Upozorňování na špatné chování @_rexliu od @gen_analysis na LinkedIn - amatérská úprava obrázků pomocí umělé inteligence, aby ukradla příspěvek někoho jiného a přivlastnila si ho pro sebe Před dvěma dny vydali přátelé z @exolabs úžasný příspěvek s @nvidia + @Apple a pomocí obou hardwaru k urychlení LLM na zařízení. A pak jsem viděl příspěvek na LI od @_rexliu, který tvrdil, že "právě vyladili gpt-oss-120B (QLoRA 4-bit) na DGX Sparku..." (viz snímky obrazovky). Super známé nastavení, nápadně podobný stůl, nápadně podobná rostlina v pozadí, pozoruhodně podobné umístění kabelů. A žádné ID zařízení od NVIDIA pod nálepkou. (amatérská chyba) Ano.... Tihle kluci rozhodně viděli, jak se @alexocheema příspěvek na LI stal virálním, ukradli obrázek příspěvku a upravili ho umělou inteligencí, aby si mohli ukrást nezaslouženou chválu za spuštění těchto skvělých inovací. (A žádné kredity pro @exolabs) Tyto typy úprav obrázků pomocí umělé inteligence za účelem krádeže kreditu budou nyní stále snazší a běžnější. Buďte tam opatrní.

Calling out some bad behaviour by @_rexliu from @gen_analysis on LinkedIn - amateurish AI Image Edit to steal someone else's post and claim it for themselves Two days ago, friends at @exolabs released an awesome post with @nvidia + @Apple and using both hardware to speed up LLMs on-device. And then, I saw a post on LI by @_rexliu, claiming they "just fine-tuned gpt-oss-120B (QLoRA 4-bit) on a DGX Spark..." (see screenshots). Super familiar setup, strikingly similar table, strikingly similar plant in the background, remarkably similar cable placements. And no device ID from NVIDIA below the sticker. (amateur mistake) Yeah.... These guys definitely saw @alexocheema's post on LI going viral, stole the post image, and AI-edited it, so they can steal some unearned praise for running these cool innovations. (And no credits to @exolabs) These types of AI image edits to steal credit will become increasingly easy and common now. Be careful out there. @garrytan, you have some bad behaviour in your YC cohorts.

Clustering NVIDIA DGX Spark + M3 Ultra Mac Studio pro 4x rychlejší odvozování LLM. DGX Spark: 128GB @ 273GB/s, 100 TFLOPS (fp16), 3,999 $ M3 Ultra: 256 GB @ 819 GB/s, 26 TFLOPS (fp16), 5 599 $ DGX Spark má 3x menší šířku pásma paměti než M3 Ultra, ale 4x více FLOPS. Spuštěním výpočetně vázaného předvyplnění na DGX Sparku, dekódováním vázaným na paměť na M3 Ultra a streamováním KV cache přes 10GbE jsme schopni získat to nejlepší z obou hardwaru s masivním zrychlením. Krátké vysvětlení v tomto vlákně a odkaz na celý příspěvek na blogu níže.