A Volkswagen, a Porsche e a Audi planejam adotar o padrão de carregamento de veículos elétricos (EV) da Tesla, fornecendo acesso à rede Supercharger da Tesla para os clientes da VW.
Espera-se que a adoção do plugue de carregamento da Tesla seja implementada com soluções de adaptadores até 2025.
A rede Supercharger da Tesla é conhecida por sua confiabilidade e disponibilidade, o que a torna superior a outras estações de carregamento de terceiros.
A Volkswagen, a Porsche e a Audi usarão o plugue de carregamento de veículos elétricos da Tesla, apesar da ausência de um protocolo padrão para pagamento e comunicação de linha de energia no setor.
Há discussões em andamento sobre a conveniência e a segurança dos sistemas plug-and-charge, com os defensores pedindo um método de pagamento padrão e outros levantando preocupações com a segurança.
Há uma necessidade de sistemas de pagamento padronizados e fáceis de usar para o carregamento de VEs, com possíveis soluções que incluem a tecnologia tap-to-pay, pagamentos diretos no carro e sistemas de pagamento por código QR.
Os usuários do Hacker News discutem a implementação do Mamba, uma biblioteca PyTorch, elogiando seu código limpo e eficiente como uma ótima alternativa ao Hugging Face.
A conversa aborda o uso do Fortran em códigos científicos, destacando seus benefícios para tarefas numéricas e paralelismo.
O modelo Mamba aborda modelos de espaço de estado com um mecanismo de seleção baseado em entrada, e a discussão explora a eficiência do hardware, novas arquiteturas e possíveis aplicações. Ele também menciona a destilação do conhecimento e o princípio do comprimento mínimo de descrição.
O PowerInfer é um mecanismo de inferência rápida para modelos de linguagem grande (LLMs) que pode ser executado em GPUs de nível de consumidor.
Ele otimiza a eficiência aproveitando a localidade de ativação, usando preditores adaptáveis e operadores esparsos com reconhecimento de neurônios.
O PowerInfer atinge altas taxas de geração de tokens, supera os modelos existentes e mantém a precisão. Ele é compatível com a implantação local e foi projetado para inferência de baixa latência. O código e os dados serão liberados gradualmente, e as citações e o reconhecimento são incentivados.