슈포 (Superposition)
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@superposition_V
Materials Science Atom-to-Device Builder / ex-InP Photonics Researcher / Quantum·AI Prompt·OS Engineer & Deep Tech Investor Tech & Insights → Highlights

이번 주말 목표 미뤄놨던 IonQ의 walking cat 논문 해체 후 소화하기 ... 되려나;;

🚨 BREAKING: NVIDIA proved back-propagation isn't the only way to build an AI. Billion-parameter models were trained without a single gradient. No calculus, no exploding memory, no massive GPU clusters. The culprit? A long-dismissed technique called Evolution Strategies. NVIDIA and Oxford just made it scalable with EGGROLL, which replaces bloated mutation matrices with two tiny ones, enabling hundreds of thousands of parallel mutations at inference-level speed. They're pretraining models from scratch using only simple integers. No backprop. No decimals. We assumed the future of AI required endless precision hardware. Evolution had other plans.





반도체 생산은 기술 집약이지만서도 노동 집약이기도 하거든요 예를 들면, TSMC가 파운드리 1위가 된 이유를 꼽을 때 반도체 종사자들은 기술력 뿐 아니라, 대만 현지의 노동값이 저렴한 것을 꼽기도 하거든요 그런 부분에 있어 베이징대, 칭화대 등에서 쏟아져 나오는, 국가 충성도가 더 높아 한국보다 훨씬 좋지 못한 대접을 받았다고 떠나지 않는, 잘난 중국 공학 인재들 중 제일 잘난 인재들이 모인 중국 반도체 굴기를 이길 수 있을지에 대해 고민이 큽니다 ^^;;










Today’s report from Tech Taiwan: Google reportedly told TSMC directly, “We want to become your direct major customer.” In other words, Google’s ultimate goal appears to be following an Apple-style COT model, bypassing both Broadcom and MediaTek.

