ONE・CSI500覚えてる？

ADVANTEST strong SELL

( ･`ω･´)
マイクロソフト、クラウド基盤でディープシークのＡＩモデルを展開
https://jp.reuters.com/economy/industry/W4MHT4Y45RP5LF6I3ZBT27FCCM-2025-01-29/

こんなに面白そうなゲームを作ってもらえても、カバーはエニカラに勝てないんだね…😢

dengekionline.com/article/202501/31977

QKするか

https://cdn.up-timely.com/image/30/content/77972/Nekp66rKiI6D15eRQ2SHSJYGDDpcclWZTd4FeuSo.jpg

CUDAすらいらなくなったくさい
AMDのryzenAIがくるのかこれ(´･ω･｀)

is DeepSeek great for Apple?

Here's a breakdown of the chips that can run DeepSeek V3 and R1 on the market now:
NVIDIA H100: 80GB @ 3TB/s, $25,000, $312.50 per GB
AMD MI300X: 192GB @ 5.3TB/s, $20,000, $104.17 per GB
Apple M2 Ultra: 192GB @ 800GB/s, $5,000, $26.04(!!) per GB

Apple's M2 Ultra (released in June 2023) is 4x more cost efficient per unit of memory than AMD MI300X and 12x more cost efficient than NVIDIA H100!

ランキング　一位超絶

s://livedoor.blogimg.jp/onecall_dazeee/imgs/f/c/fc3b6b2c-s.png
s://livedoor.blogimg.jp/onecall_dazeee/imgs/8/9/8934787c-s.jpg

Trump to impose 25% to 100% tariffs on Taiwan-made chips, impacting TSMC

日本にも影響あるやーつ

season1～100万スライム編～ 連載期間2年間
season2～キラキラ東京スライム編～ 連載期間3年間
season3～？～

今日がキラキラ東京生活編の最終回になったんだと思う

明日からseason3が始まる

まんさんの思考わろた(´・ω・`)

x.com/Kings_DonkeyEar/status/1884236763058799087?t=o1wue61I2LWfSm9p4jfTDg&s=19

間違ってAmazonプライムに入っちゃったんだけど？

Amazonは当日届く

オリジナル設計
日本下水道事業団から感謝状をいただきました
https://www.oec-solution.co.jp/2868/

日本政府「すぐに下水管を点検しろ！ 10日以内に結果を報告しろや😡」 全国の自治体に指示 [485983549]
https://greta.5ch.net/test/read.cgi/poverty/1738142390/

乃木坂46・五百城茉央1st写真集『未来の作り方』が初登場で第1位！　

https://hon-hikidashi.jp/news/54329/

おまいらスク水写真集買ってくれたおかげで一位だよ

きょうはこのホーナー焼き肉を作ってみるか
https://intelligence-console.com/hona-yakiniku/

ONEワロタワンｗ

REVOLUTIONの権利取り第一弾締め切りまで残り25分

レーザーテック

SUPER STRONG BUY

ONE・CSI利確！
怖かったｗ

REVOLUTIONって今日だけじゃなくて半年後も持ってないとダメなんだろ？

REVOLUTIONの優待権利取り受付終了まで1時間切ったな

>>896
codename:ongy

涙animation
@Attachken
·
14時間
晩年の森永卓郎って癌の高額治療費を自分がメディアに出まくって陰謀論を唱えまくることで工面しつつ、さらに評論家の息子に自分の陰謀論を論破させまくることで息子への家業継承も成功しており、これ以上ないほどの終活成功すぎる

そんな意図があったかどうかはわからんけど
そうなんだとしたらやっぱ頭いいな(´・ω・｀)

今買えスレで銘柄出たら即100株買い注文出すプログラム作ったわ

import os
import json
from argparse import ArgumentParser
from glob import glob
from tqdm import tqdm

import torch
from safetensors.torch import load_file, save_file

from kernel import weight_dequant

def main(fp8_path, bf16_path):
torch.set_default_dtype(torch.bfloat16)
os.makedirs(bf16_path, exist_ok=True)
model_index_file = os.path.join(fp8_path, "model.safetensors.index.json")
with open(model_index_file, "r") as f:
model_index = json.load(f)
weight_map = model_index["weight_map"]
fp8_weight_names = []

safetensor_files = list(glob(os.path.join(fp8_path, "*.safetensors")))
for safetensor_file in tqdm(safetensor_files):
file_name = os.path.basename(safetensor_file)
state_dict = load_file(safetensor_file, device="cuda")
new_state_dict = {}
for weight_name, weight in state_dict.items():
if weight_name.endswith("_scale_inv"):
continue
elif weight.element_size() == 1:
scale_inv_name = f"{weight_name}_scale_inv"
assert scale_inv_name in state_dict
fp8_weight_names.append(weight_name)
scale_inv = state_dict[scale_inv_name]
new_state_dict[weight_name] = weight_dequant(weight, scale_inv)
else:
new_state_dict[weight_name] = weight
new_safetensor_file = os.path.join(bf16_path, file_name)
save_file(new_state_dict, new_safetensor_file)

new_model_index_file = os.path.join(bf16_path, "model.safetensors.index.json")
for weight_name in fp8_weight_names:
scale_inv_name = f"{weight_name}_scale_inv"
assert scale_inv_name in weight_map
weight_map.pop(scale_inv_name)
with open(new_model_index_file, "w") as f:
json.dump({"metadata": {}, "weight_map": weight_map}, f, indent=2)