MIT oferuje 12 książek na temat AI i ML (DO POBRANIA ZA DARMO): 1. Podstawy uczenia maszynowego 2. Zrozumienie głębokiego uczenia 3. Algorytmy dla ML 4. Uczenie przez wzmocnienie 5. Wprowadzenie do systemów uczenia maszynowego 6. Głębokie uczenie 7. Rozkładowe uczenie przez wzmocnienie 8. Uczenie przez wzmocnienie w wielu agentach 9. Agenci w długiej grze AI 10. Sprawiedliwość i uczenie maszynowe Płacisz 50 000 USD rocznie za kursy ML, które są dostępne za darmo w internecie. Zapisz to. Podziel się tym.

🚨 PRZEŁOM: Badacz Google'a i laureat Nagrody Turinga właśnie opublikowali artykuł, który ujawnia prawdziwy kryzys w AI. To nie jest trening. To wnioskowanie. A sprzęt, którego używamy, nigdy nie był do tego zaprojektowany. Artykuł jest autorstwa Xiaoyu Ma i Davida Pattersona. Przyjęty przez IEEE Computer, 2026. Bez hype'u. Bez premiery produktu. Tylko zimne rozbicie tego, dlaczego obsługa LLM-ów jest zasadniczo zepsuta na poziomie sprzętowym. Główna teza jest brutalna: → FLOPS GPU wzrosły 80 razy od 2012 do 2022 → Przepustowość pamięci wzrosła tylko 17 razy w tym samym okresie → Koszty HBM za GB rosną, a nie maleją → Faza dekodowania jest ograniczona przez pamięć, a nie przez obliczenia → Budujemy wnioskowanie na chipach zaprojektowanych do treningu Oto najdziksza część: OpenAI straciło około 5 miliardów dolarów przy 3,7 miliardach dolarów przychodu. Wąskie gardło nie leży w jakości modelu. To koszt obsługi każdego pojedynczego tokena dla każdego pojedynczego użytkownika. Wnioskowanie wyczerpuje te firmy. A pięć trendów jednocześnie pogarsza sytuację: → Modele MoE, takie jak DeepSeek-V3 z 256 ekspertami, eksplodujące pamięć → Modele rozumowania generujące ogromne łańcuchy myślowe przed odpowiedzią → Multimodalne wejścia (obraz, dźwięk, wideo) przytłaczające tekst → Długie okna kontekstowe obciążające pamięci KV → RAG pipeline'y wprowadzające więcej kontekstu na żądanie Ich cztery proponowane zmiany sprzętowe: → Wysoka przepustowość Flash: 512GB stosy przy przepustowości na poziomie HBM, 10 razy więcej pamięci na węzeł → Przetwarzanie blisko pamięci: układy logiczne umieszczone obok pamięci, a nie na tym samym chipie → 3D Stacking Pamięci-Logiki: pionowe połączenia dostarczające 2-3 razy niższe zużycie energii niż HBM → Niskolatencyjny interkonekt: mniej skoków, obliczenia w sieci, buforowanie pakietów SRAM Firmy, które próbowały chipów tylko SRAM, takie jak Cerebras i Groq, już poniosły porażkę i musiały dodać z powrotem DRAM. Ten artykuł nie sprzedaje produktu. Mapuje całe wąskie gardło sprzętowe i mówi: przemysł rozwiązuje niewłaściwy problem. Artykuł opublikowany w styczniu 2026. Link w pierwszym komentarzu 👇

WIEŚCI: Ktoś właśnie udostępnił ostateczny zestaw narzędzi dla startupów za darmo. Nazywa się Founders Kit i zawiera wszystkie zasoby, których potrzebuje założyciel, aby przejść od pomysłu do IPO. Eseje Paula Grahama. Kursy YC. Przykłady prezentacji. Przewodniki po pozyskiwaniu funduszy. Ponad 200 narzędzi w zakresie projektowania, analityki, automatyzacji i marketingu. Brak paywalla. Brak bramki newsletterowej. Bez bzdur. 100% Open Source.