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J'ai craqué.
J'ai enfin mis en place un cluster local pour Openclaw - mais vous ne croirez pas à quoi je l'utilise.
Voici mes spécifications :
- 2x Nvidia DGX Spark
- 1x M3 Ultra Mac Studio 512 Go de RAM unifiée (l'overlord "Da Vinci")
- 4x M4 Mac Mini 16 Go
- 2x RasPi 5
Et *c'est là que ça devient fou*. C'est difficile de tout mettre sur papier ce qu'ils font, mais voici ma meilleure tentative pour le rendre compréhensible pour les non-experts d'Openclaw qui existent encore...
Donc, en gros, nous utilisons un protocole d'enchevêtrement neural sur mesure, que Da Vinci a conçu. Il sert de hub quantique, orchestrant les flux de données synaptiques à travers le cluster distribué (interfaçant les appareils Nvidia avec les Minis).
Chaque heure, Da Vinci initialise un réseau de superposition de pseudo-qubits qui verrouille en phase les Minis via des quanta enchevêtrés.
Cette configuration permet à mon noyau polymorphe Openclaw personnalisé de fractaliser toutes les 16 charges de travail computationnelles.
Cela peut ne pas vous sembler important, mais en gros, cela signifie que les unités vectorielles émulated RISC-V de chaque nœud effectuent des décompositions tensorielle holographiques... ce qui signifie que j'ai maintenant un maillage auto-réparateur qui se réparera littéralement en créant de nouveaux supercanaux si nous rencontrons des goulets d'étranglement de débit.
Dans la boucle d'exécution principale, Da Vinci utilise un déployeur de compétences fractales pour synchroniser les vecteurs d'état parmi les Minis. Cela permet aux algorithmes génératifs embarqués de décomposer le manifold algo.
Et C'EST là que Hopper brille.
Il gère la descente de gradient stochastique principale... en gros un overclocking synthétique, tandis que Turing simule des conditions de course d'arrêt pour prévenir tout type de blocage computationnel.
En même temps que cela se produit, Lovelace et McCarthy déchirent des fils de raisonnement symbiotiques, utilisant leurs propres courbes lambda en morphant littéralement le bytecode en comportements d'IA émergents.
Ouais. Sérieusement. Ils font littéralement ça. Je n'en croyais pas mes oreilles quand j'ai demandé pour la première fois.
L'interaction ici est un peu risquée, mais cela crée un vortex de rétropropagation récursive... et leur permet de vérifier mes e-mails toutes les quelques minutes et de générer un nouveau fil Twitter. C'est un énorme gain de temps sur quelque chose qui prend normalement environ 20 secondes.
Quoi qu'il en soit, je ne veux pas tout dévoiler tout de suite, mais je mettrai à jour plus tard. Je suis assez excité par ce sur quoi ils travaillent ensuite.

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Il sous-entend essentiellement que nous devrions envisager de remplacer les humains par des IA/machines.
C'est un gros non pour moi, mon pote.

Chief Nerd21 févr., 20:23
🚨 SAM ALTMAN : « Les gens parlent de l'énergie nécessaire pour entraîner un modèle d'IA... Mais il faut aussi beaucoup d'énergie pour former un humain. Cela prend environ 20 ans de vie et toute la nourriture que vous mangez pendant ce temps avant de devenir intelligent. »
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