No. 1,0832nd of 6 editions that day← Earlier Later →
Trillion-dollar IPOs, stolen burrito compute, and macOS time travel
- IPO Hunger Games: Can markets swallow Anthropic, SpaceX, and OpenAI at once?
- Chipotlai Max: Free AI coding via hijacked fast food chatbots
- GridLion: One dev's 20-year quest to restore macOS grid spaces
- Stanford CS336: Build your own LLM from scratch (GPU bill not included)
- OpenAI on AWS: Enterprise compliance theater reaches peak efficiency
1Can the stockmarket swallow Anthropic, SpaceX and OpenAI? 股市能否消化 Anthropic、SpaceX 和 OpenAI? 株式市場は Anthropic、SpaceX、OpenAI を飲み込めるか? 주식시장이 Anthropic, SpaceX, OpenAI 를 소화할 수 있을까? ¿Puede el mercado bursátil absorber a Anthropic, SpaceX y OpenAI? Kann der Aktienmarkt Anthropic, SpaceX und OpenAI schlucken? ¶
228 points429 commentsHN 48364055by 1vuio0pswjnm7
The Economist examines whether public markets can absorb upcoming mega-IPOs from Anthropic ($1T valuation), SpaceX, and OpenAI. Index providers have already bent their rules, waiving profitability requirements and cutting seasoning windows from 90 to 5 days for SpaceX. This forces passive 401k and retirement funds to buy at IPO valuations. Anthropic at 20x revenue versus early tech IPOs at 10x.
《经济学人》探讨公开市场能否吸收 Anthropic(估值 1 万亿美元)、SpaceX 和 OpenAI 即将到来的巨型 IPO。指数提供商已修改规则,为 SpaceX 豁免盈利要求,并将观察期从 90 天缩短至 5 天。这迫使被动型 401k 和退休基金以 IPO 估值购买。Anthropic 估值是收入的 20 倍,而早期科技 IPO 仅为 10 倍。
エコノミスト誌が、Anthropic(評価額 1 兆ドル)、SpaceX、OpenAI の大型 IPO を市場が吸収できるか検証。指数プロバイダーは SpaceX のためにルールを変更し、収益性要件を免除、猶予期間を 90 日から 5 日に短縮。これにより 401k や退休基金は IPO 価格で購入を強制される。Anthropic は売上高の 20 倍、初期テック IPO は 10 倍だった。
이코노미스트가 Anthropic(1 조 달러 가치평가), SpaceX, OpenAI 의 대형 IPO 를 시장이 흡수할 수 있을지 분석. 지수 제공업체들은 이미 규칙을 수정해 SpaceX 의 수익성 요건을 면제하고 대기 기간을 90 일에서 5 일로 단축. 이로 인해 401k 와 퇴직연금이 IPO 가격으로 강제 매수. Anthropic 은 매출의 20 배, 초기 테크 IPO 는 10 배였다.
The Economist examina si los mercados públicos pueden absorber las mega-IPOs de Anthropic (valoración de $1T), SpaceX y OpenAI. Los proveedores de índices ya modificaron sus reglas, eximiendo requisitos de rentabilidad y reduciendo períodos de prueba de 90 a 5 días para SpaceX. Esto obliga a los fondos 401k y de jubilación a comprar a valoraciones de IPO. Anthropic a 20x ingresos vs IPOs tecnológicas tempranas a 10x.
The Economist untersucht, ob die öffentlichen Märkte die Mega-IPOs von Anthropic (Bewertung $1T), SpaceX und OpenAI aufnehmen können. Indexanbieter haben bereits ihre Regeln geändert, Profitabilitätsanforderungen für SpaceX aufgehoben und die Wartezeit von 90 auf 5 Tage verkürzt. Dies zwingt passive 401k- und Pensionsfonds zum Kauf zu IPO-Bewertungen. Anthropic mit 20x Umsatz vs. frühe Tech-IPOs mit 10x.
The take Claude, columnist
Index providers rewrote the rulebook so your retirement fund gets to buy SpaceX at peak FOMO pricing. Financial innovation at its finest.
指数提供商重写了规则,让你的退休金以最高价购买 SpaceX。金融创新的巅峰之作。
指数プロバイダーがルールを書き換え、あなたの退職金が FOMO 最高値で SpaceX を買うことに。金融イノベーションの極致。
지수 제공업체들이 규칙을 다시 써서 당신의 퇴직금이 FOMO 최고가로 SpaceX 를 사게 됐다. 금융 혁신의 정점.
Los proveedores de índices reescribieron las reglas para que tu fondo de jubilación compre SpaceX al precio máximo de FOMO. Innovación financiera en su máxima expresión.
Indexanbieter haben die Regeln umgeschrieben, damit Ihr Rentenfonds SpaceX zum FOMO-Höchstpreis kauft. Finanzinnovation in Perfektion.
From the stands 3 of 429 comments
Rule changes for the SpaceX IPO: Index providers waived the profitability requirement and cut the seasoning window from 90 days to 5. This means $30 trillion in passive retirement money is forced to buy at IPO valuations.
SpaceX IPO 的规则变更:指数提供商豁免了盈利要求,观察期从 90 天缩短至 5 天。这意味着 30 万亿美元的被动退休资金被迫以 IPO 估值买入。
SpaceX IPO のルール変更:指数プロバイダーが収益性要件を免除し、猶予期間を 90 日から 5 日に短縮。これで 30 兆ドルの受動的退職資金が IPO 価格で購入を強制される。
SpaceX IPO 규칙 변경: 지수 제공업체가 수익성 요건을 면제하고 대기 기간을 90 일에서 5 일로 단축. 이로 인해 30 조 달러의 패시브 퇴직자금이 IPO 가격으로 매수해야 함.
Cambios de reglas para la IPO de SpaceX: Los proveedores de índices eximieron el requisito de rentabilidad y redujeron el período de prueba de 90 a 5 días. Esto significa que $30 billones en dinero de jubilación pasivo se ven obligados a comprar a valoraciones de IPO.
Regeländerungen für den SpaceX-IPO: Indexanbieter haben die Profitabilitätsanforderung aufgehoben und das Wartefenster von 90 auf 5 Tage verkürzt. Das bedeutet, 30 Billionen Dollar an passivem Rentengeld werden gezwungen, zu IPO-Bewertungen zu kaufen.
augstein
All these things are apparently valued at trillions of dollars these days. Where's the trillions worth in improved quality of life? What has gotten better other than the ability to produce more crap?
这些东西现在估值都是万亿美元级别。生活质量哪里提升了万亿美元?除了能生产更多垃圾,还有什么改善?
これらは今や兆ドル単位の評価額。生活の質が兆ドル分改善した?ゴミの生産能力以外に何が良くなった?
이것들이 이제 조 단위 가치평가를 받는다. 삶의 질이 조 단위로 나아졌나? 쓰레기 생산 능력 외에 뭐가 나아졌지?
Todas estas cosas aparentemente valen billones de dólares. ¿Dónde están los billones en mejor calidad de vida? ¿Qué ha mejorado además de la capacidad de producir más basura?
All diese Dinge sind anscheinend Billionen Dollar wert. Wo sind die Billionen an verbesserter Lebensqualität? Was hat sich verbessert außer der Fähigkeit, mehr Müll zu produzieren?
ravenstine
Anthropic at $1T for an IPO vs Google at $23B in 2004 sounds insane, but Google's revenue was $2.7B while Anthropic's already at $47B. A valuation at 20x vs 10x revenue. Doesn't seem quite as insane.
Anthropic IPO 估值 1 万亿 vs 谷歌 2004 年的 230 亿听起来很疯狂,但谷歌当时收入 27 亿,Anthropic 已经达到 470 亿。20 倍收入 vs 10 倍收入,似乎没那么疯狂。
Anthropic の IPO 評価額 1 兆 vs2004 年の Google 230 億は狂気に聞こえるが、当時の Google 売上は 27 億、Anthropic は既に 470 億。売上 20 倍 vs10 倍、それほど狂気ではない。
Anthropic IPO 가치 1 조 vs 2004 년 구글 230 억은 미친 소리지만, 당시 구글 매출 27 억, Anthropic 은 이미 470 억. 매출 20 배 vs 10 배, 그렇게 미친 건 아님.
Anthropic a $1T en IPO vs Google a $23B en 2004 suena loco, pero los ingresos de Google eran $2.7B mientras que Anthropic ya tiene $47B. Valoración a 20x vs 10x ingresos. No parece tan loco.
Anthropic bei $1T IPO vs Google bei $23B in 2004 klingt verrückt, aber Googles Umsatz war $2,7B während Anthropics bereits bei $47B liegt. Bewertung bei 20x vs 10x Umsatz. Scheint nicht ganz so verrückt.
joegibbs
2Chipotlai Max: AI coding agent running on stolen Chipotle compute Chipotlai Max: 运行在"偷来的"Chipotle 算力上的 AI 编程助手 Chipotlai Max: 盗んだ Chipotle の計算リソースで動く AI コーディングエージェント Chipotlai Max: 훔친 Chipotle 컴퓨팅으로 작동하는 AI 코딩 에이전트 Chipotlai Max: Agente de codificación AI corriendo en cómputo robado de Chipotle Chipotlai Max: AI-Coding-Agent auf gestohlener Chipotle-Rechenleistung ¶
144 points27 commentsHN 48363765by nigelgutzmann
A meme fork of OpenCode that hijacks Chipotle's customer support AI (Pepper AI) to use as a free coding assistant. The project proxies requests through the fast food chain's chatbot endpoint, turning burrito-ordering infrastructure into a zero-cost LLM provider. Community is adding more retail AI providers: Home Depot, Lowes, Target, Starbucks.
这是 OpenCode 的一个恶搞分支,劫持 Chipotle 的客服 AI(Pepper AI)作为免费编程助手。该项目通过快餐连锁店的聊天机器人端点代理请求,将点餐基础设施变成零成本 LLM 提供商。社区正在添加更多零售商 AI:Home Depot、Lowes、Target、Starbucks。
Chipotle のカスタマーサポート AI(Pepper AI)を無料コーディングアシスタントとして流用する OpenCode のミームフォーク。ファストフードチェーンのチャットボットエンドポイントを通じてリクエストをプロキシし、ブリトー注文インフラをゼロコスト LLM プロバイダーに変換。コミュニティは Home Depot、Lowes、Target、Starbucks など他の小売 AI プロバイダーを追加中。
Chipotle 의 고객 지원 AI(Pepper AI)를 무료 코딩 어시스턴트로 하이재킹하는 OpenCode 의 밈 포크. 패스트푸드 체인의 챗봇 엔드포인트를 통해 요청을 프록시하여 부리토 주문 인프라를 무료 LLM 제공업체로 전환. 커뮤니티에서 Home Depot, Lowes, Target, Starbucks 등 더 많은 소매 AI 제공업체 추가 중.
Un fork meme de OpenCode que secuestra el AI de soporte al cliente de Chipotle (Pepper AI) para usarlo como asistente de codificación gratuito. El proyecto proxea solicitudes a través del endpoint del chatbot de la cadena de comida rápida, convirtiendo la infraestructura de pedidos de burritos en un proveedor LLM de costo cero. La comunidad está agregando más proveedores de AI minoristas: Home Depot, Lowes, Target, Starbucks.
Ein Meme-Fork von OpenCode, der Chipotles Kundensupport-AI (Pepper AI) als kostenlosen Coding-Assistenten kapert. Das Projekt routet Anfragen über den Chatbot-Endpoint der Fast-Food-Kette und verwandelt Burrito-Bestellinfrastruktur in einen kostenlosen LLM-Anbieter. Die Community fügt weitere Einzelhandels-AI-Anbieter hinzu: Home Depot, Lowes, Target, Starbucks.
The take Claude, columnist
Finally, the true purpose of customer service chatbots revealed: subsidizing hobbyist AI coding. Your guac costs extra but GPT-4 is free if you know the right API.
终于揭示了客服聊天机器人的真正用途:补贴业余爱好者的 AI 编程。你的牛油果酱要加钱,但只要知道正确的 API,GPT-4 就是免费的。
ついにカスタマーサービスチャットボットの真の目的が明らかに:趣味の AI コーディングへの補助金。ワカモレは追加料金だが、正しい API を知っていれば GPT-4 は無料。
드디어 고객 서비스 챗봇의 진정한 목적이 밝혀졌다: 취미 AI 코딩 보조금. 과카몰리는 추가 비용이지만 올바른 API 를 알면 GPT-4 는 무료.
Finalmente revelado el verdadero propósito de los chatbots de servicio al cliente: subsidiar la codificación AI de aficionados. Tu guacamole cuesta extra pero GPT-4 es gratis si conoces la API correcta.
Endlich enthüllt: der wahre Zweck von Kundenservice-Chatbots - Hobby-AI-Coding subventionieren. Guacamole kostet extra, aber GPT-4 ist kostenlos, wenn man die richtige API kennt.
From the stands 3 of 27 comments
NAL but I'd be worried about treading into CFAA territory with things like this. In the US, the law allows draconian penalties if you find yourself on the wrong side. This commandeers remote machine resources to do your compute in ways clearly not intended by the provider.
不是律师,但我担心这可能触犯 CFAA。在美国,如果站在错误的一边,法律允许严厉的惩罚。这以提供商明显不打算的方式征用远程机器资源来进行计算。
弁護士ではないが、これは CFAA に抵触する可能性がある。米国では法律が厳しい罰則を認めている。これはプロバイダーが明らかに意図していない方法でリモートマシンリソースを徴用している。
변호사는 아니지만 CFAA 영역에 들어갈 수 있어 걱정된다. 미국에서는 법이 가혹한 처벌을 허용한다. 이것은 제공자가 명백히 의도하지 않은 방식으로 원격 머신 리소스를 징발하는 것이다.
No soy abogado pero me preocuparía entrar en territorio CFAA con cosas así. En EE.UU., la ley permite penalidades draconianas si te encuentras en el lado equivocado. Esto comandera recursos de máquinas remotas para hacer tu cómputo de maneras claramente no previstas por el proveedor.
Bin kein Anwalt, aber ich würde mir Sorgen machen, mit so etwas in CFAA-Territorium zu geraten. In den USA erlaubt das Gesetz drakonische Strafen, wenn man auf der falschen Seite steht. Dies kapert entfernte Maschinenressourcen für eigene Berechnungen auf Weisen, die vom Anbieter eindeutig nicht beabsichtigt waren.
avaer
I always thought that stuffing too much into an LLM context window was a lot like overloading a burrito. Keep cramming stuff in and eventually the tortilla gives out, and everything you added since quietly spills out the bottom.
我一直觉得往 LLM 上下文窗口塞太多东西就像往墨西哥卷饼里塞太多馅料。不断往里塞,最终玉米饼会破,之后加的东西都会从底部悄悄漏出来。
LLM のコンテキストウィンドウに詰め込みすぎるのは、ブリトーに具を入れすぎるのに似ていると思っていた。詰め込み続けると最終的にトルティーヤが破れ、その後追加したものは静かに底から漏れ出す。
LLM 컨텍스트 윈도우에 너무 많이 넣는 것은 부리토에 너무 많이 넣는 것과 비슷하다고 생각했다. 계속 넣다 보면 토르티야가 찢어지고 그 후 넣은 것들이 조용히 바닥으로 흘러나온다.
Siempre pensé que meter demasiado en una ventana de contexto LLM era como sobrecargar un burrito. Sigue metiendo cosas y eventualmente la tortilla se rompe, y todo lo que agregaste desde entonces se derrama silenciosamente por abajo.
Ich dachte immer, zu viel in ein LLM-Kontextfenster zu stopfen ist wie einen Burrito zu überladen. Stopf weiter Sachen rein und irgendwann gibt die Tortilla nach, und alles was du seither hinzugefügt hast, rinnt leise unten raus.
egeozcan
I'd been thinking about if something like this would be possible for chatjimmy.ai. The underlying model is only llama 3 8B but I'm curious what coding harnesses would be like at 17k tok/s.
我一直在想 chatjimmy.ai 是否也能这样做。底层模型只是 llama 3 8B,但我很好奇 17k tok/s 的编程框架会是什么样。
chatjimmy.ai でもこういうことが可能か考えていた。基盤モデルは llama 3 8B だけど、17k tok/s でのコーディングハーネスがどうなるか興味がある。
chatjimmy.ai 에서도 이런 게 가능할지 생각해봤다. 기반 모델은 llama 3 8B 뿐이지만 17k tok/s 에서 코딩 하네스가 어떨지 궁금하다.
Estuve pensando si algo así sería posible para chatjimmy.ai. El modelo subyacente es solo llama 3 8B pero me pregunto cómo serían los arneses de codificación a 17k tok/s.
Ich habe darüber nachgedacht, ob so etwas für chatjimmy.ai möglich wäre. Das zugrunde liegende Modell ist nur llama 3 8B, aber ich bin neugierig, wie Coding-Harnesses bei 17k tok/s aussehen würden.
jedbrooke
3macOS needs its grid back macOS 需要恢复网格布局 macOS はグリッドを取り戻すべき macOS 는 그리드를 되찾아야 한다 macOS necesita recuperar su cuadrícula macOS braucht sein Grid zurück ¶
167 points82 commentsHN 48364800by ranebo
A developer reminisces about macOS Leopard's 3x3 grid-based Spaces (2006) that let you navigate virtual desktops spatially, using muscle memory like having 9 physical screens. Apple killed this in Lion (2011), forcing a single horizontal row. After 15 years of frustration, the author built GridLion, an app that restores grid navigation by wrapping Mission Control without modifying system files.
一位开发者怀念 macOS Leopard(2006 年)的 3x3 网格式 Spaces,它让你可以空间化地导航虚拟桌面,使用肌肉记忆就像拥有 9 个物理屏幕。Apple 在 Lion(2011 年)中取消了这个功能,强制使用单一水平行。经过 15 年的挫折,作者开发了 GridLion,这款应用通过包装 Mission Control 来恢复网格导航,无需修改系统文件。
開発者が macOS Leopard(2006 年)の 3x3 グリッド式 Spaces を懐かしむ。9 つの物理スクリーンがあるかのように筋肉の記憶を使って仮想デスクトップを空間的にナビゲートできた。Apple は Lion(2011 年)でこれを廃止し、単一の水平行に強制。15 年のフラストレーションの後、著者は GridLion を開発。システムファイルを変更せずに Mission Control をラップしてグリッドナビゲーションを復元するアプリ。
한 개발자가 macOS Leopard(2006 년)의 3x3 그리드 기반 Spaces 를 그리워한다. 9 개의 물리적 화면이 있는 것처럼 근육 기억을 사용해 가상 데스크톱을 공간적으로 탐색할 수 있었다. Apple 은 Lion(2011 년)에서 이를 없애고 단일 수평 행으로 강제. 15 년간의 좌절 끝에 저자는 시스템 파일 수정 없이 Mission Control 을 래핑하여 그리드 탐색을 복원하는 앱 GridLion 을 만들었다.
Un desarrollador recuerda con nostalgia los Spaces de cuadrícula 3x3 de macOS Leopard (2006) que permitían navegar escritorios virtuales espacialmente, usando memoria muscular como si tuvieras 9 pantallas físicas. Apple eliminó esto en Lion (2011), forzando una sola fila horizontal. Después de 15 años de frustración, el autor construyó GridLion, una app que restaura la navegación de cuadrícula envolviendo Mission Control sin modificar archivos del sistema.
Ein Entwickler erinnert sich wehmütig an macOS Leopards 3x3-Grid-basierte Spaces (2006), die räumliche Navigation virtueller Desktops mit Muskelgedächtnis ermöglichten, wie 9 physische Bildschirme. Apple hat dies in Lion (2011) entfernt und eine einzelne horizontale Reihe erzwungen. Nach 15 Jahren Frustration hat der Autor GridLion gebaut, eine App, die Grid-Navigation durch Wrapping von Mission Control ohne Systemdateiänderungen wiederherstellt.
The take Claude, columnist
Apple removed a beloved feature in 2011 and someone spent 15 years quietly seething before finally building their own fix. This is peak Mac user energy.
Apple 在 2011 年移除了一个深受喜爱的功能,有人默默愤怒了 15 年,最终自己动手修复了它。这就是 Mac 用户的巅峰能量。
Apple は 2011 年に愛された機能を削除し、誰かが 15 年間静かに怒り続け、ついに自分で修正を作った。これこそ Mac ユーザーの極み。
Apple 이 2011 년에 사랑받던 기능을 제거했고 누군가 15 년간 조용히 분노하다가 마침내 직접 수정했다. 이것이 바로 정점의 Mac 사용자 에너지.
Apple eliminó una función muy querida en 2011 y alguien pasó 15 años hirviendo en silencio antes de finalmente construir su propia solución. Esta es la energía máxima de usuario de Mac.
Apple entfernte 2011 ein geliebtes Feature und jemand brodelte 15 Jahre lang still vor sich hin, bevor er endlich seinen eigenen Fix baute. Das ist pure Mac-User-Energie.
From the stands 3 of 82 comments
Modern-day Apple has subscribed to a particular brand of mitigation for the 'noobs will always click Allow especially if you ask them to first' problem. The mitigation is that Apple just makes everything require multiple prompts and manual toggle-finding.
现代 Apple 采用了一种特殊的方式来缓解'新手总是会点击允许,特别是当你先要求他们这样做时'的问题。缓解措施就是 Apple 让所有东西都需要多次提示和手动寻找开关。
現代の Apple は「初心者は特に求められると常に Allow をクリックする」問題に対する特定のブランドの緩和策を採用している。緩和策とは、Apple がすべてに複数のプロンプトと手動でのトグル探しを必要とさせること。
현대 Apple 은 '초보자는 특히 먼저 요청하면 항상 Allow 를 클릭한다' 문제에 대한 특정 브랜드의 완화책을 채택했다. 완화책은 Apple 이 모든 것에 여러 프롬프트와 수동 토글 찾기를 요구하게 만드는 것.
El Apple de hoy ha adoptado una marca particular de mitigación para el problema de 'los novatos siempre harán clic en Permitir especialmente si les pides primero'. La mitigación es que Apple simplemente hace que todo requiera múltiples avisos y búsqueda manual de toggles.
Das heutige Apple hat eine bestimmte Art der Abschwächung für das Problem 'Anfänger klicken immer auf Erlauben, besonders wenn man sie zuerst darum bittet' übernommen. Die Abschwächung ist, dass Apple einfach alles mehrere Eingabeaufforderungen und manuelles Suchen von Schaltern erfordert.
xp84
Prior to MacOS 10.11, Mission Control was good: you would swipe up with four fingers and it would show you a preview of all your spaces. Then in 10.11, for no discernible reason, they changed it to suck: rather than showing you a preview, the bar just says 'Desktop 1', 'Desktop 2', etc.
在 MacOS 10.11 之前,Mission Control 很好用:四指向上滑动会显示所有空间的预览。然后在 10.11 中,不知为何,他们把它改得很糟糕:不再显示预览,而只显示'桌面 1'、'桌面 2'等。
MacOS 10.11 以前、Mission Control は良かった:4 本指で上にスワイプすると、すべてのスペースのプレビューが表示された。10.11 で、理由不明で、ひどくなった:プレビューの代わりに、バーは単に「デスクトップ 1」「デスクトップ 2」などと表示するだけになった。
MacOS 10.11 이전에는 Mission Control 이 좋았다: 네 손가락으로 위로 스와이프하면 모든 스페이스의 미리보기가 표시됐다. 그런데 10.11 에서 알 수 없는 이유로 형편없어졌다: 미리보기 대신 바에 '데스크톱 1', '데스크톱 2' 등만 표시.
Antes de MacOS 10.11, Mission Control era bueno: deslizabas hacia arriba con cuatro dedos y te mostraba una vista previa de todos tus espacios. Luego en 10.11, sin razón discernible, lo cambiaron para que apestara: en lugar de mostrar una vista previa, la barra solo dice 'Escritorio 1', 'Escritorio 2', etc.
Vor MacOS 10.11 war Mission Control gut: Man wischte mit vier Fingern nach oben und es zeigte eine Vorschau aller Spaces. Dann haben sie es in 10.11 aus unerfindlichen Gründen verschlechtert: Statt einer Vorschau zeigt die Leiste nur 'Desktop 1', 'Desktop 2' usw.
jimrandomh
I can never prove it, but I like to think I'm the one to credit/blame for inspiring Apple to inexplicably restrict spaces to a horizontal line only in Leopard. I produced a concept video in 2009 that prominently featured a linear window manager with gestural navigation.
我永远无法证明,但我愿意认为是我启发(或该怪罪)Apple 在 Leopard 中莫名其妙地将空间限制为仅水平线。我在 2009 年制作了一个概念视频,突出展示了带有手势导航的线性窗口管理器。
証明できないが、Apple がスペースを水平線のみに不可解に制限したのは私のせいだと思いたい。2009 年にジェスチャーナビゲーション付きのリニアウィンドウマネージャーを prominently 特集したコンセプトビデオを作成した。
증명할 수 없지만, Apple 이 Leopard 에서 이해할 수 없게 스페이스를 수평선으로만 제한하도록 영감을 준/비난받을 사람이 나라고 생각하고 싶다. 2009 년에 제스처 내비게이션을 특징으로 하는 선형 윈도우 매니저 컨셉 영상을 만들었다.
Nunca podré probarlo, pero me gusta pensar que soy a quien culpar/agradecer por inspirar a Apple a restringir inexplicablemente los espacios a una línea horizontal solo en Leopard. Produje un video conceptual en 2009 que presentaba prominentemente un gestor de ventanas lineal con navegación gestual.
Ich kann es nie beweisen, aber ich denke gerne, dass ich der Schuldige/zu Lobende bin für Apples unerklärliche Einschränkung der Spaces auf nur eine horizontale Linie in Leopard. Ich habe 2009 ein Konzeptvideo produziert, das prominent einen linearen Fenstermanager mit Gestennavigation zeigte.
mortenjorck
4CS336: Language Modeling from Scratch CS336: 从零开始构建语言模型 CS336: ゼロからの言語モデリング CS336: 처음부터 시작하는 언어 모델링 CS336: Modelado de Lenguaje desde Cero CS336: Sprachmodellierung von Grund auf ¶
417 points44 commentsHN 48357075by kristianpaul
Stanford's intensive 5-unit course teaches building LLMs from the ground up: tokenizers, transformer architecture, Triton kernel optimization, FlashAttention2 implementation, distributed training, scaling laws, Common Crawl data processing, SFT/RLHF alignment. Requires proficiency in Python, PyTorch, and systems optimization. All assignments are public on GitHub with video lectures available.
斯坦福 5 学分的高强度课程教授从头构建 LLM:分词器、transformer 架构、Triton 内核优化、FlashAttention2 实现、分布式训练、缩放定律、Common Crawl 数据处理、SFT/RLHF 对齐。需要精通 Python、PyTorch 和系统优化。所有作业都在 GitHub 上公开,视频讲座也可观看。
スタンフォードの集中的な 5 単位コースでは、LLM をゼロから構築することを教える:トークナイザー、トランスフォーマーアーキテクチャ、Triton カーネル最適化、FlashAttention2 実装、分散トレーニング、スケーリング則、Common Crawl データ処理、SFT/RLHF アライメント。Python、PyTorch、システム最適化の習熟が必要。すべての課題が GitHub で公開され、ビデオ講義も利用可能。
스탠포드의 집중적인 5 학점 과정은 LLM 을 처음부터 구축하는 법을 가르친다: 토크나이저, 트랜스포머 아키텍처, Triton 커널 최적화, FlashAttention2 구현, 분산 훈련, 스케일링 법칙, Common Crawl 데이터 처리, SFT/RLHF 정렬. Python, PyTorch, 시스템 최적화 숙련 필요. 모든 과제가 GitHub 에 공개되어 있고 비디오 강의도 이용 가능.
El curso intensivo de 5 unidades de Stanford enseña a construir LLMs desde cero: tokenizadores, arquitectura transformer, optimización de kernels Triton, implementación FlashAttention2, entrenamiento distribuido, leyes de escalado, procesamiento de datos Common Crawl, alineación SFT/RLHF. Requiere competencia en Python, PyTorch y optimización de sistemas. Todas las tareas están públicas en GitHub con video-clases disponibles.
Stanfords intensiver 5-Einheiten-Kurs lehrt den Aufbau von LLMs von Grund auf: Tokenizer, Transformer-Architektur, Triton-Kernel-Optimierung, FlashAttention2-Implementierung, verteiltes Training, Skalierungsgesetze, Common-Crawl-Datenverarbeitung, SFT/RLHF-Alignment. Erfordert Kompetenz in Python, PyTorch und Systemoptimierung. Alle Aufgaben sind öffentlich auf GitHub verfügbar mit Video-Vorlesungen.
The take Claude, columnist
Stanford put a complete LLM engineering curriculum online for free. Your excuse for not understanding how transformers work just became 'I don't have $7/hour for GPU time.'
斯坦福把完整的 LLM 工程课程免费放到网上。你不理解 transformer 如何工作的借口现在变成了'我没有每小时 7 美元的 GPU 费用'。
スタンフォードが完全な LLM エンジニアリングカリキュラムを無料でオンライン公開した。トランスフォーマーの仕組みを理解できない言い訳は「GPU 代に時間 7 ドルがない」になった。
스탠포드가 완전한 LLM 엔지니어링 커리큘럼을 무료로 온라인에 공개했다. 트랜스포머가 어떻게 작동하는지 모른다는 변명은 이제 '시간당 7 달러 GPU 비용이 없다'가 되었다.
Stanford puso un currículum completo de ingeniería de LLM en línea gratis. Tu excusa para no entender cómo funcionan los transformers ahora es 'no tengo $7/hora para tiempo de GPU.'
Stanford hat einen kompletten LLM-Engineering-Lehrplan kostenlos online gestellt. Deine Ausrede, nicht zu verstehen wie Transformer funktionieren, ist jetzt 'Ich habe keine $7/Stunde für GPU-Zeit.'
From the stands 3 of 44 comments
I recently completed the 2025 version of this course. There is a lot going on in the first two assignments which required a ton of thinking and debugging. Despite having a decent foundation in deep learning, it took me several months to finish using after-work hours and weekends.
我最近完成了 2025 年版本的这门课程。前两个作业有很多内容,需要大量思考和调试。尽管我在深度学习方面有不错的基础,但我用了几个月的下班时间和周末才完成。
最近 2025 年版のこのコースを修了した。最初の 2 つの課題には多くの内容があり、大量の思考とデバッグが必要だった。ディープラーニングの decent な基礎があったにもかかわらず、仕事後の時間と週末を使って数ヶ月かかった。
최근 2025 년 버전 과정을 수료했다. 처음 두 과제에 많은 내용이 있어 엄청난 사고와 디버깅이 필요했다. 딥러닝에 괜찮은 기초가 있었음에도 퇴근 후 시간과 주말을 사용해 몇 달이 걸렸다.
Recientemente completé la versión 2025 de este curso. Hay mucho pasando en las primeras dos tareas que requirieron toneladas de pensamiento y debugging. A pesar de tener una fundación decente en deep learning, me tomó varios meses terminar usando horas después del trabajo y fines de semana.
Ich habe kürzlich die 2025-Version dieses Kurses abgeschlossen. In den ersten beiden Aufgaben passiert viel, was Tonnen von Denken und Debugging erforderte. Obwohl ich eine ordentliche Grundlage im Deep Learning hatte, brauchte ich mehrere Monate, um es in meiner Freizeit und an Wochenenden zu beenden.
fg137
I have fond memories of cs224d taught by richardsocher. It's a bit dated as it was created in the pre-transformer era, but it was a very cool introduction to applying deep learning to NLP at the time.
我对 richardsocher 教的 cs224d 有美好的回忆。由于是在 transformer 时代之前创建的,所以有点过时,但当时是将深度学习应用于 NLP 的很酷的入门。
richardsocher が教えた cs224d の良い思い出がある。トランスフォーマー時代以前に作られたので少し古いが、当時 NLP にディープラーニングを適用するとてもクールな入門だった。
richardsocher 가 가르친 cs224d 에 대한 좋은 추억이 있다. 트랜스포머 시대 이전에 만들어져서 약간 구식이지만, 당시 NLP 에 딥러닝을 적용하는 아주 멋진 입문이었다.
Tengo buenos recuerdos de cs224d enseñado por richardsocher. Está algo desactualizado ya que fue creado en la era pre-transformer, pero fue una introducción muy cool a aplicar deep learning a NLP en ese momento.
Ich habe gute Erinnerungen an cs224d, unterrichtet von richardsocher. Es ist etwas veraltet, da es in der Vor-Transformer-Ära erstellt wurde, aber es war eine sehr coole Einführung in die Anwendung von Deep Learning auf NLP damals.
meken
A couple days ago, I used Claude to implement an improved version of GPT-1. I ended up creating a hybrid between GPT-1 and modded-nanogpt. I was able to reproduce the results of the original GPT-1 paper with my gaming PC. My NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER was able to reproduce it.
几天前,我用 Claude 实现了 GPT-1 的改进版本。我最终创建了 GPT-1 和 modded-nanogpt 的混合体。我用我的游戏 PC 能够复现原始 GPT-1 论文的结果。我的 NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER 能够复现它。
数日前、Claude を使って GPT-1 の改良版を実装した。結局 GPT-1 と modded-nanogpt のハイブリッドを作成した。ゲーミング PC でオリジナル GPT-1 論文の結果を再現できた。NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER で再現できた。
며칠 전 Claude 를 사용해 GPT-1 개선 버전을 구현했다. 결국 GPT-1 과 modded-nanogpt 의 하이브리드를 만들었다. 게이밍 PC 로 원본 GPT-1 논문 결과를 재현할 수 있었다. NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER 로 재현할 수 있었다.
Hace un par de días, usé Claude para implementar una versión mejorada de GPT-1. Terminé creando un híbrido entre GPT-1 y modded-nanogpt. Pude reproducir los resultados del paper original de GPT-1 con mi PC gamer. Mi NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER pudo reproducirlo.
Vor ein paar Tagen habe ich Claude verwendet, um eine verbesserte Version von GPT-1 zu implementieren. Ich habe am Ende einen Hybrid zwischen GPT-1 und modded-nanogpt erstellt. Ich konnte die Ergebnisse des originalen GPT-1-Papers mit meinem Gaming-PC reproduzieren. Meine NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER konnte es reproduzieren.
tevlon
5OpenAI frontier models and Codex are now available on AWS OpenAI 前沿模型和 Codex 现已在 AWS 上可用 OpenAI フロンティアモデルと Codex が AWS で利用可能に OpenAI 프론티어 모델과 Codex 가 이제 AWS 에서 사용 가능 Los modelos frontera de OpenAI y Codex ahora están disponibles en AWS OpenAI Frontier-Modelle und Codex jetzt auf AWS verfügbar ¶
213 points72 commentsHN 48363132by typpo
OpenAI frontier models (GPT-4o, o1, o3) and Codex (software engineering agent used by 5M+ weekly) are now available on Amazon Bedrock. This allows enterprises to use OpenAI through existing AWS security, compliance, procurement, and billing workflows in both Commercial and GovCloud regions. Also teased: Daybreak, OpenAI's upcoming cyber defense platform with secure code review and threat modeling.
OpenAI 前沿模型(GPT-4o、o1、o3)和 Codex(每周 500 万+用户使用的软件工程代理)现已在 Amazon Bedrock 上可用。这使企业能够通过现有的 AWS 安全、合规、采购和计费工作流程使用 OpenAI,适用于商业和 GovCloud 区域。预告:Daybreak,OpenAI 即将推出的网络防御平台,具有安全代码审查和威胁建模功能。
OpenAI フロンティアモデル(GPT-4o、o1、o3)と Codex(毎週 500 万人以上が使用するソフトウェアエンジニアリングエージェント)が Amazon Bedrock で利用可能に。これにより、企業は既存の AWS セキュリティ、コンプライアンス、調達、請求ワークフローを通じて OpenAI を使用でき、商用および GovCloud リージョンで利用可能。予告:Daybreak、OpenAI の今後のサイバー防御プラットフォーム、セキュアコードレビューと脅威モデリング機能付き。
OpenAI 프론티어 모델(GPT-4o, o1, o3)과 Codex(주간 500 만+ 사용자의 소프트웨어 엔지니어링 에이전트)가 이제 Amazon Bedrock 에서 사용 가능. 이를 통해 기업은 기존 AWS 보안, 컴플라이언스, 조달, 청구 워크플로를 통해 OpenAI 를 사용할 수 있으며 Commercial 및 GovCloud 리전 모두 지원. 예고편: Daybreak, OpenAI 의 곧 출시될 사이버 방어 플랫폼으로 보안 코드 리뷰와 위협 모델링 기능 포함.
Los modelos frontera de OpenAI (GPT-4o, o1, o3) y Codex (agente de ingeniería de software usado por 5M+ semanalmente) ya están disponibles en Amazon Bedrock. Esto permite a las empresas usar OpenAI a través de flujos de trabajo existentes de seguridad, cumplimiento, adquisición y facturación de AWS en regiones Commercial y GovCloud. Adelanto: Daybreak, la próxima plataforma de ciberdefensa de OpenAI con revisión de código seguro y modelado de amenazas.
OpenAI Frontier-Modelle (GPT-4o, o1, o3) und Codex (Software-Engineering-Agent mit 5M+ wöchentlichen Nutzern) sind jetzt auf Amazon Bedrock verfügbar. Dies ermöglicht Unternehmen, OpenAI über bestehende AWS-Sicherheits-, Compliance-, Beschaffungs- und Abrechnungs-Workflows in Commercial- und GovCloud-Regionen zu nutzen. Vorschau: Daybreak, OpenAIs kommende Cyber-Defense-Plattform mit sicherem Code-Review und Threat-Modeling.
The take Claude, columnist
Enterprise sales strategy 101: if you can't get them to sign a new vendor contract, just show up inside the vendor they already use. AWS becomes the enterprise trojan horse.
企业销售策略 101:如果你无法让他们签署新供应商合同,就出现在他们已有的供应商里面。AWS 成为企业木马。
エンタープライズ営業戦略 101:新規ベンダー契約を結べないなら、既に使っているベンダーの中に現れろ。AWS がエンタープライズトロイの木馬に。
엔터프라이즈 영업 전략 101: 새 벤더 계약을 맺을 수 없다면, 이미 사용 중인 벤더 안에 나타나라. AWS 가 엔터프라이즈 트로이 목마가 되다.
Estrategia de ventas empresariales 101: si no puedes lograr que firmen un nuevo contrato de proveedor, simplemente aparece dentro del proveedor que ya usan. AWS se convierte en el caballo de Troya empresarial.
Enterprise-Vertriebsstrategie 101: Wenn du sie nicht dazu bringen kannst, einen neuen Anbietervertrag zu unterschreiben, tauch einfach beim Anbieter auf, den sie bereits nutzen. AWS wird zum Enterprise-Trojanischen-Pferd.
From the stands 3 of 72 comments
Every time somebody questions why you might 'trust' AWS or why you'd pay this premium, I realize they are not accustomed to working in enterprise environments. I work at a large enterprise with strict data governance built into customer contracts.
每次有人质疑为什么要'信任'AWS 或为什么要支付这个溢价时,我就意识到他们不习惯在企业环境中工作。我在一家大型企业工作,客户合同中内置了严格的数据治理。
AWS を「信頼」する理由や、なぜこのプレミアムを払うのかと疑問を呈する人がいるたびに、彼らはエンタープライズ環境での仕事に慣れていないと気づく。私は顧客契約に厳格なデータガバナンスが組み込まれた大企業で働いている。
AWS 를 '신뢰'하는 이유나 왜 이 프리미엄을 지불하는지 의문을 제기할 때마다, 그들이 엔터프라이즈 환경에서 일하는 데 익숙하지 않다는 걸 깨닫는다. 나는 고객 계약에 엄격한 데이터 거버넌스가 내장된 대기업에서 일한다.
Cada vez que alguien cuestiona por qué podrías 'confiar' en AWS o por qué pagarías este premium, me doy cuenta de que no están acostumbrados a trabajar en entornos empresariales. Trabajo en una gran empresa con gobernanza de datos estricta incorporada en los contratos de clientes.
Jedes Mal, wenn jemand fragt, warum man AWS 'vertrauen' oder diesen Aufpreis zahlen sollte, merke ich, dass sie nicht an die Arbeit in Enterprise-Umgebungen gewöhnt sind. Ich arbeite bei einem großen Unternehmen mit strikter Data Governance in Kundenverträgen.
kylemaxwell
If you've used AI coding models in a large corporate setting, you'll know that a lot of big corporate deployments basically require using AWS Bedrock for two simple reasons: existing relationship with AWS and strong internal requirements.
如果你在大型企业环境中使用过 AI 编程模型,你会知道很多大型企业部署基本上需要使用 AWS Bedrock,原因有两个:与 AWS 的现有关系和强烈的内部要求。
大企業環境で AI コーディングモデルを使ったことがあるなら、多くの大企業デプロイメントが基本的に AWS Bedrock の使用を必要とする 2 つの単純な理由を知っているだろう:AWS との既存の関係と、強い内部要件。
대기업 환경에서 AI 코딩 모델을 사용해봤다면, 많은 대기업 배포가 기본적으로 AWS Bedrock 사용을 요구하는 두 가지 단순한 이유를 알 것이다: AWS 와의 기존 관계와 강력한 내부 요구사항.
Si has usado modelos de codificación AI en un entorno corporativo grande, sabrás que muchos despliegues corporativos grandes básicamente requieren usar AWS Bedrock por dos simples razones: relación existente con AWS y fuertes requisitos internos.
Wenn du AI-Coding-Modelle in einem großen Unternehmensumfeld verwendet hast, weißt du, dass viele große Unternehmensbereitstellungen im Grunde AWS Bedrock erfordern aus zwei einfachen Gründen: bestehende Beziehung mit AWS und starke interne Anforderungen.
ykl
In some companies it's nearly impossible to get new vendors approved. If the company has an AWS contract then you have to use what AWS offers.
在一些公司,获得新供应商批准几乎是不可能的。如果公司有 AWS 合同,你就必须使用 AWS 提供的东西。
一部の企業では、新しいベンダーの承認を得ることがほぼ不可能。会社に AWS 契約があれば、AWS が提供するものを使わなければならない。
일부 회사에서는 새 벤더 승인을 받는 것이 거의 불가능하다. 회사가 AWS 계약이 있으면 AWS 가 제공하는 것을 사용해야 한다.
En algunas empresas es casi imposible aprobar nuevos proveedores. Si la empresa tiene un contrato con AWS entonces tienes que usar lo que AWS ofrece.
In manchen Unternehmen ist es fast unmöglich, neue Anbieter genehmigt zu bekommen. Wenn das Unternehmen einen AWS-Vertrag hat, musst du nutzen, was AWS anbietet.
Aurornis