Проблема им е, че вече изучиха целия достъпен интернет. Не ги виждам от тук нататък какво ще учат т.е. то хубаво дейта центрове ама ако ще е за обучение то в момента няма какво ново да се обучават - хората не успяват да генерират толкова много ново съдържание. Въпреки, че има некои хора доста се стараят ама там количествтото глупости надминава с пъти полезното. А ако ще еда търкалят моделите - там посоката е да се търкалят на батерии в телефона ти не в дейта центъра. Т.е. и в двата случая не виждам някаква супер розова перспектива. Да ама инвестициите са факт. Та въпроса е какво ли ми убягва?

То там е проблема, дали са им да четът твърде много плява, някой трябва да отсее плявата от смисленото та да им се вдигне малко ефективността.

Тренирането на моделите става на два етапа.
На първия етап се налива колкото може повече информация за да може невронната мрежа да генерализира. Тук подобренията идват от чистенето на плявата, в което има още потенциал.
На втория етап се оставя модела да се самообучава в среда с ясно дефинирани правила за да може да специализира, примерно като преводач от Verilog на VHDL. Тук подобренията идват от качеството на средата, нещо в което има страшно много потенциал. В конкретния пример това може да е един Logical Equivalence Checker, който моделът да използва за индикация на качеството на превода. Както се сещате подходът си е точно brute force и затова се наливат много пари/изчислително мощност. Защото ако потръгнат нещата се преразпределя част от пазара на EDA или там което приложение се цели.

The thinking game е много добро филмче което излезе наскоро за постиженията на DeepMind с AlphaGo и AlphaZero
https://www.youtube.com/watch?v=d95J8yzvjbQ

Ако са изчели целия интернет, вкл. академични ресурси, то какво друго да учат? Откъм писмено знание това е всичко, даже много повече. Сега, физическият свят си е друго и ако гледат ще учат още повече. Ма то им стига да дръпнат тубата и някой порно сайт и ще са виждали всичко...

скоро, или вече сме в този етап, когато класическите библиотеки с томове на хартия ще са единствения надежден източник на (непроменима) информация.

от поне 2 години ИИ (се ползва за) създава контент - статии, текстове, сорсове, медия.
съответно братовчедите го преравят и почват да се 'дообучават', след което бълват на свой ред нов контент.
и се получава нещо като късо съединение, с непрекъснато нарастващ 'ток'.
и май няма защита от претоварване по напрежение, ток, да не говорим за нещо еквивалентно на ДТЗ
щом дори Гълфстрийма е в опасност...

да очакваме ли скоро гръмко анонсиране на 'Първи микроконтролер, тейпоутнат изцяло от ИИ'?
ще е голям 'успех' за индустрията

Дедо, аз не мисля така... Спомни си времената, когато и хардуера и софтуера се работеше на ниско ниво. Хардуерът го чертаехме на схеми или като текст на езици от сорта на ABEL. Когато почнаха да се появяват Verilog/VHDL в началото компилаторите бяха страшно калпави и имаше много ядове, ако изобщо работеха. Но към 2000-ната се поизчистиха и помня как просто се родих. Преходът беше толкова рязък и толкова категоричен, че дори и не си помислих повече да се връщам на ниско ниво.
При софтуерът честно казано ми отне много повече време. Поне 10-15 години седях на двата стола, хем асемблер за по-тънките неща, хем С/С++. Но след като се наложи да си портвам дърти асемблери и ядове покрай това вече всячески избягвам да пиша нещо на ниско ниво. То вече и да искам съм позабравил асемблерите...
Така че вече сме преживели един преход от ниско към високо ниво. Да сме живи и здрави ще преживеем и преход към още по-високо... Няма драма!

AlphaZero е добър пример за това, какво може да до-научи една невронна мрежа, когато се остави на свобода да играе срещу себе си (unsupervised reinforcement learning). В случая формализирани игри като шах и го, но много от проблемите които ние като инженери решаваме могат да се сведат до един сравнително формален, макар и сложен модел.

Ако конкретизираме, пред-тренировката е когато ИИ изчете всички книги как се пише RTL код. След-тренировката е когато му дадем инструменти за RTL synthese и verification и го оставим да си блъска главата докато реши проблема/проблемите. Последващата след-тренировка е когато му дадем достъп до area и STA репортите и го оставим да си блъска главата докато се научи как да оптимизира кода по даден параметър.

Забравяш най-важното нещо защо се играе шах
Едното е да те научи на стратегическо мислене - какда победиш противника.
Другото е за забавление - на пример с детето си да играеш, или като пенсиониран дядка на есенно слънчице.. .
И двата подхода не подхождат на "АИ играе шах с АИ" упражнението...

На DSLogic сайта нещо изчезна . Да не би да вдигнаха палатките?
https://www.dreamsourcelab.com

При мен се отваря.

Сега се отваря и при мен (САЩ), но преди това наистина не работеше - явно е някакъв временен проблем (дано, не са им лоши нещата).

Просто проверяват колко ще изпищят когато пуснат кепенците

Щях да си поръчвам едно такова, но точно тогава гениалните (и неподкупни от картовите оператори) БГ банки
решиха да ми сменят още неизтеклата карта (четири оставащи години) (за пореден път).
После към десетина дена сайта им не се отваряше(може да са празнували китайската коледа) , и се позамислих.
Сега пак се отваря нормално и при мен.

TI купуват Силабс ....https://www.ti.com/about-ti/newsroom/ne ... 5E99342D64

Ааа, това е много гадно...!

Силабсци открай време като че ли разпродават някои от подразделенията си. Миналата година мярнах, че изолаторите им вече се произвеждат от друг производител.