No_name

@w_zurek Ktory prokurator jest osoba najblizsza dla Kacprzyka, ze zalatwil mu brak przesluchania i czas na przygotowanie?

Decyzja Karola Nawrockiego o zawetowaniu ustawy o statusie osoby najbliższej to pokaz skrajnego cynizmu i całkowitego oderwania od rzeczywistości. Ta ustawa nie miała charakteru ideologicznego - miała rozwiązywać codzienne, ludzkie dramaty. Mówimy o prawie do informacji medycznej w szpitalu, prawie do pochówku. Prezydent w kampanii deklarował otwartość na dialog, a dziś, jednym podpisem, wyrzucił do kosza bezpieczeństwo tysięcy polskich rodzin żyjących w związkach nieformalnych. To nie jest dbanie o Konstytucję. To jest ideologiczny odwet na obywatelach. Bardzo smutny dzień dla polskiej demokracji i zwykłej, ludzkiej przyzwoitości.

Marc Rubio w końcu zdefiniował lewactwo „Przemoc lewicy to nie „protest”. To bunt najgorszych przeciwko najlepszym. To foch słabych, miernot i tchórzy przeciwko silnym, zdolnym i dobrym. To ci, którzy nie potrafią budować, tworzyć ani osiągnąć niczego wielkiego… i dlatego postanawiają się zemścić na świecie, niszcząc to, co inni wznieśli wysiłkiem, talentem i wizją. To esencja radykalizmu lewicowego w najczystszej formie. Niezależnie od aktualnej etykietki: antykapitalista, antyimperialista, komunistka, anarchista, marksista, „progresywna” czy „aktywista klimatyczny”. DNA jest zawsze to samo. To pełen jadu resentyment przebrany za „sprawiedliwość społeczną”. To zgniła zawiść umalowana na „równość”. To nienawiść do doskonałości owinięta w sztandary „wyzwolenia”. Ich jedyny talent to niszczenie. Ich jedyna radość to brudzenie tego, co piękne. Ich jedyny cel to pociągnięcie wszystkiego w dół, żeby nikt nie świecił jaśniej niż ich własna miernota. Przez przemoc, terror i cancelowanie próbują nałożyć swoją duchową szpetotę na społeczeństwo. To nie idealizm. To nie utopia. To czysty nihilizm z moralizatorskim uśmiechem. Stary dogmat się mylił: to nie przychodzi od ludzi, którzy marzą o lepszym świecie, ale od tych, którzy nie znoszą, że świat jest lepszy bez nich. I już mamy tego dosyć. Cywilizacja nie broni się przepraszając. Broni się, nazywając wroga po imieniu. 👊

Great work from the LightSeek team on TokenSpeed's day-0 Inkling support. Their new KV cache manager—a single flat paged pool with heterogeneous views—fits full, sliding-window, and convolution states into one allocator without padding or fragmentation. That's the same principle behind Jenga (arxiv.org/abs/2503.18292): separate physical memory allocation from logical organization. Great to see the ecosystem converging here as attention patterns keep diversifying; thanks to the LightSeek team for the acknowledgment!

@nauczymycieAI Wczoraj pisal u Ciebie o DeepSWE jako benchmarkowi ktoremu ufam najbardziej. Widac jak blisko Kimi jest czolowki

Chińskie modele Open Source przegoniły amerykańskie. Tak wyglądają pierwsze wnioski po premierze Kimi K3. Najciekawszy sygnał pochodzi z Frontend Code Arena. To ranking oparty na ocenach prawdziwych użytkowników, którzy porównują interfejsy stworzone przez poszczególne modele. Kimi K3 zdobył 1679 punktów i zajął 1. miejsce. Wyprzedził Claude Fable 5 oraz GPT-5.6 Sol. Poprzednia wersja, Kimi K2.6, była dopiero na 18. pozycji. W innych, opublikowanych przez Moonshot (twórców Kimi) benchmarkach, K3 wygrał z Opus 4.8 we wszystkich (!) benchmarkach i w większości z nich z GPT 5.6 Sol oraz Fable 5. Trzeba poczekać na więcej testów, ale wygląda na to, że obecnie najlepszą relację ceny do jakości daje połączenie dwóch modeli. GPT-5.6 Sol bierze na siebie logikę, analizę i trudne decyzje. Kimi K3 uzupełnia go tam, gdzie OpenAI nadal odstaje: w wyczuciu estetyki, kompozycji i projektowaniu interfejsów. Anthropic ma problem. Jego droższe modele tracą jedną z najważniejszych przewag (gust wizualny). Firma będzie musiała utrzymać Fable 5 w abonamentach albo znieść limit do 50% tygodniowego pakietu, przynajmniej do premiery Opusa 5. Jesteś gotowy przesiąść się na kombinację GPT + Kimi, czy zostajesz u Anthropic?

@nauczymycieAI Pierwsze testy sa calkiem OK 😅

Kimi K3 już dostępne na oficjalnej stronie. Testerzy z wczesnym dostępem mówią o modelu zbliżonym możliwościami do Opusa 4.8. Jeżeli się potwierdzą - szykuje się hit

@MiaAI_lab This is trully anazing 😁

Hey this is not bad! GLM 5.2 running on 2x DGX Sparks at 20 tok/s 🔥

@BosonJoe How you can run GLM-5.2 on 3 sparks in 4 bits ?

Made a little tool to help make sense of the local models space 🔧 1. Plug in any HuggingFace URL 2. Select your Spark count 3. (MoE) Dial the REAP % The estimated tok/s values are very accurate too (18.7 tok/s on a 2-bit quant of GLM 5.2 is exactly what I benchmarked)

@Shcorboot @GPW_Trader2022 Dokladnie tak, ale ogolnie wartosc powyzej 10 (days to cover) uznaje sie za duzy potencjal na short squeeze. Pozyczane akcje kosztuja juz prawie 9%, kurs spadl nieznacznie wiec shorty maja presje bo trzymanie tych pozycji kosztuje ich odsetki

@trueschoo @GPW_Trader2022 16cie gdyby tylko oni kupowali ;)

Analiza shortów JSW⚒️. Shorty w 3 miesiące pożyczyli dodatkowe prawie 3 000 000 akcji by zbić kurs o 4,66% 🔴. Teraz mają rekord wszechczasów do odkupienia prawie 7 000 000 akcji. Ostatnio odkup w marcu 850 000 akcji spowodował na kursie +65%🟢. Jutro decyzja 🇪🇺 o zmianach w ETS. Wyniki opublikowane wczoraj : x.com/GPW_Trader2022…

I removed 423 GB from GLM‑5.2 without changing the model. 1,403 GB → 980 GB. 753B weights. Bit for bit exact. No quantization or retraining. The weights remain compressed in VRAM instead of rebuilding the full model first. Full writeup and repo in the next post.

@nauczymycieAI A to dopiero polowa 2026

A $3,999 box the size of a paperback replaced a $1,900 monthly cloud bill. DGX Spark runs 128GB unified memory locally, handles 200B models and costs $16 a month in electricity. Break-even in 2 months. After that, $22,600 a year stays in the business.

@krosskriss824 @nauczymycieAI I teraz pytanie odnosnie przyszlosci… zaloze sie ze do konca roku bedziemy miec model openweight o poziomie madrosci Fable 5. Jak duzy on bedzie? Jaka kwantyzacja bedzie potrzebna zeby zmiescic to na np 512GB? Sek w tym ze chodzi o patrzenie w przyszlosc a nie na terazniejszosci

@nauczymycieAI @trueschoo TU przekornie daje Ternary-Bonzai fragment opisu z HF: 7.2 GB deployed footprint (down from ~54 GB FP16) — full 27B-class reasoning on a standard laptop or a single GPU 95% of FP16 intelligence retained: 80.49 average across 15 thinking-mode benchmarks (..)

Przez ostatnie miesiące OpenAI goniło Anthropic. W ciągu ostatniego tygodnia, role się odwróciły. GPT-5.5 był dla mnie pierwszym modelem od OpenAI nadającym się do delegowania codziennych zadań. Mogłem zlecić mu wielogodzinną analizę, opracowanie dokumentów albo przygotowanie strategii i nie pilnować każdego wykonanego kroku. GPT-5.6 przyniósł kolejny skok jakościowy. Sol wyraźnie wyprzedza Opusa 4.8 w większości moich testów. Więcej o tym na moim profilu w przyszłym tygodniu. Ale OpenAI na tym nie poprzestaje. Idzie na wojnę cenową z Anthropic. Agresywnie wycenia swoje modele, co kilka dni resetuje limity użycia, usuwa 5h limity i oferuje świetny harness. Efekt? Wzrost ilości aktywnych użytkowników Codex / ChatGPT desktop - z 1 do 8 milionów w ciągu zaledwie 5 miesięcy. Dlatego Anthropic gra teraz na czas. Przedłuża dostęp do Fable 5, co ewidentnie wygląda na wymuszony ruch. Co ciekawe - według przecieków, Opus 5 może pojawić się jeszcze w tym lub w przyszłym tygodniu. Anthropic potrzebuje odpowiedzi, bo obecny Opus 4.8 przestał być konkurencyjny i coraz więcej firm - również naszych klientów - zaczyna rozważać zmianę ekosystemu. Bo skoro możesz dostać lepszy model, opakowany w lepsze oprogramowanie, za wyraźnie mniejsze pieniądze - i do tego - bez absurdalnych taktyk w stylu "przedłużamy dostęp do naszego najlepszego modelu, ale bardzo chcemy Ci go już zabrać" - to ciężko nie podjąć takiej decyzji. Jeżeli tak jak wiele osób rozważasz przejście na ChataGPT / Codex z GPT 5.6 Sol, to napisałem kompletny (i darmowy) poradnik jak zacząć. Znajdziesz go w "najciekawszych" na moim profilu

@krosskriss824 @nauczymycieAI huggingface.co/AngelSlim/Hy3-…

@krosskriss824 @nauczymycieAI Popatrz na ten duzy model z Q1_M. To model Hy3 ktora 295B parametrow i jak widac po wykresach nie traci on tak duzo ze swojej madrosci po kwantyzacji z BF16. Z ponad 500GB potrzebnych do uruchomienia, wystarczy taptem 128GB (model zajmuje ponad 90GB)

@RyanLeeMiniMax @RenLeanna @Hailuo_AI Welcome Minimax team! It’s so good to see you all here. Best proof of your confidence. @RyanLeeMiniMax are you optimistic about future and next models?

Welcome @RenLeanna to join X, the most pretty mother of @Hailuo_AI

@RenLeanna Hello! Good to see you here!

hello world✨👋 finally sending my first post. (my previous X got hacked be careful of scammers)

@CristianoRevil @MiaAI_lab @ivanfioravanti @mr_r0b0t @SpaceTimeViking @Tech2Wild @AtlasInference 18-20tok/s if LLM is worth it

What’s the minimum tokens/sec you consider acceptable for a local LLM? Below what speed do you just say “nope, not usable”? Drop your numbers 👇 @MiaAI_lab @ivanfioravanti @mr_r0b0t @SpaceTimeViking @Tech2Wild @AtlasInference #LocalLLM #LocalAI #LLM #AI

@krosskriss824 @mariuszanow1 @nauczymycieAI Rozwoj AI jest tak szybki… ze ciezko nadazyc. New day = new technology 😁 kiedys do tego pociagu trzeba wskoczyc. Kwantyzacje pomagaja, obecnie 4bit (NVFP4 czy AWQ ) jest praktycznie bezstratna. Gorzej z 3bit, 2bit i 1bit (w praktyce to 1.5bit)

@trueschoo @mariuszanow1 @nauczymycieAI Intel tez cos podobno tworzy pytanie czy nie warto z polroku poczekac bo moze sie sporociekawych rzeczy pojawic + kompresja modeli nowe metody itp. W efekcie sprzet moze okazac sie zbedny lub zbyt drogi w stosunku do potencjalu zysku

@krosskriss824 @mariuszanow1 @nauczymycieAI AMD juz zaprezentowalo swoja wersje DGX spark, ale nie zachwyca, ani cenowo ani mozliwosciami (brak CUDA). Po drugie jesli pamiec RAM dalej bedzie rosnac… nowe rozwiazania moga okazac sie calkowicie poza zasiegiem. Plus strata czasu na nauke.