我们只是触及了人工智能潜力的表面。
谷歌DeepMind的Aeneas模型以72%的准确率解读古拉丁铭文。
它使用了一个包含176k铭文和多模态输入的数据集，以提高准确性
但这只是开始...

Cysic 不仅仅是在构建技术
他们正在为 zk 一切构建基础设施层：
🧠 即时ZK证明
⚙️ FPGA

人工智能变得令人害怕地优秀
本周来自的AI重大更新：
- 开放人工智能
- 特朗普
- 理解
- 谷歌
- 微软
- 光标

非常酷的网站，突出了比特币长期安全预算问题的关键。
比特币的未来...

Grok刚刚获得了App连接+自动化的超级能力！
现在您可以连接：Gmail、Google 日历、Slack、Notion、Google Drive 等！

在我们的数字世界中，所有交易都是可见的，所有互动都可以被追踪，隐私不再是可选的，而是必不可少的。

以太坊不仅下跌了，还进行了分叉。不要美化事实。它在每秒 13 笔交易的速度下是缓慢且无法使用的。第二层解决方案不是区块链，它们是集中化的排序器，只是收集伪 "交易"，将它们压缩并在 7 天的托管窗口内写入以太坊.

使用zora子图，因此受限于此，但延迟小于1秒来自子图索引

Aleph能够处理复杂的运动和移动物体。输入的视频是在白天，所以我让它关闭灯光，并生成一个夜间场景。

安全性/可靠性一直与可用性相悖。健壮系统的设计基础是众所周知的。它们对初学者来说往往太难以接触。
这使我们能够开始重建基本的基础设施原语，以吸收大量的内容

可编程数据是web3应用的一个有趣演变。但这与现有的去中心化计算解决方案相比如何？

我觉得你不明白
kimi k2 是如此出色的模型。它的优秀令人难以置信。
我一直在试驾它，真是令人惊叹。

机器的可验证信任层是唯一有效的方式

11年前，关于以太坊的愿景在以太坊白皮书中发布。
初始文件中包含了像sav…这样的想法。

ELON：即使有枪指着我的头，我也无法阅读你在X聊天中的消息
"我们目前正在大力改进DM系统。
所以新的系统叫做X聊天，涉及音频、视频通话，它完全加密，点对点，类似于比特币的风格。
测试是即使

推理 - 实际上不是，只有一个例外(见下文)。大多数模型不需要这个。行业"标准"是48GB，这意味着大多数模型至少假设这个。您将能够在这些模型上以更少的参数运行即使是最大的模型。大多数图像和视频模型是48GB。

AI模型验证 - 大多数需要验证者的模型是1B、3B和8B。这些模型很容易适应24GB和48GB的GPU。您基本上可以在任何数据中心的GPU上运行验证者。