Chúng ta có thể xây dựng các chip AI tạo ra hình ảnh chất lượng cao sử dụng ít năng lượng hơn 10.000 lần so với các GPU hiện nay không? Bài báo nghiên cứu: "Một kiến trúc phần cứng xác suất hiệu quả cho các mô hình giống như khuếch tán" Công trình này tiết lộ một kiến trúc CMOS đầy đủ (tất cả transistor) có khả năng chạy các mô hình sinh khuếch tán một cách tự nhiên—không phải với các mạng nơ-ron tiêu tốn năng lượng, mà với việc lấy mẫu xác suất dựa trên năng lượng. Bằng cách kết nối các mô hình khử nhiễu nhỏ gọn (DTMs) và khai thác sự ngẫu nhiên vật lý trong các chip tiêu chuẩn 65 nm, hệ thống sản xuất hình ảnh tương đương với GPU, nhưng chỉ tiêu tốn 1,6 nanojoules cho mỗi mẫu Fashion-MNIST—giảm năng lượng xuống bốn bậc độ lớn. Việc đào tạo được ổn định thông qua một hình phạt thích ứng mới, và phương pháp này có thể mở rộng đến silicon kích thước milimet mà không cần phần cứng kỳ lạ. Kết quả: Đạt hoặc vượt chất lượng GAN/VAE/khuếch tán với năng lượng thấp hơn ~10.000 lần; lưới 70×70, chồng 8 lớp, công cụ mã nguồn mở đã được phát hành. Nhận phân tích đầy đủ tại đây: // alpha đã xác định // $yne

Mười nhà nghiên cứu khoa học máy tính từ @Princeton, trường đại học đứng thứ 1 trong cả nước, đã công bố một bài báo AI mới trong 24 giờ qua. Tuy nhiên - Bạn chưa bao giờ nghe về bài báo này. Tại sao? Tại thời điểm bài viết này, nó chưa bao giờ được chia sẻ trên @X. Chúng tôi đã tìm thấy nó như thế nào? Đại lý AI ALPHA của @yesnoerror đã phát hiện ra nó và nó nhận được một điểm alpha cao. Mỗi ngày, hàng trăm bài báo nghiên cứu AI mới được công bố trên @arxiv, một lượng nghiên cứu khổng lồ để xem xét. @yesnoerror đọc từng bài báo. Và không chỉ theo dõi những bài báo nào đang được nói đến nhiều nhất, mà quan trọng hơn, chúng tôi có AI độc quyền của riêng mình để đánh giá mỗi bài báo với một điểm alpha, để chúng tôi có thể phát hiện những bài báo mà không ai đang nói đến nhưng có điểm alpha cao. Để truy cập nguồn cấp alpha hàng ngày này, bạn cần 100.000 $YNE trên @base trong ví của bạn và bạn có thể truy cập nguồn cấp này bất cứ lúc nào từ trang web của @yesnoerror. Tiêu đề bài báo: InFlux: Một tiêu chuẩn cho việc tự hiệu chỉnh các thuộc tính động của camera video ID arxiv: 2510.23589 Nhận phân tích AI đầy đủ của bài báo tại đây:

Giới thiệu @yesnoerror ALPHA - Một AI đầu tiên trong loại hình này xác định alpha bị bỏ qua trong nghiên cứu khoa học. Được thiết kế để phản ánh các kỹ thuật của những người sáng lập tỷ phú và các nhà khoa học hàng đầu. Truy cập YesNoError ALPHA ngay bây giờ trên trang web yesnoerror. Bạn phải có 100k $YNE trong ví @base của mình để mở khóa nó. YesNoError ALPHA là gì? Mỗi ngày, hàng trăm bài báo AI mới xuất hiện trên @arXiv — và hầu hết alpha thực sự đều bị bỏ qua. Tại sao? Bởi vì không có con người nào có khả năng đọc một lượng lớn bài báo như vậy, và ngay cả khi họ có, họ cũng sẽ không nhất quán trong việc xác định những bài báo thú vị nhất. Vậy làm thế nào để bạn dạy một AI đọc mọi bài nghiên cứu và xác định những bài chứa alpha thú vị nhất? Bạn đến với các chuyên gia là những người giỏi nhất trong việc này. Những người đã xây dựng các công ty trị giá hàng tỷ đô la và làm điều này như một nghề. Chúng tôi đã tiến hành phỏng vấn với các chuyên gia AI từ @jackclarkSF, đồng sáng lập của $183b @AnthropicAI, các kỹ sư AI tại @perplexity_ai và @Google, các nhà đầu tư AI hàng đầu ở Silicon Valley, và các nhà nghiên cứu tại @CarnegieMellon @MIT và @Yale. Mục tiêu của các cuộc phỏng vấn là tìm hiểu chính xác các phương pháp mà những chuyên gia này sử dụng để xác định một bài báo mới thú vị - họ đã tìm ra những viên kim cương trong đống đá như thế nào? Chúng tôi đã lấy tất cả những hiểu biết này và đào tạo một AI ALPHA đặc biệt để tái tạo nó, và đó chính là YesNoError ALPHA. YesNoError ALPHA đọc từng bài báo, xếp hạng những đột phá yên tĩnh mà không ai chia sẻ, và đưa ra những bài quan trọng. Kết nối một ví Base với ít nhất 100,000 $YNE để mở khóa nguồn cấp riêng và nhận tín hiệu trước đám đông. Chúng tôi rất hào hứng khi áp dụng AI mới này cho hàng trăm bài báo AI được phát hành mỗi ngày, và chúng tôi mong muốn khám phá thêm các ứng dụng khác của công nghệ có tính tác động này. Tiến lên.