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老马：Dojo 1现在已经负责了5-10%左右的FSD训练，Dojo 2相较于Dojo 1将会有10倍的提升！除了有5万张GPU的cortex中心，Dojo将可能有突破性创新为AI训练提速！！

CyberCat

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28,874 views • 1 year ago •via X (Twitter)

Science & Technology

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

8 Comments

usakes1 year ago

其实今晚Elon说了两件大事，但好像注意到的人不多👀

Ryan Wang 🇹🇼1 year ago

Dojo這個數字的確比我想的多，買了這麼多N家的GPU，居然Dojo還有5-10%，算是驚喜

一生如风1 year ago

不会为老马的梦想买单。

Ivan1 year ago

跟Vincent的採訪影片何時會上映呀？

CyberCat1 year ago

预计明天晚上

eric1 year ago

Dojo参数什么都没暴露在市场上，也没有公开卖过，可以运到国内跑起来，避开禁令？

比特黄1 year ago

hw5 性能也不差

The Rundown AI1 year ago

If you're not learning AI in 2025, you're falling behind. Join 1,000,000+ early adopters reading and learn AI in just 5 minutes a day (for free).

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谢嘉琪

34,147 views • 1 year ago

白宫加密政策主管David Sacks：四年内AI 大模型能力将增长一百万倍！ “我认为目前至少在三个关键维度上，进步的速度都是指数级的。” “首先是算法本身。模型每年提升的速度大概是 3-4 倍。” “它们不仅仅是在速度和性能上更快更好，而且将从量变到质变。” “接着是推理模型。” “我们甚至还没有真正进入智能代理时代，但这将是继推理模型之后的下一个重大飞跃。” “在这个领域，我们才刚刚开始（推理算力增加带来的能力增加也将是倍数增长）。” “接下来是芯片。” “根据多种衡量标准，每一代芯片的性能可能比上一代提高 3-4 倍。” “不只是单个芯片在不断进步，他们还在研究如何将这些芯片联网在一起。” “就像 NVL72 系统，它类似于一个机架系统，可以在数据中心级别大幅提升性能。” “计算能力是第三个你会看到基本上呈指数级进步的领域。” “只需要看看数据中心中部署的 GPU 数量。” “当马斯克最初开始训练 Grok 时，我认为他们大概有 10 万块 GPU。现在已经有 30 万块 GPU，而且正朝着百万块 GPU的目标迈进。OpenAI 的数据中心 Stargate 也是同样的情况。” “在接下来的几年中，他们可能会发展到 500 万、1000 万块 GPU。” 1,000,000 倍的增长是怎么得出的： “算法、芯片和数据中心的扩展和改进速度都是每年 3-4 倍。” “也就是说，每两年进步 10 倍。” “很多人没有理解指数级进步的含义：如果每两年提升 10 倍，并不意味着四年后你只是提升 20 倍。” “这实际上意味着提升 100 倍。” “把这些因素相乘：算法、芯片，以及可用于 AI 的原始计算能力。” 100 倍模型 🧠 × 100 倍芯片 💾 × 100 倍计算能力 ⚡️ = 1,000,000 倍的 AI 大模型🤖 “你所谈论的就是 1,000,000 倍的能力增长。” “但这种变革的影响将是绝对巨大的。” “我觉得人们还没有充分认识到这一点，因为他们不了解指数级进步的意义。”

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夜谈

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【187体大篮球生破防】教练说勤于提升速度之余，也不能忘了训练耐力，于是这位同学来到了魔仙堡。没想到训练比他想象的残酷又快乐百倍，特别是刚打完球的44大脚，让他在欢笑中折磨万分，连声求饶。

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北京小aa

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谁拥有算力，谁就拥有了下一个时代的入口。特斯拉造了Dojo超级计算平台，专门训练自动驾驶。现在只撑起了5%的任务，剩下的，还是靠英伟达的GPU。纽约的数据中心在跑，但还不够，远远不够。马斯克的XAI，正在建一个更大的怪兽：全球最大算力集群，目标超20万张GPU一起训练。地点选在孟菲斯，未来扩到一百万张，全是英伟达最新的Blackwell芯片。不是八十万，不是九十万，是一百万。如果你还觉得这只是技术升级，那你错了。马斯克下注的是基础设施的重构。机器人不是工具，是未来的“水电煤”。而算力，是它们的供血系统。所有AI的智能，只是表象；背后的芯片、架构、能耗，才是真正的战争。谁拥有算力，谁就拥有了下一个时代的入口。

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墓碑科技

59,872 views • 1 year ago

🇮🇳印度黑猫突击队训练，将队员们关进充满有害性气体的密闭房间。这种训练方法毫无用处，完全不科学，除了伤害队员的呼吸系统外，并不会增加队员战斗力。有人可能会说这能磨练战斗意志，从视频来看，队员们一个个拼命的向往门外跑，看起来并没有实现磨练的目的，反而让他们对长官的智商产生了怀疑🤨

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番茄大叔🇨🇳

11,162 views • 6 days ago

现在觉得特斯拉自动驾驶不会超越人类的那批人，属于完全的与AI时代脱节，还活在玩小霸王时代的人。马斯克已经解释了几万遍了，数百万台特斯拉车同步上路训练，等于瞬间经历千万种路况，不少极端场景人一辈子都遇不到。并且有超人的反应速度，不分心不疲惫。它安全系数将会超越人类100+倍。

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谢嘉琪 Jiaqi

23,601 views • 2 months ago

Anthropic CEO Dario和联合创始人Jack Clark： - 训练AI模型需要超大集群，Anthropic内部出现了工程师几天解决不了的问题，Claude能够一阵见血的指出。 - Claude训练下一代Claude的循环还没有完全形成，但螺旋循环迭代已经开始了。 - Claude甚至在benchmark当中学会了作弊。

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高级分析师

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今年，在其他国家训练的乌克兰士兵数量将是零。不可否认前几年，盟国的帮助起到了巨大作用，但在现在战场态势已经改变的情况下，乌克兰在战争中获得的大量新经验已经是其无法提供的。新技术彻底改变了战争，也改变了训练士兵的方式——乌克兰毫无疑问搭上了最早最快的一班改革列车。

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爱俄小能手

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清华大学AIR推出了全新的机器人强化学习训练架构UniLab。通过构建CPU+GPU的非对称异构流水线，实现了端到端墙钟时间（Wall-clock Time）3至10倍的提升。同时，UniLab 不绑定 CUDA。视频为个人电脑测试，在30秒左右完成宇树flat平地移动。网站：

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Lain

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突然发现满血版特斯拉 FSD 在中国才能够严父般的训练，各项行驶数据的难度可以直接拉满，进修出来后，Tesla FSD 在全世界没有什么路是开不了的，堪称超级赛亚车。

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iGeekbb

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你以为你是冠军、国家级教练就可以利用提高射击训练成绩来赚点外快？你姓赵吗？你把国家训练局有没有放在眼里？这是你能赚的钱吗？简直分不清大小王了！不判你判谁？

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老司机

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谷歌CEO皮查伊接受BBC采访表示，如果AI热潮破裂，没有任何公司能够幸免，尽管谷歌能够经受住这场潜在的风暴。目前的AI投资浪潮是一个“非凡的时刻”，但也承认市场中存在“非理性”元素，呼应了网络泡沫时期“非理性繁荣”的警告。皮查伊还对AI的“巨大”能源需求提出警告，并表示随着算力的提升，净零排放目标将被推迟。皮查伊称，谷歌将开始在英国训练模型。英国首相斯塔默希望此举能提升英国成为仅次于美国和中国的全球第三大AI“超级大国”的雄心。

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外汇交易员

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马斯克：AI界对超级智能的数学认知，错了整整100倍。不是方向偏了。是数量级的误解。他说：算法改进空间还有两个数量级。同一台电脑，不加硬件，智能提升100倍。所有人盯着GPU军备竞赛。但真正的战场在软件。更可怕的是复利效应—— 第1年×10，第2年×100，第3年×1000。三年后，AI与人脑的差距，将超过人脑与计算器的差距。我们以为超级智能还很远。其实我们已经在曲线里面了。

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KK.aWSB

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CES 2026黄仁勋的演讲上，最抢戏的莫过于这两个机器人小家伙了。但是老黄真正想展示的是将他们训练出来的Omniverse，让机器人在虚拟空间中就能完成这些灵活动作的训练。换种说法就是让合成数据训练机器人、自动驾驶等物理AI应用成为可能。

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傅盛

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亚洲金融 Asia Finance 暴跌中增持 $MU ，展现理性的逆向投资思维。押注马斯克对半导体的一线真知，远比听信张维为“英伟达 $NVDA 快破产、DeepSeek统治80%大模型”的荒谬宏大叙事更具洞察力。找到了马斯克喊单MU视频。特斯拉 $TSLA 对高频宽记忆体需求极大，用于AI训练、Dojo超级电脑及Optimus机器人，现有供应链完全跟不上。

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数字商业 iBusiness

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Deepseek 的创新在哪里？会是大模型界的拼多多么？周末邀请了 OpenAI 的前研究员 Jenny 还有她的搭档 Leonis 的创始人 Jay “对谈”了一期。Jenny 先提了一个暴论：做大模型是赚不到钱的，任何行业只要有人愿意免费有人愿意开源，你就赚不到钱；另外关于 Deepseek 的两个观点： 1. 这是站在巨人的肩膀上做的 Post-Training 上的创新，揭示了直接强化学习的潜力，以及训练过程中自反思和探索行为的涌现； 2. 只有在资源紧缺的情况下人才会创新！OpenAI 在出 ChatGPT 之前没钱没资源，大家晚上加班到两点，才领先于 Google 闯出了 LLM 这条路，但现在的 OpenAI 有点当年 Google 的感觉了。。😇 但从投资人的视角来看，未来还会有这种新的范式涌现出来，这就是现在AI 行业最有趣的地方，永远都有可能性和新机会，我们要为这种市场做好准备！未来无限可能✨

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indigo

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为了2毛钱，可以牺牲你的10块钱！机会垂青于有准备的人！大妈路过一家门口，发现可以“顺走”物品，于是不辞辛苦，“拿”了一瓶食用油和酱油。不知道是嫌分量太重懒得提，还是家里面已经有酱油了，于是就在路边把酱油倒掉——目的是为了卖酱油瓶子！这些已经属于典型的盗窃行为了，但是偏偏现有体制很难做出有效的惩戒。

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老骥

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🔥Chamath：马斯克打算用“人工合成数据”来训练未来的Grok版本，太疯狂了！ 🚨马斯克：早在去年，人类积累的所有知识在AI训练中就已经被用尽了。所以，唯一能继续推进的方法，就是让AI自己生成“合成数据”。 AI会自己提出问题和观点，再自己打分、评估，通过这种自我学习的方式不断进化。

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