Charlie Fang

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Charlie Fang

Charlie Fang

@CharlieFang11

Long bitcoin and study forever

Beigetreten Aralık 2021
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Charlie Fang
Charlie Fang@CharlieFang11·
很多人对SpaceX看衰,觉得AI+太空算力中心不够性感(但斌原话)。让我们从另一个角度考虑:目前地球上有能力持续大规模开发地外资源的,只有中国美国两个国家,中国的举国体制就不说了,美国的地外产业,目前看就是SpaceX一家垄断,而且进度要快于中国。这就像殖民时代哥伦布发现美洲新大陆一样,先发者永远有优势,这么看,投资SpaceX就像投资英国东印度公司,确实不够性感,但前景远不是性感二字能形容的。
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Charlie Fang
Charlie Fang@CharlieFang11·
将AI产业链的末端集中在华为是非常危险的,因为华为不具备这个能力,华为只是一个在通讯领域较为领先的企业,远没有储备足够的技术支撑
Max For AI@MaxForAI

先有华为后有天🫡

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Charlie Fang
Charlie Fang@CharlieFang11·
华为这种搅浑水的做法在中国的AI行业估计行不太通,毕竟是前沿产业,多被扒出来几次套皮,自己就把自己毁了
Max For AI@MaxForAI

没想到华为还真是中国第一个做大模型啊?? 只不过不是大家以为什么气象模型,而是真的是Encoder-Decoder这样架构的LLM。 华为云的官网有一片2022年的文章,采访的是当时华为云人工智能领域首席科学家田奇。 2020年夏天GPT-3的出现,让欧美AI界对预训练大模型的兴趣大增。 但在国内,产业界对NLP预训练大模型的关注还相对较少。而机器视觉领域的预训练大模型,在全球范围内更是十分陌生的新鲜事物。 2020年3月,田奇加入华为云后便开始组建团队,并且进行了方向梳理。 8月,团队迎来新的核心专家。 9月,团队开始推动盘古大模型的立项,希望能够在华为云的产业基座上,完成适配各个产业AI开发的大模型。 1月,盘古大模型在华为云内部立项成功,并完成了与合作伙伴、高校的合作搭建。 2021年4月,盘古大模型正式对外发布。 其中,盘古NLP大模型作为业界首个1100亿参数的中文预训练大模型,在CLUE打榜中实现了业界领先(后在2021年5月:升级至2000亿参数的"鹏程·盘古"版本)。 为了训练NLP大模型,团队在训练过程中使用了40TB的文本数据,包含了大量的通用知识与行业经验。 同时还发布了盘古CV大模型。 盘古CV大模型也在业界首次实现了模型的按需抽取,可以在不同部署场景下抽取出不同大小的模型,动态范围可根据需求调整,从特定的小场景到综合性的复杂大场景均能覆盖。 同时,其提出的基于样本相似度的对比学习,实现了在ImageNet上小样本学习能力上的业界第一。 但中国第一个完成备案的大模型是百度文心🤔 这又是因为啥呢 是盘古3.0之后发现了什么吗huawei.com/cn/huaweitech/…

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Charlie Fang
Charlie Fang@CharlieFang11·
@GOLD2035 合肥有中科大,有不少好企业啊😂😂
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Yuan Zhang
Yuan Zhang@GOLD2035·
事实证明除了沿海地区的企业,其他地区真的不能碰,比如三安光电安徽的,这是我犯的一个忌讳,我其实知道这一点,但是我还是在机会和风险中忽视了风险。 环境不一样,人不一样,做企业理念不一样,包括就算做企业的人理念是正确的,也会被大环境污染,拖下水
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Charlie Fang
Charlie Fang@CharlieFang11·
这个分红竟然是来自于空头,不得不尝试下了😂😂
十一Eleve@EleveResearch

看到了 @BroLeon 提到了 Aster 也做了 Rebase 认真看了一下 Aster 确实很优秀,作为 Aster Ronin 暗爽 一方面这次做了 Rebase 维护了交易对公平 另一方面看公告发现 Aster 还在做股票 TradFi 的股息分红,等于是在永续合约上实现一部分正股的收益了 Aster 牛的,之前更多是将 Aster 作为交易新币合约的地方,现在看来 Tradfi 可能也要占据一部分市场份额了

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Charlie Fang
Charlie Fang@CharlieFang11·
AI对人类工作的改造将加速,一人公司或超小型公司不再是纸面的噱头,真正具有现金流的一人公司,真正估值达到独角兽的一人公司,可能都将在5年内出现
Phoenix Yin@Phoenixyin13

“我在田里雇了一名工程师,它叫 Codex。” 这是AI时代最浪漫且硬核的田野叙事! 最近,这位北海道农民富安弘的故事在全网刷屏。一个毫无背景的前公务员,独自跑到北海道,靠着 ChatGPT 和 Codex,实现了一人管理100公顷农场的硬核神话。 大公司在搞价值千万的智慧农业,而富安弘毅在用几美金的 API 搞平替版赛博农场。来看看他的一键DIY清单: 温室自动通风系统。用 Codex 写代码连接传感器,太热就自动开窗卷帘,甚至能通过 LINE 软件远程发指令。 卫星天眼监控。把卫星数据叠加到农田地图,坐在家里吹着空调,就能一目了然哪块地的西兰花长得不好。 物理外挂。拍一张复杂的配电盘照片直接丢给 AI。 很多人焦虑 AI 会抢走工作,是因为他们把自己定位成了执行者。 但富安弘毅把 AI 当成了24小时不拿薪水的全栈工程师。他没有被技术取代,反而用技术给自己的体力赋能,拿回了对这 1500 亩土地的绝对掌控权。 在这个人人都在卷大模型参数、卷算力、卷 PPT 的时代,这位北海道大叔坐在拖拉机上,用实际行动告诉我们,技术的终点,是脚下踏实的土地。

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Charlie Fang
Charlie Fang@CharlieFang11·
@Kunka020 原来纯芯片设计公司才是真正的人上人,晶圆厂是负资产,但现在INTEL全产业链优势和几十年的技术积累,已经是美国独一份了
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泊远的硅谷投研手记
@CharlieFang11 “MAGA股”这名字有点土,但好用:真到卡脖子的时候,产能在本土就像自带优先登机。INTC平时再招人嫌,这张牌桌上也没人敢把它踢出去。
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Charlie Fang
Charlie Fang@CharlieFang11·
在当前阶段,永远要相信美国国运MAGA股😂😂 SpaceX,英特尔,美光,一切在美国本土的产能足够满足美国高端战略需求的,都可以归类为MAGA股
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Charlie Fang
Charlie Fang@CharlieFang11·
周三CPI大概率继续低于预期,因为AI基建投资基本不产生通胀,而美加墨世界杯的短期通胀效应还没开始😂
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