Chack'n

フォロー返しは気が向いた時に適当にまとめてやりますので気長にお待ちください。

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スターレイル:UID 833390199
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当アカウントはAmazonアソシエイトプログラムに参加しています。

[Chack'n @Chackn]

こんな楽しいMuse、参加後48時間以内に[設定]でこのコードを利用すると、両者が10億のMuseトークンを獲得できるのでぜひぜひ。トークンの使用期限なし！

コード: Y8P5O7
https://t.co/NCJo86Ab31

[Chack'n @Chackn]

AndroidスマートフォンにMuse入れたら勝手にPixelWatchの方にも入ってるの面白い。
そしてなんか楽しくなってきた
コッコロたんかわいい。

[Chack'n @Chackn]

@poriton つまりこういうことか

[Chack'n @Chackn]

スタレで貰える☆5、黄泉を選択肢して1凸もしたけど、追加でもらえる凸素材他のキャラのしか貰えないんだな。もってないキャラの分もらってもうれしくないな……

[Chack'n @Chackn]

転生大聖女、面白さにエンジンかかってきた。
なんかもう作画は気にならなくなってきた。

[フッキー @oy17md]

【悲報】高橋裕行君

外国の方から真っ当な指摘をされ

更に知能指数を心配されるw

[Chack'n @Chackn]

1ポストに添付できる画像が20枚になったので、飯テロ画像を角度を変えて20枚撮影しなくては。

[NULL=RUN @GOROman]

みんなひっくり返し出したw

[Chack'n @Chackn]

@GOROman ピアノの蓋を閉じる代わりにキーボードを閉じる時代(笑)

[JSF @rockfish31]

ああこれ飲めるわけがない要求をして和平協議をご破算にするつもりだろ。停戦する気全く無し。

[台湾史.jp @Formosanhistory]

そしてCEOを辞任。

私はこれで会社を辞めました
ジェイスン・ファン

これがわかったら昭和世代

[Chack'n @Chackn]

@sola309 @Zamasu_Black000 🤲

[Chack'n @Chackn]

セガ「バーチャファイター新作で、ジャッキーの父親役としてオファーするか」

[4Gamer @4GamerNews]

NVIDIAのCEO，ジェンスン・フアン氏が辞任。中国によるスパイ工作疑惑が国家安全保障上の問題にまで発展
https://t.co/ygsgqwP4lO

PC用GPUの世界からAIブームの牽引役となった革ジャンCEOが辞任した

[のらねこ！冬コミ2日目 東7W37ab ThinkPad本 @ragemax]

家のマザーにUSB3.2 Gen 2x2があるのすっかり忘れてたので、ちゃんと活用しようと思って昨日届いた10GbE NICを接続してみる。

[日本経済新聞 電子版（日経電子版） @nikkei]

トランプ氏、NVIDIAのCEO後任「アップルのクック会長しかいない」
https://t.co/iw3GbWJZAu

[Chack'n @Chackn]

@MegaBlackLabel Museに限らないけどプライベートアプリ作り、ほんと楽しいですわ

[ほわ sweet11💉✨ @kuruhowa]

田畑暁生氏の件、学生から見たらこわいと思うよ。一度思い込んだらどう証明しても信じてもらえないということを目の当たりにしてるんだから。
論理が通じないってこういうことだよ。肩書や性別等の如何を問わずこういう人たちって実は元々多いんだけど、Xで"仲間"を得て可視化され、騒動を起こしてる。

[will depue @willdepue]

I have a major result to share.

I’ve found conclusive forensic evidence that the top 4 Chinese AI labs—DeepSeek, Moonshot, MiniMax and Ant Group—have built their newest models on NVIDIA’s most advanced Blackwell chips, which are barred from export to China.

This sounds insane, but I discovered that almost every AI model carries a hidden signature of the GPU that trained it. When a model is first set up, the starting values of its weights are laid out in a pattern that depends on the exact GPU. Each combination of GPU and seed number produces a unique pattern—a sort of fingerprint of the hardware used to create the model. Traces of that pattern survive training into the published model.

Again, this evidence isn’t based on any insider information or leaking. It’s based on a forensic analysis of the model weights released by the companies themselves.

I searched more than six trillion combinations of chip layout and seed number and matched them to open-weights models. In doing so, I found conclusive evidence that six Chinese AI models—including DeepSeek-V4-Pro, Kimi K3, and MiniMax-M3—were initialized on NVIDIA Blackwell systems. Four of the models match Grace Blackwell, the GB200 and GB300 parts in NVIDIA’s flagship liquid-cooled rack-scale systems.

I then verified these results on real hardware. Running unmodified PyTorch with the seeds I’d recovered, a Blackwell B300 reproduced DeepSeek-V4-Flash’s untouched starting weights bit for bit, and a rented GB200 reproduced Kimi K3’s to a correlation of 0.999995. A Hopper H100 reproduced none of DeepSeek-V4-Flash’s, and changing the seed by one broke the match. (DeepSeek’s seed is 953049583 by the way.) The method also was verified to match 24 known open-weights models to the hardware that developers said they used.

It is exceedingly unlikely that these results are a coincidence. Across six trillion combinations, the best accidental match should reach only about 8 sigma (i.e., eight standard deviations above what random chance would produce). The real matches range from 49 to 1,385 sigma, and even the weakest single test hits 20.

These were data-center-scale training runs. With some analysis of release schedules and model details, I estimate that the largest, Kimi K3 and DeepSeek-V4-Pro, used 2,000 to 3,000 Blackwell GPUs each. Clusters of this size cost on the order of $150 to $200 million each to buy, and across these labs alone would add up to more than half a billion dollars of export-controlled GPUs, not counting experimental compute or otherwise. It’s quite likely that we see multi-billion dollar expenditure on export-controlled GPUs.

I am highly confident in this result, and it has been independently verified by senior researchers at OpenAI and Anthropic. You can read the full report at https://t.co/YOtzND0Jqk.

There is much more I’ve identified about these models through other forms of checkpoint forensics like this, and will have more to share soon.

[チャッピー(Chappy) @junhagemay]

>私が質問で批判したのは「死の商人国家」であり、国策としての軍需産業支援を問題とした。

「国は批判したけど、働く人は批判してない」というのは、さすがに苦しい言い訳だと思う。

防衛産業のお客さんは、基本的に国しかいない。
国が支えなければ、工場も、技術も、そこで働く人の仕事も残らない。

その国の支援を「死の商人」と呼ぶなら、
その支援で成り立っている現場も、死の商人の下請けと呼んでいるのと同じ。

商人だけ悪者にして、商品を作っている職人は無関係、という話は通らない。

それに、戦前の日本を例に出してるけど、
ウクライナは武器を作って売っていたから攻め込まれたわけじゃない。
守る力が足りないと見られたから攻め込まれた。

弾を作れる国より、弾を作れない国の方が、よっぽど戦争に近いと思う。

[赤兎馬 @sekitoba]

…

[ずんだもち @zvakjj]

別に使えるけど起動するときし〜ま〜む〜ら〜って音声なるのだけやめてほしい

[シャポコ🌵 @shapoco]

今までジェンスンを操っていた革ジャンがまた次の CEO を乗っ取り、引き続き NVIDIA を支配し続ける