Academics write for each other, not for people.
Steven Pinker has spent over four decades doing the opposite, and thinks current academic writing is "enormous wasted effort."
"There's an awful lot of brilliant work, really smart people in academia. Why are they doing it? Just to entertain each other? Taxpayers pay for it. It should be accessible. Why should I have to read a paragraph five or six times?
It gets under my skin when academics devote so much brainpower into the scholarship and then just blow off the essential task of letting the world know what you've done."
fun fact: tijdens de keynote hakt Apple een stukje 3k, 4k, 5k en 6kHz eruit wanneer ze "Siri" zeggen, zodat niet iedereens HomePods terug beginnen te praten 🗣️🚫
À tous les pickpockets de Paris
De cette semaine à la semaine prochaine, des rikishi japonais visiteront la France.
Merci de ne pas tenter de leur voler leur portefeuille.
Un rikishi peut courir 50 mètres en 6 à 8 secondes, et sa charge peut développer une force équivalente à près de deux tonnes.
Votre carrière de pickpocket pourrait prendre fin plus rapidement que prévu.
Cordialement,
P.S.
Les pickpockets les plus expérimentés pourraient trouver les rikishi japonais particulièrement vulnérables.
Cependant, n'oubliez pas que cette apparente vulnérabilité est simplement le reflet de la confiance que leur confèrent leurs capacités physiques hors du commun.
Veuillez en tenir compte avant toute initiative regrettable.
#sumo
Apple WWDCにおけるSiri AIなどの発表は期待はずれ、ローカルAIを握れるAppleの反撃など色々言われてますが、一番衝撃だったのは、Apple Intelligenceの処理を一部「NVIDIAのチップで行う」という発表
Appleは半導体領域で長年NVIDIAと距離を取ってた(実質出禁)ので、大きい方針転換。たぶん2010年台半ば以降初で、ほぼ10年弱ぶり?今後も色んな領域でNVIDIA入ってくるんだろうか?
Gemini models are now accessible to millions of Apple developers through Apple’s Foundation Models framework and natively within Xcode. You can now easily swap between local and cloud inference using a shared API surface to build next-generation agentic app experiences, increase development velocity, and offload heavy workloads to the cloud. Additionally, you can use agentic coding assistance from Gemini in Xcode to accelerate multi-step development tasks.
Check out the full announcement to get started: https://t.co/q0TM4EjpqC
C’est l’innovation la plus marquante d’Apple. Au lieu de forcer tout le modèle dans la DRAM, l’AFM 3 Core Advanced stocke le modèle complet en mémoire flash (NAND).  Comme la bande passante NAND -> DRAM est trop lente pour échanger les poids token par token (ce qu’exigent les MoE classiques), le modèle prend ses décisions de routage par prompt plutôt qu’en continu. Cette approche repose sur l’Instruction-Following Pruning (IFP) une technique développée par les chercheurs d’Apple
AFM Core Advanced on-device model running on A19 Pro is a sparse model.
It's 20B parameters.
It's fully Apple designed. It is an MoE but when it processes the prompt, it only loads the parameters needed and locks them in.
If it's 20B parameters total, but on a specific request it's only 1-4B parameter total. It only loads in 1-4B for inference and decides them at prefill time.
It is fully Apple designed architecture, Google had nothing here.