* Funda AI
"Phgsical AI : 로봇과 데이터 경쟁에서 컴퓨팅에 대한 두 번째 수요 곡선까지"
'동일한 파라미터 수를 기준으로, 로봇 모델의 사후학습(post-training)은 텍스트 전용 모델의 사후학습보다 더 많은 GPU 자원을 소모할 수 있습니다.
당사의 업계 조사에 따르면, 동영상·관절·행동 신호를 입력받는 로봇 모델의 사후학습은 파라미터 수가 같은 텍스트 전용 모델의 사후학습보다 약 3~4배의 GPU 자원을 소모합니다.
https://fundaai.substack.com/p/deepphysical-ai-from-the-robot-data?utm_source=share&utm_medium=android&r=6hkvpp
* Funda AI "Phgsical AI : 로봇과 데이터 경쟁에서 컴퓨팅에 대한 두 번째 수요 곡선까지" '동일한 파라미터 수를 기준으로, 로봇 모델의 사후학습(post-tra
카이에 de market
@cahier_de_market- 전직 헤지펀드 매니저 - 세상을 변화시키는 핵심 사건, 핵심 기업을 공부하고 주관적 생각과 투자방향을 적는 노트 - 터무니없이 틀릴 수도 있으니 주의 - 매수와 매도 의사결정의 책임은 투자자 본인에게 귀속 - 본인은 채널에서 언급한 종목이나 섹터를 예고없이 매수/매도할 수 있음 - 투자의 결과에 따른 책임을 지지 않음
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