SLMS: Die Zukunft der KI oder nur eines billigen Tricks? Nvidia denkt, Sie sind ein Dummkopf für LLMs 😂

Experten von Nvidia sagen: „Hey, vielleicht sollten wir aufhören, Milliarden für KI auszugeben, die mehr als Ihr Erstgeborener kostet und stattdessen diese billigere Option ausprobieren.“ Bahnbrechend. Wer wusste es?

Aber nein, alle sind immer noch von diesen überteuerten, aufgeblähten LLMs besessen. In diesem Fall kann die KI -Industrie langsamer werden. Oder vielleicht wird die US -Wirtschaft zusammenbrechen. In jedem Fall sind wir zum Scheitern verurteilt. 🤷eitung

Investoren werfen Geld in LLMs, als wären sie das letzte Buffet in Vegas. Klassiker.
SLMs sind das KI -Äquivalent eines Gebrauchtwagens – billiger, weniger auffällig, aber sie erledigen die Arbeit, ohne einen Kredit zu benötigen.
Nvidia wie „SLMS sind die Zukunft“, und fragt sich heimlich, warum jemand noch einen Tesla verwendet, wenn ein rostiger Prius einwandfrei funktioniert.

SLMS vs. LLMs

SLMs werden mit bis zu 40 Milliarden Parametern geschult. Sie sind wie die Version von AI „Ich werde nur eine Aufgabe erledigen und so tun, als ob es mich interessiert“. Billiger? Überprüfen. Weniger verwirrend? Kontrollüberprüfung.

Wir sind nicht alle Genies.

LLMs können SLMs trainieren, aber warum Zeit verschwenden, wenn Sie einfach kopieren und einfügen können? Effizienz, Baby. 💸

Die kleinste SLMs laufen auf normalem CPUs. Sie sind wie die „Ich brauche keinen Supercomputer, der Ihnen eine Quittung sendet“ von AI.

Unternehmen brauchen keine KI, die alles weiß. Sie brauchen ein Werkzeug, das eine Sache tut, ohne dass Sie über Stromrechnungen weinen lassen. Prioritäten, Menschen.

Sogar GPT-5 verwendet SLMs für grundlegende Aufgaben. Es ist wie Ihr Telefon, das eine Taschenrechner -App anstelle eines Quantencomputers verwendet, um 2+2 hinzuzufügen. 🤦eitung

Nichts demütigendere als wenn der GPT-5-Router entscheidet, dass Ihre Anfrage zu niedrig ist, ist IQ und Sie an das kleine Modell

– Andrew Gao (@itsandrewgao) 2. September 2025 umgeleitet

Was passiert, wenn ein KI -Sektor einen Rückschlag einnimmt?

Kryptounternehmen verwenden LLMs, um Geschäfte zusammenzufassen. Weil nichts „finanzielle Stabilität“ sagt, als würde man einen Roboter entscheiden, ob Sie ein guter Investor sind. 🤡

Handelsunternehmen kombinieren LLMs mit anderen KI -Tools. Großartig! Jetzt werden wir alle durch ein Team überteuerter Roboter ersetzt. Yay!

Große Projekte wie Gemini und GPT erfordern Rechenzentren in der Größe der Städte. Sie sind wie das „Ich brauche eine Villa für meine Katze“ von KI. 💀

Der US -KI -Sektor hat 2024 109 Milliarden US -Dollar gesammelt. Das reicht aus, um 10.000 Teslas oder ein funktionierendes Gesundheitssystem zu kaufen. Dein Anruf.

OpenAI verkauft Aktien in Höhe von 500 Milliarden US -Dollar. Denn warum nicht? Wir haben alle eine Ersatzveränderung für ein Unternehmen, das Millionen berechnet, um „bitte“ zu sagen.

Wenn wir nicht genügend Rechenzentren aufbauen, kann die Wirtschaft abstürzen. Oder vielleicht wird es nur alle erkennen, dass wir eine digitale Version eines Goldfischs finanziert haben. In jedem Fall sind wir zum Scheitern verurteilt.

Hohe Zinsen, Handelskriege und die wachsende Popularität von SLMs könnten den LLM -Hype töten. Klassiker. Wer wusste es?

Rechenzentren sind eine Blase. Sie verwenden Chips, die in ein paar Jahren veraltet sind. Weil nichts „zukunftssicher“ wie der Kauf von Technologie sagt, die bis 2030 nutzlos sein wird. 🤪

Wie man ein Zusammenbruch vermeidet

Nvidia schlägt vor, SLMs zum Speichern von Ressourcen zu verwenden. Weil nichts „effizient“ sagt, als würde man den Anlegern sagen, dass sie Geld für KI verschwendet haben, das mehr als ein kleines Land kostet.

Spezialisierte SLM -Agenten. Denn wer braucht Vielseitigkeit, wenn Sie einfach ein Team von One-Trick-Ponys einstellen können?

Modulare Agentensysteme sind der richtige Weg. Verwenden Sie LLMs nur, wenn Sie müssen. Wie mit einem Vorschlaghammer, um eine Nuss zu knacken. 💣

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2025-09-14 00:46