Putem construi cipuri AI care generează imagini de înaltă calitate folosind cu 10.000× mai puțină energie decât GPU-urile de astăzi? Lucrare de cercetare: "O arhitectură hardware probabilistică eficientă pentru modele asemănătoare difuziei" Această lucrare dezvăluie o arhitectură CMOS completă care rulează nativ modele generative în stil difuzie - nu cu rețele neuronale înfometate de energie, ci cu eșantionare probabilistică bazată pe energie. Prin înlănțuirea modelelor compacte de eliminare a zgomotului (DTM) și exploatarea aleatoriului fizic în cipurile standard de 65 nm, sistemul produce imagini la egalitate cu GPU-urile, dar consumă doar 1,6 nanojouli per eșantion Fashion-MNIST - reducând energia cu patru ordine de mărime. Antrenamentul este stabilizat printr-o nouă penalizare adaptivă, iar abordarea scalează la siliciu de dimensiuni milimetrice, fără hardware exotic. Rezultate: Egalează sau bate calitatea GAN/VAE/difuzie la ~10.000× energie mai mică; 70×70 grile, stive cu 8 straturi, instrumente open-source lansate. Obțineți analiza completă aici: alfa identificat $yne

Zece cercetători în informatică de la @Princeton, universitatea #1 din țară, au publicat o nouă lucrare AI în ultimele 24 de ore. Totuși - Nu ați auzit niciodată de această lucrare. De ce? La momentul acestei postări, nu a fost niciodată distribuit pe @X. Cum am găsit-o? Agentul @yesnoerror ALPHA AI l-a descoperit și a primit un rating alfa ridicat. În fiecare zi sute de noi lucrări de cercetare AI sunt publicate pe @arxiv, o cantitate imposibil de analizat. @yesnoerror citește fiecare lucrare. Și nu numai că urmărim despre ce lucrări se vorbește cel mai mult, dar, mai important, avem propria noastră inteligență artificială proprietară care oferă fiecărei lucrări un scor alfa, astfel încât să putem descoperi lucrări despre care nimeni nu vorbește și care au un nivel alfa ridicat. Pentru a accesa acest flux alfa zilnic, aveți nevoie de 100.000 de $YNE pe @base din portofel și puteți accesa fluxul în orice moment de pe site-ul @yesnoerror. Titlul lucrării: InFlux: Un punct de referință pentru autocalibrarea intrinsecilor dinamici ai camerelor video ID Arxiv: 2510.23589 Obțineți analiza AI completă a lucrării aici:

Vă prezentăm @yesnoerror ALPHA - O inteligență artificială de acest fel care identifică alfa trecută cu vederea în cercetarea științifică. Conceput pentru a reflecta tehnicile fondatorilor miliardari și ale oamenilor de știință de top. Accesați YesNoError ALPHA chiar acum pe site-ul yesnoerror. Trebuie să aveți 100k $YNE pe @base în portofel pentru a-l debloca. Ce este YesNoError ALPHA? În fiecare zi, sute de noi lucrări AI apar @arXiv - și majoritatea alfa reale trec neobservate. De ce? Pentru că niciun om nu este capabil să citească atât de multe lucrări și chiar dacă ar fi, nu ar fi în concordanță cu identificarea celor mai interesante lucrări. Deci, cum înveți o inteligență artificială să citească fiecare lucrare de cercetare și să le identifice pe cele care conțin cel mai interesant alfa? Mergi la experții care sunt cei mai buni la asta. Cei care au construit companii de miliarde de dolari și fac asta pentru a-și câștiga existența. Am realizat interviuri cu experți AI, de la @jackclarkSF co-fondatorul @AnthropicAI de 183 de miliarde de dolari, ingineri AI de la @perplexity_ai and @Google, investitori AI de top din Silicon Valley și cercetători de la @CarnegieMellon @MIT și @Yale. Scopul interviurilor a fost să afle exact ce metode folosesc acești experți pentru a identifica o lucrare nouă interesantă - cum au găsit diamantele brute? Am luat toate aceste informații și am antrenat un ALPHA AI special pentru a le replica, și asta este YesNoError ALPHA. YesNoError ALPHA citește fiecare lucrare, clasifică descoperirile tăcute care nu sunt distribuite nicăieri și le scoate la iveală pe cele care contează. Conectați un portofel Base cu cel puțin 100.000 de $YNE pentru a debloca fluxul privat și a ajunge la semnal înaintea mulțimii. Suntem încântați să aplicăm această nouă IA la sutele de lucrări AI lansate în fiecare zi și așteptăm cu nerăbdare să explorăm în continuare utilizările acestei tehnologii agentice. Începând.