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Bill Gurley
VC @benchmark、投資者：@grubhub、@zillow、@uber、@stitchfix、@nextdoor、@glassdoor、@hacker0x01、@solvhealth@instawork Trustee @sfiscience、播客：@bg2pod
我們幾週前做過這個！
8月29日 21:18
這看起來可能不算什麼，但很難誇大你們國家的物流和基礎設施需要多麼複雜，才能使這一切成為可能。
當你在中國乘坐高速列車時，實際上是瘋狂的：你可以從列車下一站的城市的餐館點外賣，外賣會送到你的座位上。
這其中有太多可能出錯的地方，因此你需要每一個環節——從鐵路網絡到街角的麵館，再到5G塔和送餐電動車——都像樂團一樣精確運作，任何人都不能錯過一個節拍。
這真是說明了中國所達到的系統複雜性的瘋狂水平。首先，大多數國家甚至無法做到火車準時運行。
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我很驚訝谷歌沒有像他們對待Kubernetes和Android那樣首先做這個。谷歌知道（至少曾經知道）從後面反擊的唯一方法就是開放。用封閉模型追趕的機會？<2%。
8月24日 06:38
很高興看到🇺🇸在@WhiteHouse AI行動計劃後在開放權重方面的進展！幹得好 @DavidSacks @mkratsios47 @sriramk @deanwball！
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Bill Gurley 已轉發
本週早些時候，@NVIDIA 分享了其在 @OpenAI 的 gpt-oss-120B 模型上運行的性能，該模型在 DGX B200（8 個雙芯片 Blackwell 芯片）上運行。他們要求 @ArtificialAnlys 進行特別設置。他們展示了一個用戶的性能為每秒 900 個令牌，而在 10 個用戶時降至每秒 580 個令牌。我已將他們的鏈接粘貼在下面的評論中。
我們要求 Artificial Analysis 為我們運行相同的設置。結果是 1 個用戶約為 2700 個令牌/秒，10 個用戶也是如此。@CerebrasSystems 的推理不僅是最快的，而且在您擴展工作負載時，我們能夠維持性能。Cerebras 推理今天已全面投入生產，每週在 @OpenRouterAI、@huggingface 和 Cerebras Cloud 上處理數十億個 GPT 120B 令牌。
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