Alex

J'ai étudié le judaïsme pendant trente ans. J'ai travaillé entre 10 et 15 heures par jour pendant dix ans. Certains esprits malveillants appellent cela une "obsession". A ce compte-là, Karl Marx, Rembrandt, Titien ou Velasquez étaient eux aussi "obsédés", et il faudrait alors nous dire quels sont les grands esprits qui ont marqué l'histoire qui n'étaient pas "obsédés". Mais passons. C'est précisément parce que j'étais complètement immergé dans mon sujet qu'en 2006, j'ai pu faire ma grande découverte : la psychanalyse du judaïsme, ce que personne d'autres avant moi n'avait vu. D'aucuns pourraient penser que la chose n'a guère d'importance, mais ceux qui m'ont lu savent que les Européens sont depuis très longtemps sous l'emprise de ce phénomène hystérique qui est à l'origine du fanatisme égalitaire qui a donné lieu au christianisme des origines, au marxisme, au bolchevisme, au freudo-marxisme, au féminisme, au mondialisme et à ce qu'on appelle aujourd'hui le wokisme. Tout se tient : de l'inceste à l'arrivée du messie, en passant par la paranoïa, l'histrionisme, l'amnésie sélective ou encore, la grande intolérance à la frustration. Tout est dans le tableau clinique de cette pathologie typiquement freudienne. Je ne parle évidemment pas ici de cas personnels, mais d'un état d'esprit envahissant. Il s'agit toujours d'araser les différences, de supprimer les frontières, de mélanger et de dissoudre tous les particularismes, social, national ou sexuel. J'ai déjà expliquer cent fois tout cela. Ce que je veux dire ici, c'est, pour paraphraser Antoine de Saint-Exupéry dans son très beau livre "Terre des hommes" : Ce que j'ai fait, je le jure, aucune IA ne l'aurait fait. La valeur travail est la clef du succès. Elon Musk ne me contredira pas, mais il me semble que Grok aura toujours un temps de retard sur un esprit humain acharné au travail. Travaillez, mes amis, et enrichissez-vous. Ce sera ce que vous pourrez laisser de mieux à vos enfants, qui risquent de vivre dans un monde plus difficile que celui qu'on a connu.

@DAIEvolutionHub THINK

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Mike Tyson, pendant sa carrière active, accomplissait « 500 fois par jour » cet entraînement musculaire infernal… et ça a forgé une légende 💪

"J'ai été diagnostiqué avec un cancer du pancréas de stade 4 en août 2023, et sans traitement, j'avais 3 à 6 mois pour régler mes affaires. J'ai commencé mon protocole au fenbendazole immédiatement. J'ai failli abandonner car ma qualité de vie s'était détériorée de manière spectaculaire. Mais j'ai commencé à me sentir mieux. Moins de nausées. J'avais repris un peu de poids ! Énergie accrue. Mon scanner de novembre 2023 indiquait que ce cancer grave n'avait ni grandi ni métastasé. Mon marqueur de cancer était passé de plus de 100 000 à 35 000. En janvier 2024, mon nouveau chiffre de marqueur était à 18 000 !!! Mon oncologue se grattait la tête, et un membre de la famille a dit qu'il semblait déconcerté ! Et non, je ne lui ai pas parlé du fenben. J'avais peur qu'il me lâche en tant que patient. J'étais très reconnaissant envers le fenben et la façon dont il m'avait aidé. Je me sentais mieux et plus fort. J'ai passé des scanners et des analyses sanguines en mars, et mes marqueurs sont maintenant descendus à 6 000. Et les tumeurs rétrécissaient !!! Deux semaines après mon précédent scanner. J'ai refait un scanner, et il est revenu NED. C'ÉTAIT MON PROTOCOLE ; •MATIN ◦ Curcumine (600 mg par jour) ◦ Zinc (50 mg) ◦ Chardon-Marie, En tant que complément alimentaire, prendre 15 à 30 gouttes, 2 à 3 fois par jour dans un peu de jus de fruit ou d'eau. 7 jours par semaine ◦ Serrapeptase (120 000 UI) ◦ Fenbendazole (On conseille de prendre 1 000 mg de Panacur C sept jours par semaine. Il est recommandé de le prendre avec un repas). •NUIT ◦ Curcumine (On recommande 600 mg de comprimés par jour ◦ Berbérine (600 mg 2 à 3 fois par jour ) ◦ Quercétine (500 mg 1/jour) ◦ Queue-de-cheval de dinde ◦ Vitamine E (800 mg pendant 7 jours par semaine) ◦ Fenbendazole (1 000 mg le soir) ◦ Ivermectine 12 mg par jour 5/7 jours par semaine •Limiter la consommation de sucre et d'aliments transformés •Buvais souvent du thé vert”"

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Elon Musk avait dit un truc qui m'avait marqué sur l'allocation de ressources. En substance : passé un certain niveau de richesse, l'argent n'est plus de la consommation, c'est de l'allocation de capital. Cette phrase change tout. L'économie, dans le fond, c'est juste un problème d'allocation. Tu as des ressources finies et des usages infinis. Qui décide où va quoi ? Imagine une cour de récré. 100 enfants, des paquets de cartes Pokémon distribués au hasard. Tu laisses faire. Très vite, un ordre émerge. Les bons joueurs accumulent les cartes rares, les collectionneurs trient, les négociateurs trouvent des deals. Personne n'a planifié. Et pourtant chaque carte finit dans les mains de celui qui en tire le plus de valeur. Le système maximise le bonheur total de la cour. C'est ça, la main invisible. Maintenant fais entrer la maîtresse. Elle trouve ça injuste. Léo a 50 cartes, Tom en a 3. Elle confisque, redistribue, impose l'égalité. Trois effets immédiats. Les bons joueurs arrêtent de jouer, à quoi bon. Les mauvais n'ont plus de raison de progresser, ils auront leur part. Les échanges s'effondrent. La cour est égale, et morte. Elle a maximisé l'égalité, elle a détruit le bonheur. Le problème de la maîtresse, c'est qu'elle ne peut pas avoir l'information que la cour avait collectivement. C'est le problème du calcul économique de Mises, formulé en 1920. L'URSS a essayé de le résoudre pendant 70 ans avec le Gosplan. Résultat : pénuries, queues, effondrement. Pas parce que les Soviétiques étaient bêtes, parce que le problème est mathématiquement insoluble en mode centralisé. Quand Musk a 200 milliards, il ne les consomme pas, il les alloue. SpaceX, Starlink, Neuralink, xAI. Chaque dollar est un pari sur le futur. Et lui a un track record. PayPal, Tesla, SpaceX. Il a démontré qu'il sait identifier des problèmes immenses et y allouer des ressources avec un rendement spectaculaire. L'État aussi a un track record. Hôpitaux qui s'effondrent, éducation qui décline, dette qui explose, services publics qui se dégradent malgré des budgets en hausse constante. Le marché identifie les bons allocateurs, la politique identifie les bons communicants. Le profit n'est pas une finalité, c'est un signal. Il dit : tu as alloué des ressources rares vers un usage que les gens valorisent suffisamment pour payer. Plus le profit est gros, plus la création de valeur est grande. Quand Starlink est rentable, ça veut dire que des millions de gens dans des zones rurales ont enfin internet. Quand un ministère est en déficit, ça veut dire qu'il consomme plus qu'il ne produit. L'un crée, l'autre détruit, et on appelle ça redistribution. Dans nos sociétés il y a deux catégories d'acteurs. Les entrepreneurs et les bureaucrates. L'entrepreneur prend un risque personnel pour identifier un problème, mobiliser des ressources, créer une solution. S'il se trompe il perd. S'il a raison, ses clients gagnent, ses employés gagnent, ses fournisseurs gagnent, l'État collecte des impôts. Il est la cellule de base du progrès humain. Le bureaucrate ne prend aucun risque personnel. Son salaire est garanti. Au mieux il maintient une rente existante. Au pire il la détruit par excès de réglementation, mauvaise allocation forcée, incitations perverses qui découragent ceux qui produisent. Mais dans aucun cas il ne crée. Regarde les 50 dernières années. iPhone, internet civil, SpaceX, Tesla, Google, Amazon, Stripe, mRNA, ChatGPT. Toutes des inventions privées, portées par des entrepreneurs, financées par du capital risque. Pas un seul ministère n'a inventé quoi que ce soit qui ait changé ta vie au quotidien. La France est devenue le laboratoire mondial de la dérive bureaucratique. 57% du PIB en dépenses publiques, record absolu. Une administration tentaculaire, une fiscalité qui pénalise la création de richesse. Résultat : décrochage face aux États-Unis, à l'Allemagne, à la Suisse. Fuite des cerveaux. Désindustrialisation. Dette qui explose. Et le pire c'est que la mauvaise allocation s'auto-renforce. Plus l'État prélève, moins les entrepreneurs créent. Moins ils créent, moins il y a de base fiscale. Plus l'État s'endette et taxe. Boucle de rétroaction négative parfaite. La maîtresse pense qu'elle aide, et chaque année la cour produit moins. Dans nos sociétés, ce sont les entrepreneurs, toujours, qui font avancer la civilisation. Les bureaucrates au mieux maintiennent une rente, au pire la détruisent. Aucune société n'a jamais progressé en taxant ses créateurs pour subventionner ses gestionnaires. La question n'est jamais qui a combien. C'est qui alloue le mieux la prochaine unité de ressource pour maximiser le futur de l'humanité. La réponse depuis 200 ans n'a jamais changé. Ce ne sont pas les fonctionnaires.

⚠️ POURQUOI LES PAUVRES DEVIENNENT-ILS PLUS PAUVRES ET LES RICHES PLUS RICHES ? Les pauvres économisent de la fausse monnaie, les riches en empruntent...

Stanford just dropped a free 17-video course that teaches you to build Claude. From scratch. There are 2 career paths in AI right now: The API Caller. Uses APIs. $150K salary. First to be automated. The Architect. Builds the APIs. $500K+ salary. Builds the tools everyone else uses. Bootcamps train you to be the 1st. This free Stanford course trains you to be the 2nd. CS336: Language Modeling from Scratch. 17 videos. Free On Youtube. Save This. Start Learning Today. Follow @codewithimanshu for more free MIT & Stanford grade AI content and the exact ai roadmaps to follow. ↓ If I had 6 months to become an AI Engineer, I'd do this exact roadmap. Stage 1: Python basics. Syntax, loops, functions, OOP, NumPy, Pandas. Stage 2: Math for AI. Linear algebra, statistics, probability, basic calculus. Stage 3: Machine Learning. Regression, classification, clustering, metrics. Scikit-learn. Stage 4: Deep Learning basics. Neural networks, CNNs, RNNs, training fundamentals. PyTorch or TensorFlow. Stage 5: Modern AI and LLMs. Prompt engineering, embeddings, RAG, fine-tuning small models. Follow @codewithimanshu for the exact resources for every stage. ↓ The second half is where most people quit. Stage 6: Build AI projects. Chatbots, classifiers, NLP apps, image models. Real projects, not tutorials. Stage 7: GenAI tools. LangChain, HuggingFace, vector databases like FAISS and Pinecone. Stage 8: MLOps essentials. FastAPI or Flask, Docker, GitHub, cloud deployment basics. Stage 9: Full projects. End-to-end ML pipelines. Deployed AI apps that actually run in production. Stage 10: Portfolio. 5-7 polished projects. README files. Demo videos. Public on GitHub. Stage 11: Job prep. LeetCode basics, system design basics, ML and AI interview prep. Stage 12: Apply. AI Engineer, ML Engineer, Data and AI roles, GenAI Developer. That's the entire path. 6 months. Architect tier. Follow @codewithimanshu for the project ideas and resources for every single stage. ↓ The syllabus is pure signal. Data Collection and Curation. Lectures 13-14. Where every modern LLM gets its training data. How it gets cleaned. What separates good data from poison. Most "AI engineers" can't answer questions on this. Stanford makes you fluent in 2 lectures. Building Transformers and MoE. Lectures 3-4. The exact architecture powering GPT-5, Claude 4.7, and every frontier model. You'll build them. From scratch. The way the engineers at OpenAI and Anthropic actually wrote them. Follow @codewithimanshu for more high-signal AI courses that build careers. ↓ Making it fast. Stanford Lectures 5-8. GPUs. Kernels. Parallelism. This is the section that separates people who use AI from people who optimize AI infrastructure for billion-dollar companies. If you can write a CUDA kernel, you can write your own ticket. Making it work. Lecture 10. Production inference. The piece that breaks every AI startup that doesn't understand it. Making it smart. Lectures 15-17. Alignment. Reinforcement learning. How models like Claude get tuned to actually be useful. Follow @codewithimanshu for breakdowns of what production AI teams actually need to know. ↓ This is what every $15K bootcamp pretends to teach but doesn't. Stanford gives it away for free. People who watch CS336 and follow this roadmap become Architects. People who skip it stay API Callers, replaceable, and worried about being automated next. Choose your path. Save this post. Watch CS336. Build the projects. Apply for the architect roles. Follow @codewithimanshu for more free Stanford-grade AI content and the exact roadmap to follow.

Une thèse de @ericweinstein circule pas mal en ce moment. Selon lui, la vision de @elonmusk va bien au-delà de SpaceX. SpaceX c'est l'étage propulsif, mais Mars n'a pas besoin que de fusées. Mars a besoin d'usines autonomes, de robots qui construisent et réparent, de systèmes énergétiques, de communications planétaires. Bref, de l'écosystème entier que Musk a méticuleusement assemblé : Tesla pour la production autonome, Optimus pour la main-d'œuvre robotique, xAI pour l'intelligence, Starlink pour le lien, Boring Company pour l'infrastructure souterraine... Ce que je trouve intéressant dans cette lecture, c'est qu'elle prend Musk au sérieux comme stratège, pas comme "fou du bus". Quand il annonce qu'Optimus part vers Mars avant les humains, ce n'est pas un coup de com. C'est cohérent avec la thèse que propose Weinstein. Tu n'envoies pas des humains tant que les robots n'ont pas construit l'usine. Tu n'envoies pas l'usine sans le réseau de communications. Tout s'emboîte. Cette grille de lecture est séduisante et Musk est le seul qui contrôle les fusées, les voitures autonomes, les robots humanoïdes, le réseau satellite, le modèle d'IA... Ce n'est plus un empire industriel, c'est une infrastructure civilisationnelle. Perso la concentration du pouvoir m'inquiète plus que l'apocalypse. Et la concentration que Musk est en train d'opérer n'a pas d'équivalent depuis Rockefeller, peut-être Andrew Carnegie. La question n'est pas de savoir s'il finira sur Mars. C'est de savoir qui est capable de concurrencer ce qu'il construit ici. Pour l'instant, je ne vois aucun acteur, ni privé ni public, capable de tenir le choc.

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rien ne ressemble plus violemment au choc de revenir en Chine et de réaliser à quel point l'occident est devenu une civilisation qui demande la permission avant de construire à Shenzhen un gamin de 20 ans qui a une idée à 8h du matin a un prototype fonctionnel à 18h le même jour, dans le même temps un diplômé français achète une formation à 1500 euros pour apprendre à valider son idée avec un canvas notion qu'il ne montrera à personne, attend l'avis de 4 mentors linkedIn qu'il n'a jamais rencontrés, lit 12 livres sur le lean startup pour bien comprendre la méthodologie & 6 mois + tard le hamin chinois a vendu sa boite à Tencent pendant que le français en est encore à choisir le nom de son LLC sur shine je pense que le vrai problème CULTUREL c'est qu'on a appris aux jeunes occidentaux et notamment aux européens que l'entrepreneuriat était une recette de cuisine, ouvrez le bon livre m, suivez les bonnes étapes obtenez le bon résultat alors que que personne ne sait rien, personne n'a jamais rien su et tous les empires industriels de l'histoire ont émergé d'une combinaison de hasard de séréndipité et d'une seule personne qui a juste commencé sans avoir compris d'avance pour rappel Brian chesky (Airbnb) a loué son matelas gonflable parce qu'il ne pouvait pas payer son loyer, Zeng Yuqun de CATL a démonté des batteries dans un garage de Shenzhen sans savoir où ça allait le mener et la vérité c'est que l'illusion du plan parfait est le mécanisme de protection psychologique préféré de ceux qui ont peur de commencer le meilleur conseil que j’ai à vous donner ici c’est juste de commencer, ouvrez votre laptop ce soir et codez la version moche de votre idée, soudez vos premiers prototypes même mal foutus dans votre garage, lancez votre premier produit avec un site web hideux, vendez votre premier service à un client trouvé sur un groupe Telegram… vous comprendrez en 3 jours d’action concrète ce que vous n’auriez jamais compris en 3 ans de réflexion abstraite, le seul algorithme qui a jamais fonctionné dans toute l’histoire de la création humaine c’est commencer mal mais itérer rapidement, échouer publiquement, apprendre violemment & recommencer en mieux foncez comme des bourrins sans vous poser 36000 questions parce que les questions trouvent leurs réponses dans le faire jamais dans le penser et soyons honnêtes sur le vrai blocage, ce qui paralyse 90% des aspirants bâtisseurs c'est le regard des autres beaucoup plus que le manque de compétences, la peur de paraître stupide aux yeux de la famille des collègue ou des amis on préfère ne rien tenter et garder la dignité sociale plutôt que d'essayer et de risquer le ridicule public, c'est exactement le mécanisme qui a tué l'industrie française depuis 30 ans et qui continue de tuer chaque trimestre des centaines d'idées brillantes dans les têtes de gens qui n'oseront jamais les sortir si vous êtes dans un environnement social qui rit des gens qui essaient je ne peux que vous conseiller de juste changer d'environnement, déménagez dans le bon endroit mais sortez de l'écosystème qui vous tire vers le bas je suis persuadé que la seule chose qui sépare aujourd'hui un bâtisseur d'un commentateur c'est le courage de paraître stupide pendant 18 mois en échange d'avoir construit quelque chose qui compte pendant les 30 années suivantes bref je pense que j’ai UNE NOUVELLE FOIS été trop long mais vraiment entourez vous avant tout de weirdos qui construisent, qui échouent, qui recommencent, qui passent leur temps à itérer & surtout qui ne demandent pas la permission et qui se foutent de ce que pense autrui dites vous que dans 10 ans vous serez la moyenne pondérée des 5 personnes avec qui vous passez le plus de temps, choisissez les donc comme vous choisiriez les fondations d'une maison qui doit résister à toutes les tempêtes de votre vie

La power law est partout. Vraiment partout. 90% de tout ce qui existe c’est de la merde. Et dans les 10% restant, 1% écrase tellement le reste que c’est presque injuste. Cuisine : 90% des restaurants sont médiocres, 9% sont bons, 1% te marque à vie. Startup : 90% meurent, 9% survivent, 1% définissent des décennies entières. Art : 90% du contenu produit chaque jour s’efface instantanément, 9% trouve un public, 1% traverse les siècles. Métier intellectuel : 90% des papers ne sont jamais cités, 9% circulent dans leur niche, 1% change la façon dont on pense. Cette distribution n’est pas un bug du système, c’est la forme fondamentale de toute production humaine dès qu’il y a un minimum de complexité et de feedback. Le truc fou c’est que ce 1% n’est pas réservé à une élite génétique. Il est accessible à quiconque accepte de passer 10 000 heures à chercher son angle singulier sur quelque chose. Les japonais ont codifié ça mieux que quiconque avec le craft et l’ikigai. Le sushi chef qui a passé 40 ans à perfectionner le riz. Le menuisier qui sait ajuster un assemblage au dixième de millimètre sans outil de mesure. La power law appliquée à une vie entière sur un geste. Le but de la vie devrait être ça. Trouver son 1% personnel. Pas le 1% mondial, pas le sommet absolu. Son 1%, le truc où sur ta trajectoire unique tu atteins un niveau que personne d’autre avec ton background exact ne pourrait atteindre. Ça peut être à n’importe quelle échelle. Le meilleur pâtissier de ton quartier. Le dev qui a compris un sous-domaine que personne ne maîtrise. Le prof qui fait cliquer un concept comme personne. Et là où ça devient intéressant avec l’IA. Jusqu’à maintenant, trouver son 1% demandait une combinaison quasi impossible d’accès, de chance, de mentors, de temps libre, de capital initial. 90% des gens qui auraient pu atteindre leur 1% ont été bloqués par la logistique de la vie. Ils faisaient de la compta chez un cabinet alors qu’ils auraient pu être des bouchers d’exception. Ils faisaient du marketing b2b alors qu’ils auraient pu devenir les meilleurs historiens amateurs de leur région. L’IA écrase cette friction. Elle commoditise toute la couche basse de la production (le 90%), elle rend le 9% accessible à tous en quelques prompts, et elle libère un temps et une énergie cognitive dingues pour la vraie question : qu’est-ce que TU apportes que la machine n’apportera jamais ? La réponse c’est le craft. L’obsession. Le goût. La trajectoire personnelle qui donne à ta production un angle que personne d’autre n’a. L’IA va forcer l’humanité à construire des systèmes où chacun peut chercher son 1%. Parce que le 90% et le 9% vont être faits par les machines de toute façon. Ce qui restera de valeur chez l’humain, c’est précisément la partie power law. Le truc qu’on ne peut pas moyenner, qu’on ne peut pas interpoler, qu’on ne peut qu’atteindre après des années d’obsession personnelle. On entre dans une civilisation où trouver son ikigai n’est plus un luxe de cadre burn out qui lit des livres de développement perso. C’est la condition de survie économique et existentielle du siècle à venir. La bonne nouvelle : les outils pour y arriver n’ont jamais été aussi puissants.

Every time you accepted a salary, chose a price, or walked into a negotiation, the other person was running game theory in their head. You were guessing. This 1-hour Yale lecture by Professor Ben Polak will change how you read people and make decisions forever. MBAs pay $150K to learn this. Yale posted it on YouTube for free. Save this post. Watch it this tonight. Follow @codewithimanshu for more high-signal content that actually changes the trajectory of your career. ↓ Here's why most people lose every negotiation they enter. You walked into your last salary discussion hoping for the best. They walked in with frameworks. Payoff matrices. Dominant strategies. Backward induction. Nash equilibrium. You said "I was thinking $85K." They already knew the number you'd accept. Because they ran the game before you sat down. That's not a skill gap. That's a universe gap. And it's costing you $20K, $50K, $100K every single year. ↓ Game theory isn't math for MBAs. It's the operating system of every human interaction. Job negotiations. Pricing decisions. Business deals. Relationships. The person who understands it wins by default. Not because they're smarter. Because they're playing a different game. You're playing checkers thinking it's chess. They're playing chess thinking it's 4D chess. Professor Ben Polak teaches Yale's most famous game theory course. Students pay $80,000/year for access to him. His full lecture is now on YouTube. Free. ↓ What 1 hour with Polak teaches you. How to predict what the other side will do before they do it. When to hold your position and when to fold. Why "winning" a negotiation sometimes costs more than losing. How to structure offers the other side can't refuse. The exact math behind every pricing decision in your life. This is what investment bankers use. What hedge fund managers use. What startup founders use to raise money. What CEOs use to run companies. You can have it for free. In 1 hour. Tonight. Or keep walking into negotiations unarmed. ↓ 1 hour of Netflix tonight: you forget by Tuesday. 1 hour of Polak tonight: you negotiate differently for the next 40 years. Same time. One is a distraction. The other is a compounding asset. Save this post. Watch the lecture. Follow @codewithimanshu for more high-signal content that actually changes the trajectory of your career.

@Lulisky_7 @cyre2067 @giottodf Don juan is cool, a lot of selfwork to embrace seriously the way of the warrior or the one of the dreamer, did you find your Nagual @Lulisky_7 and your 15 siblings ?

@cyre2067 @giottodf If you understand don Juan, you'll understand Bernard de Montreal.

Most spiritual content is vague, repetitive, and useless. This isn't that. Practical steps toward enlightenment — no crystals, no fluff.

学 AI的兄弟们，别再死磕调包了， 现在从零写一个大语言模型，比学会怎么熟练使用PyTorch还简单😂 看看这两个19岁本科生，四个月从零造了完整的机器学习框架和大模型。 两个19岁的滑铁卢大学本科小哥哥， 四个月前对机器学习一窍不通， 现在他们从零造了一套完整的机器学习框架， 还训出了一个1200万参数的大语言模型，能直接在你的浏览器里跑。 说明大多数人学AI的顺序完全搞反了，大家都是先学调包，再学模型架构，最后才敢碰一点点底层。 这两人反过来， 从梯度下降的微积分开始写， 先写自动微分引擎， 再写BPE分词器， 然后一层一层搭Transformer， 最后反而比绝大多数调了三年包的工程师理解得都要深。 还有一个很少有人看出来的点， 现在AI的真正门槛，早就不在模型架构了。 Transformer的论文2017年就发了， 每一层的数学都是公开的， 随便一个大学生都能背下来。 真正难的是那些论文里从来不写的东西， 怎么写Flash Attention把内存占用降一个数量级， 怎么把加bias加激活加归一化合并成一个内核， 怎么把整个数据集一次性扔进GPU，让训练全程零数据传输， 这些才是决定你能不能真的把模型跑起来的关键。 大厂也正在把简单的事情变复杂， PyTorch为了兼容所有情况，堆了无数层抽象， 最后你都不知道自己写的一行代码在GPU上到底在干什么ಠ_ಠ 而开源正在把复杂的事情变简单， 这两个人用Rust写后端，TypeScript写前端， 底层跑得飞快，上层用起来和PyTorch一样简单，代码加起来不到一万行， 还比任何一个主流框架都干净，这你受得了吗哈哈 这才是最好的AI教育， 不是看一百篇论文， 或者刷十个在线课程， 而是从第一性原理出发， 自己造一个轮子。 当你亲手写过一次自动微分， 你就再也不会觉得AI是什么神秘的黑魔法了。 它就是一堆精心优化的矩阵运算， 加一点聪明的数据流管理， 仅此而已。 我觉得这个视频最恐怖的地方不是两个大学生有多厉害， 而是它证明了两年前还只有大厂实验室才能干的事， 现在已经变成了普通人的业余爱好项目。 最后想说，我们处在一个最好的时代，科技平权的时代， AI的民主化不是大厂给你发API密钥， 咱们任何人只要愿意花四个月时间， 就能在自己的电脑上，造一个属于自己的大语言模型。 想玩的直接去他们的GitHub仓库，npm install就能跑。 浏览器demo的链接我放评论区了👇

Esta lista destruye la excusa de "no sé qué automatizar con IA". 50 casos concretos: un agente que cualifica leads sin tocarlos, otro que convierte una sola pieza de contenido en 7 formatos distintos, otro que resuelve el 60% de los tickets de soporte sin humanos.

En 2019, el profesor del MIT, Patrick Winston dió una conferencia magistral de 1 hora llamada «Cómo hablar». Tiene más de 18 millones de vistas por una razón. Sus conceptos clave: - Tus ideas son como tus hijos - La regla de los 5 minutos para conferencias de trabajo - Por qué los chistes fallan al principio En vez de ver Netflix hoy, deberías ver este video. 15 lecciones sobre comunicación: 🧵 1. Tu éxito está determinado por tu habilidad para hablar, habilidad para escribir y la calidad de tus ideas. En ese orden.

Eski profesyonel ağ (network) mühendisi Sabrina Wallace, yıllarca iletişim altyapılarında çalıştıktan sonra sessizliğini bozdu ve şok edici gerçekleri ifşa ediyor! İnsan vücudunun doğal biofield (enerji alanı) üzerinden Wireless Body Area Network (WBAN) ile sisteme bağlandığını, elektromanyetik frekanslarla uzaktan izlenebildiğini, hatta kontrol edilebildiğini söylüyor.