @danielgross e o fundo de @natfriedman, @patrickc e @collision, @TriatomicCap, @HarpoonVentures, @karpathy, @dwarkesh_sp, e outros. Também estamos a acolher investidores de toda a cadeia de suprimentos, incluindo Marvell e Alchip.
@MikeGunter_ e eu começámos a MatX porque sentimos que o melhor chip para LLMs deveria ser projetado a partir de princípios fundamentais, com uma compreensão profunda do que os LLMs precisam e como eles irão evoluir. Estamos dispostos a abrir mão do desempenho de modelos pequenos, cargas de trabalho de baixo volume e até mesmo da facilidade de programação para entregar um chip desse tipo.
Agora somos uma equipe de 100 pessoas que pensam em tudo, desde cronogramas de taxa de aprendizado, até Swing Modulo Scheduling, até bits de guarda/round/sticky, até conexões blind-mated—tudo no mesmo edifício. Se você gostaria de nos ajudar a arquitetar, projetar e implantar muitas gerações de chips em grande volume, considere juntar-se a nós.
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A entrevista com @DarioAmodei.
0:00:00 - O que exatamente estamos a escalar?
0:12:36 - A difusão é uma ilusão?
0:29:42 - A aprendizagem contínua é necessária?
0:46:20 - Se a AGI é iminente, por que não comprar mais capacidade de computação?
0:58:49 - Como é que os laboratórios de IA vão realmente lucrar?
1:31:19 - As regulamentações vão destruir os benefícios da AGI?
1:47:41 - Por que é que a China e a América não podem ter ambos um país de génios num datacenter?
Procure o Dwarkesh Podcast no Youtube, Spotify, Apple Podcasts, etc.
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.@elonmusk disse-me que planeia construir a “Optimus Academy” para treinar um exército de robôs humanoides.
> “milhões de robôs simulados no mundo simulado”
> “dezenas de milhares de robôs no mundo real, para fechar a lacuna entre a simulação e a realidade.”
Por quê? Existem duas grandes diferenças entre a forma como a Tesla irá treinar robôs humanoides e a forma como construiu o Full Self-Driving.
- O FSD só requer aprender três graus de liberdade: virar, acelerar, travar ... e um robô humanoide tem que aprender a coordenar mais de 50 articulações.
- Você pode vender um Tesla sem FSD, o que permite coletar milhões e milhões de horas de dados de condução necessários para iniciar seu modelo ... mas não pode vender um Optimus que ainda não aprendeu a fazer as coisas.
A Optimus Academy é a tentativa de Elon de construir a roda de dados que a Tesla obteve gratuitamente com o FSD.
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