Populære emner
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.

Tim Sweeney
Epic Games grunnlegger og administrerende direktør
Tim Sweeney lagt ut på nytt
Du skjønner, en del av antitrustkampen koker ned til en kamp mellom rentierer og kapitalister. De største teknologiselskapene (og andre) selskapene er først og fremst rentierer – enheter som tjener penger på å eie ting, i stedet for å gjøre ting. De tjener husleie, på bekostning av andre selskapers profitter:
13,16K
Tim Sweeney lagt ut på nytt
Ett ord: nådeløs. Bare i løpet av de siste to ukene har vi sendt:
🌐 Genie 3 - den mest avanserte verdenssimulatoren noensinne
🤔 Gemini 2.5 Pro Deep Think tilgjengelig for Ultra-subs
🎓 Gemini Pro gratis for uni-studenter og $1 milliard for amerikanske ed
🌍 AlphaEarth - en geospatial modell av hele planeten
🏛️ Aeneas - dechiffrere gammel tekst (i @Nature)
🥇 Tvillingene gullmedaljenivå ved IMO
🧸 Historiebok - bøker m/kunst og lyd @GeminiApp
♛ Ny @Kaggle Game Arena-referanse for LLM-er
🐙 Jules, vår asynkrone kodeagent, ut av Beta
🇬🇧 AI-modus for søk tilgjengelig i Storbritannia
📔 Oversikt over NotebookLM-video
🔥 Gemma passerte 200 millioner nedlastinger
Nå vet du hvorfor jeg ikke får mye søvn 🛌 - for opptatt med å presse grensen!
541,99K
Til slutt vil Google Chrome, Firefox, Brave og Microsoft stå fritt til å konkurrere med Apples forkrøplede iOS-nettlesermotor i Japan, som i Europa. Open Apps Market Act vil bringe lignende frihet til USA.

nixCraft 🐧6. aug., 21:52
🇯🇵 Japan har offisielt forbudt Apples iOS-nettlesermotorbegrensninger. Fra og med desember 2025 må iPhones tillate ekte Firefox, Chrome og andre å kjøre sine egne motorer, akkurat som på skrivebordet.

77,82K
Det er vanskelig å komme med spådommer, spesielt om fremtiden.

TechDev5. aug., 01:56
"Hvis jeg satte $100 i Bitcoin i 2010, ville jeg ha $2,8B nå."
Nei.
Hvis du kjøpte $100 av Bitcoin i 2010 og så det gå til:
$1k → $100k → $1.7M
og gjorde ingenting
Så så 1,7 millioner dollar gå til 170k dollar
og gjorde fortsatt ingenting
Så så 170k dollar gå til 110 millioner dollar
og gjorde fortsatt ingenting
Så så 110 millioner dollar visne til 18 millioner dollar
og gjorde fortsatt ingenting
Så så 18 millioner dollar stige til 390 millioner dollar
og gjorde fortsatt ingenting
Så så 390 millioner dollar forverres til 85 millioner dollar
Deretter så vi 85 millioner dollar klatre til 1,6 milliarder dollar
og gjorde fortsatt ingenting
Så så 1,6 milliarder dollar krympe til 390 millioner dollar
og gjorde fortsatt ingenting
Så så 390 millioner dollar stige til 2,8 milliarder dollar
og så av en eller annen grunn endelig bestemte seg for å gjøre noe...
Så ja, 100 dollar i 2010 ville være verdt 2,8 milliarder dollar i dag.
44,51K
Tim Sweeney lagt ut på nytt
Jeg snakker ofte om kontroll i AI. Men jeg har innsett at noen ganger tror folk at jeg mener "bedre oppfordringer". Så her er mine tanker om hva jeg mener med kontroll: Vi løser grafikk baklengs.
Historien om datagrafikk følger en klar progresjon: først kom kontroll, deretter kvalitet. Det tok flere tiår å etablere de riktige abstraksjonene - kurver, trekanter, polygoner, masker - som ville tillate oss å tegne akkurat det vi ønsket på en skjerm. Disse grunnleggende byggesteinene har ikke endret seg mye fordi de viste seg å være de riktige. Fra Ed Catmulls hånd til moderne spillmotorer har kjerneprinsippene for hvordan vi kontrollerer piksler holdt seg bemerkelsesverdig stabile. Det grunnleggende dukket opp ikke bare for kontroll, men som effektive måter å beskrive og gjengi komplekse scener på.
Gjengivelseskvalitet var den siste grensen. En kube modellert i 1987 ved hjelp av den første versjonen av Renderman følger de samme geometriske prinsippene som en modellert i Blender i dag. Det som er dramatisk annerledes er gjengivelsen - belysningen, materialene, skyggene og refleksjonene som får det til å føles ekte. Bransjen brukte flere tiår på å lukke den uhyggelige dalen, og bygge stadig mer sofistikerte gjengivelsessystemer for å nærme seg fotorealisme. Selvfølgelig forbedret mange grafiske innovasjoner både kontroll og kvalitet samtidig, og historien om grafikkfremgang er mer kompleks enn bare "kontroll og deretter kvalitet."
Men denne ordren var ikke vilkårlig. Selve grafikkrørledningen håndhever det: geometri definerer hva vi vil tegne, shaders bestemmer hvordan det ser ut. Selv sanntidsmotorer følger dette mønsteret – først etablerer de detaljnivåkontroller, og forbedrer deretter gjengivelseskvaliteten innenfor disse begrensningene.
AI har fullstendig snudd denne progresjonen.
Dagens generative modeller oppnår fotorealistisk gjengivelseskvalitet som konkurrerer med eller overgår tradisjonelle rørledninger, og lærer effektivt hele grafikkstabelen – fra geometri til global belysning – gjennom massiv opplæring. De har kollapset det tradisjonelle skillet mellom modellering og gjengivelse, og skapt et ende-til-ende-system som kan produsere fantastiske bilder fra beskrivelser på høyt nivå.
Det som mangler er kontroll.
Selv om vi kan generere fotorealistiske scener på sekunder, mangler vi den presise kontrollen som flere tiår med grafikkforskning ga. Vi kan ikke enkelt justere geometri, finjustere materialer eller manipulere belysning med den granulariteten som kunstnere forventer. Den deterministiske naturen til tradisjonell grafikk - der hver parameter har en forutsigbar effekt - har blitt erstattet av sannsynlighetsmodeller.
Dette er det omvendte grafikkproblemet: vi har løst gjengivelsen før vi løste kontrollen. Modellene våre kan skape fantastiske bilder, men mangler de grunnleggende abstraksjonene som gjorde datagrafikk så kraftig – evnen til å gjøre presise, tilsiktede endringer på alle detaljnivåer.
Dette er ikke en permanent begrensning. Akkurat som datagrafikk til slutt løste gjengivelsesproblemet, vil AI løse kontrollproblemet. Spørsmålet er ikke om, men hvordan. Vi finner de riktige abstraksjonene for å kontrollere generative modeller - tilsvarende kurvene, trekantene og polygonene som revolusjonerte datagrafikk før. Jeg tror løsningene kan se annerledes ut. Nye primitiver for kontroll som er hjemmehørende i nevrale nettverk kan være det riktige svaret i stedet for å prøve å tvinge tradisjonelle grafikkkonsepter inn i dette nye paradigmet. Selv om jeg også tror det er hybride tilnærminger som kombinerer tradisjonell grafikk med AI som er verdt å utforske.
Målet er fortsatt å gi samme nivå av forutsigbarhet og presisjon som gjorde datagrafikk til et grunnleggende verktøy for kreativt uttrykk. Det er det endelige målet, men bedre: sanntid, billig og med presis kontroll som er så intuitiv og generell som mulig.
Kontroll kommer sist denne gangen. Men det kommer.
93,71K
Topp
Rangering
Favoritter
Trendende onchain
Trendende på X
Nylig toppfinansiering
Mest lagt merke til