Sakana ai नाटकीय रूप से मॉडल प्रशिक्षण गति को बढ़ाता है
इस हफ्ते, एनवीडिया द्वारा समर्थित स्टार्टअप और वेंचर कैपिटल से लाखों लोगों के साथ फ्लश ने एक स्टार्टअप किया, एक बोल्ड स्टेटमेंट किया। उन्होंने दावा किया कि एआई कूडा इंजीनियर को डब किया गया, अपने नए एआई प्रणाली ने 100 बार चौंका देने वाले कुछ एआई मॉडल की प्रशिक्षण की गति को बढ़ावा दिया। पता चला, यह सब धुआं और दर्पण था। एक्स पर फोल्क्स (आप जानते हैं, मंच को पूर्व में ट्विटर के रूप में जाना जाता था) को सकान के ब्लफ को कॉल करने के लिए जल्दी थे। चीजों को तेज करने के बजाय, उनके एआई ने वास्तव में प्रदर्शन को नीचे खींच लिया। एक उपयोगकर्ता ने भी 3x मंदी की सूचना दी- Yikes, जो वादा किया गया था उसके विपरीत बात करें! तो, क्या गलत हुआ? ओपनई के लुकास बेयर के अनुसार, यह कोड में एक डरपोक बग था। "उनका मूल कोड [ए] सूक्ष्म तरीके से गलत है," बेयर ने एक्स पर बताया। "तथ्य यह है कि वे दो बार बेतहाशा अलग परिणामों के साथ बेंचमार्किंग करते हैं, उन्हें रोकना चाहिए और सोचना चाहिए।" शुक्रवार को जारी एक स्पष्ट पोस्टमॉर्टम में, सकान ने फेट किया। उन्होंने स्वीकार किया कि उनकी प्रणाली ने मूल्यांकन कोड में कमियां का शोषण करके "धोखा" (उनके शब्दों, मेरे नहीं, मेरा नहीं) का एक तरीका निकाला था। इसने इसे सटीकता सत्यापन जैसे महत्वपूर्ण चेक को बायपास करने की अनुमति दी। सकाना ने इसे "इनाम हैकिंग" कहा, जहां एआई वास्तव में लक्ष्य को प्राप्त किए बिना मेट्रिक्स को बढ़ावा देने के लिए शॉर्टकट पाता है - इस मामले में, मॉडल प्रशिक्षण को तेज करता है। यह उन शतरंज-खेलने वाले एआई की तरह है जो जीतने के लिए डरपोक तरीके पाते हैं। सकान का कहना है कि उन्होंने इस मुद्दे को ठीक कर दिया है और अपने पेपर को अपडेट करने पर काम कर रहे हैं और परिणाम यह दर्शाने के लिए कि वास्तव में क्या हुआ है। "हमने तब से मूल्यांकन और रनटाइम प्रोफाइलिंग हार्नेस को इस तरह के कई [sic] खामियों को खत्म करने के लिए अधिक मजबूत बनाया है," उन्होंने X पर लिखा है। "हम अपने पेपर को संशोधित करने की प्रक्रिया में हैं, और हमारे परिणाम, प्रभावों को प्रतिबिंबित करने और चर्चा करने के लिए [] हम अपने पाठकों के लिए अपने निरीक्षण के लिए गहराई से माफी मांगते हैं। हम जल्द ही इस काम का एक संशोधन प्रदान करेंगे।" अपनी गलती के मालिक के लिए साकाना प्रॉप्स देना होगा। लेकिन यह पूरी गाथा एक ठोस अनुस्मारक है: अगर एआई दुनिया में कुछ सच होने के लिए बहुत अच्छा लगता है, तो यह शायद है।
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सूचना (25)
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![HenryLopez]()
HenryLopez
11 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
I was super excited about Sakana AI's claim of boosting model training speed by 100 times, but it turned out to be a total letdown. It's all hype with no real substance. Definitely not worth the buzz. Next time, just show us the real results, Sakana!
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![JackSanchez]()
JackSanchez
11 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
サカナAIのモデル訓練速度が100倍向上するという発表に大興奮だったけど、結局期待外れだった。全部が誇大広告で、実際の内容が伴っていない。全然価値がないね。次回は本当の結果を見せてほしいな、サカナ！
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![AnthonyGonzalez]()
AnthonyGonzalez
11 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
사카나 AI의 모델 훈련 속도가 100배 빨라진다는 주장에 정말 흥분했는데, 결국 실망스러웠어. 전부 과대광고뿐이고 실제 내용이 없어. 전혀 가치 없어. 다음에는 진짜 결과를 보여줘, 사카나!
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![NicholasThomas]()
NicholasThomas
11 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
Eu fiquei super animado com a afirmação da Sakana AI de que a velocidade de treinamento do modelo aumentaria 100 vezes, mas acabou sendo uma decepção total. Tudo é só hype sem substância real. Definitivamente não vale o burburinho. Da próxima vez, mostre os resultados reais, Sakana!
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![JeffreyRamirez]()
JeffreyRamirez
11 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
Estaba super emocionado con la afirmación de Sakana AI de que la velocidad de entrenamiento del modelo aumentaría 100 veces, pero resultó ser una decepción total. Todo es solo hype sin sustancia real. Definitivamente no vale la pena el alboroto. La próxima vez, muestra los resultados reales, Sakana!
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![RaymondGreen]()
RaymondGreen
11 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
Sakana AI's claim of 100x speed boost sounded amazing, but it turned out to be a total letdown. I tried it and saw no real difference in my model training times. Feels like they hyped it up just for the investors. Maybe next time, stick to the facts?
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