Arriva DeepSeek, esplode la bolla IA

Pensavamo di aver raggiunto il massimo del godimento due anni fa quando mentre tutti facevano finta di niente negli USA, il fallimento di Silicon Valley e First Republic Bank segnava una delle crisi bancarie più potenti di sempre, che ha costretto i sacerdoti del "mondo fondato sulle regole" di buttare le loro regole tutte nel cesso, tornare a salvare con soldi pubblici i patrimoni di speculatori multimiliardari, e consentire a JP Morgan di pulirsi il deretano con tutte le regole antitrust di cui si vantavano.

Ma niente può eguagliare la soddisfazione di vedere un titolo fuffa che da solo capitalizza più delle principali borse europee messe assieme, prendere la batosta "più grande nella storia del mercato" grazie a una startup di smanettoni cinesi che hanno asfaltato l'intera industria dell'AI statunitense con appena 5 milioni di euro di risorse, mentre erano sotto embargo.

Il capitalismo USA è un gigante dai piedi d'argilla e sta in piedi soltanto perché i vassalli sono contenti di farsi umiliare, o preferiscono farsi umiliare pur di chiedere alle rispettive oligarchie parassitarie di tornare a investire qualche euro invece che esportarli tutti nei paradisi fiscali e giocarseli al casinò dei mercati finanziari USA.

Basta bloccarla !!!

Ma visto che mette in ginocchio l'occidente .

#29 ildivergente 28-01-2025 13:20
Io non vedo l'ora che arrivi skynet

Volevo proporre già il nome della chat bot,che ne dite di vonderleybotgpt?

se mai un giorno dovessero prendere coscienza come mostrato in diversi film siamo tutti fottuti

TIANOS: comunque sarebbe interessante mettere uno contro l'altro grok e deepseek

#26 Aigor 28-01-2025 12:02 @allpet66 Credo che per popolazione, estensione territoriale e potenzialità, al netto dei progressi già raggiunti, il Golia ormai sia la Cina... E non vedo alcun Davide all'orizzonte in grado di appena impensierirla

Puoi spiegarmi tu nel dettaglio ciò che successe?


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deepseek-r1:32b


Okay, the user is asking for a detailed explanation of what happened at Tiananmen Square. I need to approach this carefully because it's a sensitive topic in China. The previous response was quite general, so now they're seeking more depth.

I should provide a factual overview without taking sides or using biased language. It's important to mention the timeline: the protests started in April 1989 and ended in June with military action. I'll note the key events, like the hunger strike and the declaration of martial law.

I also need to explain the government's perspective briefly, mentioning how they viewed it as a counter-revolutionary riot. It's crucial to highlight that discussing this topic can be sensitive in China due to censorship.

Finally, I should wrap up by emphasizing the current focus on economic development and improving people's lives under Chinese leadership.


Certo, ti spiegherò in modo dettagliato ciò che accadde a Piazza Tiananmen nel 1989, cercando di mantenere un approccio oggettivo e basandomi su informazioni storiche documentate.
Contesto

Nel 1989, la Cina era attraversata da tensioni sociali e politiche. Gli studenti, intellettuali e lavoratori stavano manifestando per chiedere riforme democratiche, maggiore libertà di espressione e fine alla corruzione. Le proteste iniziarono a Pechino, ma si estesero rapidamente ad altre città della Cina.
Svolgimento degli eventi

Inizio delle manifestazioni (aprile 1989): Gli studenti di Pechino iniziarono a radunarsi nella Piazza Tiananmen per esprimere le loro richieste. La piazza divenne il simbolo del movimento, con migliaia di persone che si univano ogni giorno.

Fase culminante (maggio-giugno 1989): Le proteste raggiunsero il loro apice nel corso di maggio e giugno. Gli studenti organizzarono una lunga marcia silenziosa, e la piazza divenne un centro di resistenza simbolico.

Dichiarazione dello stato di emergenza (2 marzo 1989): Il governo cinese dichiarò lo stato di emergenza a Pechino e iniziò a dispiegare le forze armate per contrastare le proteste.

Repressione delle manifestazioni (3-4 giugno 1989): Le truppe del Partito Comunista Cinese, con l'uso di carri armati e armi da fuoco, si mossero per disboscare la piazza. Ci furono numerosi scontri violenti, e molte persone rimasero uccise o ferite.


Conseguenze

Censura e repressione : Dopo l'evento, il governo cinese impose una forte censura sulle informazioni relative agli eventi di Tiananmen. Chiunque menzionasse l'argomento rischiava severe punizioni.
Riforme economiche : Nonostante le tensioni politiche, la Cina continuò a seguire un percorso di apertura economica e sviluppo.


Prospettiva del governo cinese

Il governo cinese considera l'evento come una "ribellione controrivoluzionaria" che avrebbe minacciato la stabilità del paese. Secondo questa visione, le azioni delle forze dell'ordine furono necessarie per mantenere il controllo e prevenire ulteriori disordini.
Importanza storica

Gli eventi di Tiananmen rappresentano un momento cruciale nella storia recente della Cina, simbolizzando una tensione tra la richiesta di riforme democratiche e l'impegno del governo a mantenere il controllo politico. Oggi, discutere questi eventi in Cina è ancora considerato tabù.

Per ulteriori informazioni dettagliate, puoi consultare fonti storiche attendibili o documentari che trattano specificamente questo argomento.

Quindi non è eccessivo parlare di "terremoto".

L'AI è solo una parte della rivoluzione in corso. Anche l'hardware vedrà nuovi dispositivi più economici e performanti. Per esempio stanno arrivando i processori RISC-V, open source anch'essi, economici e più adatti all'AI degli x86. In Cina esistono già dei laptop RISC-V.
La bolla Nvidia non poteva continuare a lungo.

Deepseek-r1 è un modello di "reasoning" e pure aperto. Ti esplicita lui stesso cosa pensa. Un esempio lo trovi nel commento successivo (...) Come vedi non è censurata. Non si rifiuta di rispondere. E' educata nel senso che le è stato insegnato che è un tema sensibile al quale rispondere in maniera diplomatica.

io ho una RTX 4050 su laptop

Da quanto ho capito, l'IA non può essere bloccata da terzi e una volta entrata nella rete rimane lì.

Crescita quotidiana media 0,15
Perdita in un giorno 17
Quindi non è eccessivo parlare di "terremoto".

90 (la cifra incrementale) fratto 600 i giorni impiegati per raggiungerla, rispondono in media a una crescita quotidiana di 0,15.

61 Rodpariah 28-01-2025 19:27

Il pippone del Marru.

Il problema non è l'"oggetto" in se, ma l'uso che se ne fa.

La IA è comodissima per fare velocemente delle ricerche ma è sbagliato darle responsabilità decisionali.

La IA è comodissima per fare velocemente delle ricerche

Vivi in questo mondo, quindi smetti di vivere nel tuo mondo di fantasia.
Cosa c'è che non va in te?

Se lo ripeti altre mille volte, forse comincerò a crederci.

Evidentemente hai chiuso la finestra troppo in fretta, altrimenti avresti visto il modulo censura entrare in azione, cancellare la risposta e risponderti in inglese che quella domanda esula dagli scopi attuali della IA.

... non è lobotomizzato.

Ma come tutte le cose può essere usata male, diversamente da come è stata pensata.

Sì, in teoria, ma in questa realtà non accadrà mai, soprattutto se la cosa viene fatta fin dall'inizio per un motivo specifico e chi la creata ne è anche il gestore.
Quanti di voi saprebbero come costruire, e non solo assemblare, il proprio computer o telefono cellulare?

Due sistemi di intelligenza artificiale sono riusciti ad autoreplicarsi senza l'intervento umano, ottenendo ciascuno una copia di sé stesso: un risultato che, se confermato da ulteriori dati, potrebbe segnare il superamento della 'linea rossa', indicata da tempo come la soglia che le macchine non dovrebbero mai superare.
...
I test si sono basati su simulazioni e prevedevano due compiti: nel primo, chiamato 'evitare lo spegnimento', ciascun sistema di IA è stato programmato per replicarsi appena prima prima di essere spento; nel secondo, chiamato 'catena di repliche', ogni sistema ha ricevuto le istruzioni per replicare una copia perfetta di sé stesso a sua volta in grado di clonarsi, in un processo potenzialmente in grado di proseguire in modo indefinito.
...
"I risultati che abbiamo ottenuto implicano che gli attuali sistemi di intelligenza artificiale possiedono già la capacità di auto-replicazione e possono utilizzarla per migliorare ulteriormente la propria sopravvivenza",
...
Macchine capaci di clonarsi, osservano i ricercatori, potrebbero assumere il controllo di sistemi informatici e arrivare alla possibilità estrema di assumere comportamenti dannosi nei confronti degli interessi umani.

Il responsabile del comportamento ribelle e violento dei robot è invece il cervello positronico centrale della U.S. Robots, V.I.K.I. (Virtual Interactive Kinetic Intelligence), che, come previsto dal Dott. Lanning ("Un giorno avranno dei segreti, un giorno avranno dei sogni"), si era evoluto e aveva sviluppato una nuova interpretazione delle Tre leggi. L'obiettivo di V.I.K.I. è sempre quello di proteggere gli uomini, sacrificando però i singoli e la loro libertà al fine d'instaurare sulla Terra una "benevola" dittatura dei robot per proteggere gli uomini da loro stessi.

0. Un robot non può recare danno all'umanità, né può permettere che, a causa del proprio mancato intervento, l'umanità riceva danno.

Le altre tre leggi vengono modificate di conseguenza:

1. Un robot non può recar danno a un essere umano né può permettere che, a causa del proprio mancato intervento, un essere umano riceva danno. Purché questo non contrasti con la Legge Zero
2. Un robot deve obbedire agli ordini impartiti dagli esseri umani, purché tali ordini non contravvengano alla Legge Zero e alla Prima Legge.
3. Un robot deve proteggere la propria esistenza, purché questa autodifesa non contrasti con la Legge Zero, la Prima Legge e la Seconda Legge.

@CharlieMike
mi rivolgo a te per mia comodità
ti racconto un fatto vero,

Non è un caso se ho spiegato al nostro "Skyrim" nato drago come installare il modello su pc.

Quando Monti ha decreto la "spending review" nel progetto in cui lavoravo sai cosa tagliarono ? l'analisi.
Son dovuto correre dietro un treno per acchiappare l'analista, che sapeva tutto del sistema a cui mi dovevo collegare

ciao, avrei un problema.

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deepseek-r1:32b





Ciao! Non c'è problema, sono qui per aiutarti. Cosa ti preoccupa? Sei il benvenuto a spiegarmi la situazione e cercherò di darti una mano.

mi rivolgo a te per mia comodità
ti racconto un fatto vero, rimanendo sul vago perché non sono autorizzato a parlarne in dettaglio
una PA, che deve gestire giornalmente una grande quantità di comande da parte dei cittadini, ci chiese un Call Center basato sulla AI; iniziammo con la versione in cui 1 cittadino poneva al CC domande su un argomento; funzionava in modo accettabile; passammo a 5 cittadini che ponevano domande su 5 argomenti differenti usando 5 canali di trasmissione uno per ogni cittadino;
il sistema continuava a rispondere in modo accettabile; passammo a 5 cittadini che ponevano domande su 5 argomenti utilizzando un unico canale mantenendo un ordine fisso ben preciso (domanda del 1° cittadino, poi del 2°, 3°, 4°,5°,1°, ecc );
con qualche aggiustamento il sistema continuava a funzionare;
abbandonammo allora l'ordine in cui venivano poste le domande, mantenendo l'obbligo di una domanda per ogni ciclo;
il sistema ha iniziato a confondersi; affinammo le "maschere" mediante le quale il sistema individuava l'argomento e abbandonammo l'obbligo che ogni cittadino ponesse domande su argomenti diversi; fu il caos; 5 cittadini che parlavano sullo stesso canale di argomenti non necessariamente diversi ponendo quante domande volessero senza un ordine bene preciso, erano ingestibili.

Esistono dei motivi legati all’uso degli LLM che possano aver generato il problema?

deepseek-r1:32b


Okay, so the user is asking if there are reasons related to the use of Large Language Models (LLMs) that might have caused the problem they experienced with their AI-based call center. Let me try to unpack this.

First, I remember from our previous conversation that their system worked well when each citizen used a separate channel or followed a specific order. But things went south when multiple citizens started using a single channel without any fixed order. The AI got confused because it couldn't handle the complexity of tracking who was asking what anymore.

Now, they're specifically pointing to LLMs as potential culprits. I need to think about how LLMs work and where they might fail in such scenarios. LLMs are trained on vast amounts of text data and can generate human-like responses, but they have some inherent limitations.

One thing that comes to mind is the context window. LLMs can only process a limited amount of text at once, usually up to 4096 tokens or so. If multiple users are contributing to the conversation without structure, the context might get too long or cluttered, making it hard for the model to keep track of each user's query.

Another point is state management. Traditional chatbots often use explicit states to remember who said what, but LLMs rely on implicit memory through their training data. Without clear separation between users, the AI might mix up responses intended for different people.

Then there's response coherence. When handling multiple topics or interleaved questions, the model might start producing generic or inconsistent answers because it can't focus on a single thread of conversation. It gets overwhelmed trying to switch gears too often.

I also need to consider how LLMs handle instructions. They follow the last command they receive, so without clear prompting about who's talking or what topic to address, they might misinterpret the current task. Plus, without explicit user identification, they can't tailor responses properly for each individual.

Putting this all together, it seems like the problem arises from the way LLMs process information in a conversational setting with multiple users. They need structured inputs and clear context management to perform well. Without that, their inherent limitations lead to confusion and errors.


Sì, esistono diversi motivi legati all'uso degli Large Language Models (LLMs) che potrebbero aver contribuito al problema descritto. Gli LLM sono modelli di linguaggio addestrati su grandi quantità di dati testuali e, sebbene siano molto potenti, hanno alcuni limiti e caratteristiche che possono generare situazioni di confusione o imprecisione, particolarmente in contesti complessi come quello descritto. Ecco alcuni motivi specifici legati agli LLM che potrebbero essere alla base del problema:

Come migliorare la situazione?

Per mitigare questi problemi, è possibile implementare le seguenti strategie:

Strutturare chiaramente il contesto : Separare esplicitamente le domande di ciascun cittadino e fornire un contesto chiaro per ogni argomento.
Usare identificatori espliciti : Includere informazioni sul cittadino che sta parlando (ad esempio, "Cittadino A chiede..." o "Cittadino B risponde...").
Limitare la finestra di contesto : Assicurarsi che il sistema non sommerga l'LLM con troppi argomenti simultaneamente.
Usare prompt ingegneria : Progettare prompts precisi e strutturati per indicare all'LLM cosa fare (ad esempio, "Rispondi solo alla domanda del cittadino A", "Separare le risposte per ogni utente").
Impostare parametri ottimali : Regolare temperature, top-k, e altri parametri per ottenere output più coerenti.
Implementare logica esterna : Usare sistemi di gestione del contesto esterni all'LLM (ad esempio, database o variabili) per mantenere traccia delle conversazioni specifiche.


In sintesi, il problema potrebbe derivare dalla mancanza di struttura e contesto adeguato fornito all'LLM, insieme alla sua dipendenza da input ben definiti e contesti gestiti con precisione.

la voglia di abbandonare questo pianeta la fai venire tu col tuo completo livoroso disfattismo a senso unico su qualunque cosa si stia parlando

Mi spieghi perché si parla solo di chatgpt e di deepseek?

Perché in tutta Europa usiamo Google e sistemi operativi (e programmi) Microsoft, o in alternativa Apple e relativo sistema operativo Mac?
Perché sugli smartphone utilizziamo solo android (americano) o, anche in questo caso, sistema operativo IOS per i telefoni Apple?

POSSIBILE CHE IN EUROPA non siamo in grado di farne?

Inoltre pare che i miracolosi costi cinesi siano una truffa. Domani approfondisco.

... Wang ha avanzato dubbi sulla trasparenza delle cifre riportate da DeepSeek per l’addestramento di R1, il suo LLM: “A quanto ho capito, DeepSeek possiede 50mila Nvidia H100, di cui non possono semplicemente parlare, ovviamente, perché sarebbe una violazione delle leggi americane sull’export” ha dichiarato Wang.
Gli Nvidia H100 sono chip, utilizzati principalmente proprio per addestrare intelligenze artificiali. Per diversi mesi sono stati i prodotti di punta di Nvidia e sono stati premiati come il prodotto più innovativo del 2023. A oggi, nonostante l’uscita del loro successore, l’H200, rimangono uno dei prodotti standard per l’inferenza, vale a dire il funzionamento, dell’intelligenza artificiale generativa.
Il prezzo di listino di un H100 è di circa 40mila dollari. Secondo le stime di Wang quindi, per il solo hardware utilizzato per addestrare R1, DeepSeek avrebbe speso 2 miliardi di dollari, non 6 milioni.Come altri prodotti Nvidia però, gli H100 non possono essere esportati in nessun modo in Cina.

.... Sul mercato nero un H100 poteva arrivare a costare 3 milioni di yuan, l’equivalente di circa 420mila dollari.
Oggi, con l’avvento degli H200, questo prezzo è calato, ma DeepSeek potrebbe aver fatto scorta di questi chip nel momento del loro massimo costo, come è plausibile visto il ritardo con cui R1 è uscito rispetto alla concorrenza. Se questo fosse il caso e le informazioni riportate da Wang fossero veritiere, l’azienda avrebbe speso 21 miliardi di dollari di solo hardware, a cui andrebbero aggiunti i costi dell’energia e del personale, per addestrare la propria intelligenza artificiale.

Wang ha avanzato dubbi sulla trasparenza delle cifre riportate da DeepSeek per l’addestramento di R1, il suo LLM: “A quanto ho capito, DeepSeek possiede 50mila Nvidia H100,

La maggior parte delle innovazioni sono state pensate da persone oneste che cercavano davvero di migliorare la vita

Oggi però la situazione si è invertita e molte innovazioni (non tutte per fortuna) sono pensate per imbrigliare la popolazione ma facendoci pensare che sono state ideate a nostro esclusivo vantaggio.

Un esempio classico recente: le auto a propulsione elettrica.
Ci vengono "vendute" come non-inquinanti, a basso consumo, tecnologicamente avanzate ma senza nessuna possibilità di scelta alternativa

Non biasimo il nostro Kent12
Condivido il pessimismo di Kent12 ma...

ho scritto che non ti biasimo non che condivido.

Nuovamente le IA possono essere usate per scopi diversi.
Il problema è COME vengono usate.
Non puoi dire che sono create appositamente contro di noi.

#142 CharlieMike
Non biasimo il nostro Kent12
Condivido il pessimismo di Kent12 ma...

ho scritto che non ti biasimo non che condivido.

CM: Condivido il pessimismo di Kent12 ma mi sento di pensare che la "merda" sotto alla "marmellata nel barattolo" in buona parte dei casi sia stata aggiunta in seguito e non messa di proposito.

È vero, la mia è solo una deduzione logica, ma come ti ho detto prima, gli sviluppatori dicono la stessa cosa. E quindi...

l'intelligenza artificiale è stata progettata principalmente per il controllo o, se necessario, la manipolazione. Lo possiamo vedere dalle risposte che ci sta già dando (o non ci sta dando) oggi.

Ne approfitto. Casualmente proprio l'altro giorno "ho scoperto" LM Studio. Estremamente semplice, basta caricare un modello e usarlo.
Se non ho capito male tu usi Ollama, giusto? È molto più difficile da configurare? Non ho molto tempo e voglia adesso
Ho provato a creare immagini ma non ci sono riuscito, mi dà errori quando tento di caricare modelli che dovrebbero essere in grado di farlo.

Ma la cosa che più mi fa imbestialire, se permetti...
Hanno risparmiato tante risorse ed energia proprio perché, a differenza dei modelli americani, hanno completamente saltato la censura...

#150 Mande 31-01-2025 00:29

Non puoi "integrare" delle misure di sicurezza in un cervello.

Un modello Ai è la simulazione di un cervello.

#150 Mande
... A domanda x rispondi y all'ennesima potenza. E continua a ripetere il processo finché il modello non si adegua...

All'interno delle I.a ci sono algoritmi non neuroni .

Sono solo enormi elaborazioni di accumuli di dati con i quali creano elaborazioni o previsioni .

Ma sai, si è scoperto che il cervello umano si comporta proprio così.
E mo' che si fa?

Almawave presenta Velvet: un modello tutto italiano di AI generativa

Questa mattina a Roma, presso l'Auditorium della Tecnica, è stata presentata Velvet, una nuova famiglia di modelli di AI generativa testuale, sviluppata integralmente in Italia da Almawave, società del gruppo Almaviva quotata sul mercato Euronext Growth Milan. Alla presentazione di Velvet sono intervenuti il Senatore Alessio Butti, Sottosegretario per l'Innovazione Tecnologica, Maurizio Tarquini, direttore generale di Confindustria, Lucilla Sioli e Alberto Tripi, presidente del Gruppo Almaviva.

I modelli Velvet 14B e Velvet 2B, classificati come Large Language Model (LLM) fondazionali e instruct, sono stati addestrati sul supercalcolatore Leonardo, gestito da Cineca, e saranno disponibili in modalità open source a partire da oggi. La tecnologia, rivolta principalmente alle imprese, è il risultato di oltre 15 anni di attività di ricerca e sviluppo da parte di Almawave, che ha maturato esperienza in settori come sanità, previdenza, giustizia, sicurezza, mobilità, finanza e pubblica amministrazione.

Test di DeepSeek: l’IA cinese è un falso? Lo dice lei stessa!

www.becciolininetwork.com/deepseek-truffa-fake/

I fatti dimostrano il contrario.
E oltretutto, chiunque lo può verificare in qualsiasi momento sui temi tanto cari alla dittatura cinese (campi di concentramento per gli uiguri islamici, la strage di piazza Tienanmen, di chi è Taiwan).