GPT-5が登場したので、10+人のチームと一緒に働いているような気がします。HVM4 はわずか 1 か月しか経っていませんが、すでにあらゆる面で HVM3 に取って代わりつつあります。これで、プロトタイプの並列モード(はい、遅延評価付き!)が機能し、予想される高速化が実現しました。

パラレルモードは次のようになります。 - HVM1で壊れました(怠惰でした) - HVM2 で優れています (ただし厳格でした) - HVM3 には実装されていません 正しいパラレル+レイジーモードを持つことはまだ未解決の問題でしたが、このセットアップでようやくそこに到達しました。 それが機能すれば、真のスレッド評価によって SupGen を拡張できることを意味し、これは現在行っているシャーディングよりもはるかに高速です。 さて、繰り返しになりますが、シャーディング用に最適化されているため、256台のMac miniがあるのは悲しいことです。これは 1024 個のパフォーマンス コア、分割量 256 個、4 コア、それぞれ 16 GB です。真の並列処理があれば、代わりに Mac Studio を使用することができたでしょう。しかし、実際に価値があるのでしょうか? 同じドルで、16 GB のメモリとそれぞれ 512 のパフォーマンス コアを備えた 24 のスタジオを手に入れることができたでしょう。したがって、これにより、真の並列処理を最大限に活用できますが、計算合計が約 ~3 倍少ないことも意味します。では、それだけの価値はあるのでしょうか? 実際にはわかりませんが、すぐにわかります。おそらく私は正しい選択をしました(情報が不完全でしたが)

パラレルモードは次のようになります。 - HVM1で壊れました(怠惰でした) - HVM2 で優れています (ただし厳格でした) - HVM3 に実装されていない (Haskell の問題) 正しいパラレル+レイジーモードを持つことはまだ未解決の問題でしたが、このセットアップでようやくそこに到達しました。 それが機能すれば、真のスレッド評価によって SupGen を拡張できることを意味し、これは現在行っているシャーディングよりもはるかに高速です。 さて、繰り返しになりますが、シャーディング用に最適化されているため、256台のMac miniがあるのは悲しいことです。これは 1024 個のパフォーマンス コア、分割量 256 個、4 コア、それぞれ 16 GB です。真の並列処理があれば、代わりに Mac Studio を使用することができたでしょう。しかし、実際に価値があるのでしょうか? 同じドルで、16 GB のメモリとそれぞれ 512 のパフォーマンス コアを備えた 24 のスタジオを手に入れることができたでしょう。したがって、これにより、真の並列処理を最大限に活用できますが、計算合計が約 ~3 倍少ないことも意味します。では、それだけの価値はあるのでしょうか? 実際にはわかりませんが、すぐにわかります。おそらく私は正しい選択をしました(情報が不完全でしたが)

また、@0xHP10大量のテストを作成し、AI に小さな変更ごとにテストを実行するように依頼します。GPT-5 は、失敗したテストに基づいて自己修正 (さらには学習と理解) を行うのに非常に優れています

また、@0xHP10適切なテストを作成し、AI に小さな変更ごとにテストを実行するように依頼します。GPT-5 は、失敗したテストに基づいて自己修正 (さらには学習) を行うのが非常に得意です