Совершенно согласен с тем, что "разбухание" веб-страниц как минимум некузяво, а в некоторых случаях совсем ужас-ужас-ужас (иногда заглядываю в JS-бандлы - чего там только не бывает!), однако этой статье больше 10 лет. Смею предположить, что даже не самые топовые центральный процессор и графический процессор (как вариант, ЦП со встроенным ГП) 5-7 летней давности рендерят "тяжелые" веб-страницы с относительно небольшими затратами энергии. Или вы что-то другое имели в виду?
Еще немного информации о компании Groq: AI chip startup Groq valued at $2.8 bln after latest funding round | Reuters ЦИТАТА: Aug 5 (Reuters) - Semiconductor startup Groq said on Monday it has raised $640 million in a Series D funding round led by Cisco Investments, Samsung Catalyst Fund and BlackRock Private Equity Partners, among others, bringing its valuation to $2.8 billion. The Silicon Valley firm, founded by a former Alphabet engineer, specializes in producing AI inference chips - a type of semiconductor that optimizes speed and executes commands of pre-trained models.
ПОДРИХТОВАННЫЙ ГУГЛОПЕРЕВОД: 5 августа (Reuters) - Полупроводниковый стартап Groq сообщил в понедельник о привлечении $640 млн в раунде финансирования серии D, возглавляемом Cisco Investments, Samsung Catalyst Fund и BlackRock Private Equity Partners, среди прочих, что увеличило его оценку до $2,8 млрд. Эта фирма из Кремниевой долины, основанная бывшим инженером Alphabet, специализируется на производстве чипов для инференса — полупроводниковых устройств, обеспечивающих улучшенную скорость работы предобученных ИИ-моделей.
Наверное, речь в первую очередь идет о нейросетях, работающих на GPU от Nvidia? Если что, для инференса (AI inference) уже производится альтернативное, специализированное железо. Например, оборудование Groq, по заявлению компании-разработчика, работает быстрее, стоит дешевле, а также менее энергозатратно (оговорюсь, я никаким боком не спец по ИИ, просто "объяву запостил").
What NVIDIA Didn’t Say - Groq is Fast AI Inference ЦИТАТА: We call this other way the Groq LPU™ Inference Engine, which we architected from the ground up to run solutions like LLMs and other generative AI models with 10X better interactive performance and 10X better energy efficiency.
ПОДРИХТОВАННЫЙ ГУГЛОПЕРЕВОД: Этот "другой подход" мы называем Groq LPU™ Inference Engine - мы спроектировали его с нуля для запуска таких решений, как LLM и другие генеративные нейросети. Его интерактивная производительность в 10 раз выше, и энергоэффективность тоже в 10 раз лучше.
Небольшое пояснение: Термин «инференс» в зависимости от контекста может употребляться в разных значениях. С точки зрения разработчика инференс — это третий этап жизненного цикла искусственной нейронной сети (после её обучения и развёртывания). Часто инференсом называют процесс работы уже обученной нейросети на конечном устройстве, или её логический вывод (конечный результат обработки данных). (Источник)
American football field - Wikipedia ЦИТАТА: The entire field is a rectangle 360 feet (110 m) long by 160 feet (49 m) wide; covering a total of 1.32 acres.
Football pitch - Wikipedia ЦИТАТА: Standard pitch measurements, with permitted ranges for length and width. The preferred size for many professional teams' stadiums is 115 by 74 yards (105 by 68 metres).
Выбирайте, какое больше понравится. :) В обоих случаях будет заметная погрешность.
«Тело NEO создано с использованием мускульной анатомии вместо задействования жёсткой гидравлики, поэтому он такой же сильный и нежный, как люди», — рассказали в 1X.
Ох уж эти нежные роботы... Как мне кажется, в данном случае слово "gentle" лучше перевести как "податливый". К такому выводу я пришел, просматривая видеоролик They Built This Robot For Your Home | 1X Technologies, где в соответствующем контексте употребляют слово "compliant" (вроде бы в значении "податливый").
Итак, приведенная вами денежная сумма - не убыток, понесенный перечисленными отраслями, а их суммарный годовой доход. Причем, судя по той же таблице, далеко не все компании из перечисленных отраслей напрямую пострадали от действий CrowdStrike; суммарный годовой доход пострадавших компаний составляет 6,47 трлн долл.
Насколько я понимаю, на всех популярных десктопных платформах есть встроенные средства для решения подобных задач. Но, если человек уже использует Python или какой-то другой ЯП, почему бы им не воспользоваться.
with open('1.csv', 'r') as in_file, open('2.csv', 'w') as out_file:
seen = set() # set for fast O(1) amortized lookup
for line in in_file:
if line in seen: continue # skip duplicate
seen.add(line)
out_file.write(line)
Как мне кажется, использование библиотеки pandas в данном случае - явный overkill...
Можно узнать источник информации? Открываем первый попавшийся респектабельный сайт: Fortune 500 firms to see $5.4 bln in CrowdStrike losses, says insurer Parametrix | Reuters ЦИТАТА: Hatzor estimated that financial losses globally from the outage could total around $15 billion, as companies struggle to get their computers back up to speed. Global insured losses could total around $1.5-3 billion, Hatzor added.
Я имел в виду, что сравнение с живым переводчиком не вполне уместно, поскольку машинный переводчик при незнании правильного варианта тупо выберет "ближайший" неправильный. При этом ни в коем случае не умаляю заслуг разработчиков переводческих нейросетей, поскольку прогресс в качестве перевода, что ни говори, колоссальный.
Хотя, наверное, я слишком придирчивый. Люди-то зачастую переводят неправильно.
Пример со спортивной лексикой имхо хорош тем, что человек относительно легко может догадаться, что seeded используется в другом значении, и не станет рассказывать о командах "посеянный", как это делают машинные переводчики - просто в аспекте смысла.
Насколько я знаю, нейросетевые переводчики работают по стохастическому принципу (точнее, используют вероятностный подход), так что...
Совершенно согласен с тем, что "разбухание" веб-страниц как минимум некузяво, а в некоторых случаях совсем ужас-ужас-ужас (иногда заглядываю в JS-бандлы - чего там только не бывает!), однако этой статье больше 10 лет. Смею предположить, что даже не самые топовые центральный процессор и графический процессор (как вариант, ЦП со встроенным ГП) 5-7 летней давности рендерят "тяжелые" веб-страницы с относительно небольшими затратами энергии. Или вы что-то другое имели в виду?
Очевидно, имеется в виду углеродный след, который у электроэнергии пока достаточно высокий (в среднем по больнице).
Cutting carbon emissions on the US power grid | MIT News | Massachusetts Institute of Technology
ЦИТАТА:
<...> the current U.S. average emissions intensity is 386 grams of CO2 emissions per kWh.
ГУГЛОПЕРЕВОД:
<...> текущая средняя интенсивность выбросов в США составляет 386 граммов выбросов CO2 на кВт·ч.
В продолжение своего оффтопа, нашел прошлогоднюю статью:
Обзор аппаратных решений для задач искусственного интеллекта: США, Китай, Россия / Хабр
Еще немного информации о компании Groq:
AI chip startup Groq valued at $2.8 bln after latest funding round | Reuters
ЦИТАТА:
Aug 5 (Reuters) - Semiconductor startup Groq said on Monday it has raised $640 million in a Series D funding round led by Cisco Investments, Samsung Catalyst Fund and BlackRock Private Equity Partners, among others, bringing its valuation to $2.8 billion.
The Silicon Valley firm, founded by a former Alphabet engineer, specializes in producing AI inference chips - a type of semiconductor that optimizes speed and executes commands of pre-trained models.
ПОДРИХТОВАННЫЙ ГУГЛОПЕРЕВОД:
5 августа (Reuters) - Полупроводниковый стартап Groq сообщил в понедельник о привлечении $640 млн в раунде финансирования серии D, возглавляемом Cisco Investments, Samsung Catalyst Fund и BlackRock Private Equity Partners, среди прочих, что увеличило его оценку до $2,8 млрд.
Эта фирма из Кремниевой долины, основанная бывшим инженером Alphabet, специализируется на производстве чипов для инференса — полупроводниковых устройств, обеспечивающих улучшенную скорость работы предобученных ИИ-моделей.
Наверное, речь в первую очередь идет о нейросетях, работающих на GPU от Nvidia? Если что, для инференса (AI inference) уже производится альтернативное, специализированное железо. Например, оборудование Groq, по заявлению компании-разработчика, работает быстрее, стоит дешевле, а также менее энергозатратно (оговорюсь, я никаким боком не спец по ИИ, просто "объяву запостил").
What NVIDIA Didn’t Say - Groq is Fast AI Inference
ЦИТАТА:
We call this other way the Groq LPU™ Inference Engine, which we architected from the ground up to run solutions like LLMs and other generative AI models with 10X better interactive performance and 10X better energy efficiency.
ПОДРИХТОВАННЫЙ ГУГЛОПЕРЕВОД:
Этот "другой подход" мы называем Groq LPU™ Inference Engine - мы спроектировали его с нуля для запуска таких решений, как LLM и другие генеративные нейросети. Его интерактивная производительность в 10 раз выше, и энергоэффективность тоже в 10 раз лучше.
Небольшое пояснение:
Термин «инференс» в зависимости от контекста может употребляться в разных значениях. С точки зрения разработчика инференс — это третий этап жизненного цикла искусственной нейронной сети (после её обучения и развёртывания).
Часто инференсом называют процесс работы уже обученной нейросети на конечном устройстве, или её логический вывод (конечный результат обработки данных).
(Источник)
(56 * 10^-6 * 3 * 10^8) / 168 = 100 м
American football field - Wikipedia
ЦИТАТА:
The entire field is a rectangle 360 feet (110 m) long by 160 feet (49 m) wide; covering a total of 1.32 acres.
Football pitch - Wikipedia
ЦИТАТА:
Standard pitch measurements, with permitted ranges for length and width. The preferred size for many professional teams' stadiums is 115 by 74 yards (105 by 68 metres).
Выбирайте, какое больше понравится. :) В обоих случаях будет заметная погрешность.
Ох уж эти нежные роботы... Как мне кажется, в данном случае слово "gentle" лучше перевести как "податливый". К такому выводу я пришел, просматривая видеоролик They Built This Robot For Your Home | 1X Technologies, где в соответствующем контексте употребляют слово "compliant" (вроде бы в значении "податливый").
Слово poll достаточно многозначное. Если верить словарной статье в Multitran, среди значений глагола (to) poll есть и такие:
опрашивать абонентов в определенном порядке;
определять состояние периферийных устройств в сети.
Позанудствую: Long polling (а не pooling).
Спасибо за поправку. Оказывается, история известная и упоминается в нескольких книгах.
Мне даже подвернулась медицинская статья, в которой упоминается то событие:
The danger of ball lightning (PDF-файл)
Читал об этом случае в журнале "Техника - молодежи". Однако, сдается мне, в этом журнале временами откровенную муть печатали (при всем уважении к редактору). В 90-е годы, бывало, про откровенных фриков рассказывали на полном серьезе. Например, про Бориса Болотова, якобы проводившего трансмутацию элементов.
Верить никому нельзя, даже себе. Мне - можно. (с)
Оригинал:
Annual Revenue,
All Companies
Перевод:
Годовой доход,
все компании
Итак, приведенная вами денежная сумма - не убыток, понесенный перечисленными отраслями, а их суммарный годовой доход. Причем, судя по той же таблице, далеко не все компании из перечисленных отраслей напрямую пострадали от действий CrowdStrike; суммарный годовой доход пострадавших компаний составляет 6,47 трлн долл.
Если что, ничего не имею против встроенных средств, включая PowerShell. Также восхищаюсь теми, кто пишет навороченные bat-файлы (своего рода магия).
Могу только за вас порадоваться. Я вот программирую на JavaScript и на Python, а вот имеющийся "искаропки" PowerShell так и не освоил...
Насколько я понимаю, на всех популярных десктопных платформах есть встроенные средства для решения подобных задач. Но, если человек уже использует Python или какой-то другой ЯП, почему бы им не воспользоваться.
В таких простых случаях частенько можно обойтись без внешних зависимостей, например:
python - How to remove duplicates from a csv file - Stack Overflow
Как мне кажется, использование библиотеки pandas в данном случае - явный overkill...
Можно узнать источник информации? Открываем первый попавшийся респектабельный сайт:
Fortune 500 firms to see $5.4 bln in CrowdStrike losses, says insurer Parametrix | Reuters
ЦИТАТА:
Hatzor estimated that financial losses globally from the outage could total around $15 billion, as companies struggle to get their computers back up to speed. Global insured losses could total around $1.5-3 billion, Hatzor added.
(нужное выделил)
NO2, SO2, озон и др. (если не врут).
Dyson Zone air-purifying headphones: everything we know so far | TechRadar
Смутно подозреваю, что на расходниках тоже разориться можно.
Я имел в виду, что сравнение с живым переводчиком не вполне уместно, поскольку машинный переводчик при незнании правильного варианта тупо выберет "ближайший" неправильный. При этом ни в коем случае не умаляю заслуг разработчиков переводческих нейросетей, поскольку прогресс в качестве перевода, что ни говори, колоссальный.
Google Translate переводит неправильно даже при наличии доступа ко всей веб-странице со статьей. Можете убедиться сами: Apple помогает создать Фонд жилищных инноваций Bay Area - Apple
Хотя, наверное, я слишком придирчивый. Люди-то зачастую переводят неправильно.
Насколько я знаю, нейросетевые переводчики работают по стохастическому принципу (точнее, используют вероятностный подход), так что...