Gate News Nachricht, 21. April — Die 0G Foundation hat eine Partnerschaft mit Alibaba Cloud geschlossen, um die Qwen Large-Language-Model-Reihe On-Chain zu integrieren. Über einen tokenisierten Mechanismus können Entwickler direkten Qwen-Zugriff in ihre

Gate News Meldung, am 17. April, laut Gate-Kursdaten liegt PIPPIN（pippin）zum Zeitpunkt der Veröffentlichung bei 0.0362 USD. Innerhalb von 24 Stunden ist es um 39.78% gestiegen, mit einem Hoch von 0.0436 USD und einem Tief von 0.02575 USD. Das 24-Stunden-Handelsvolumen beträgt 1246.12 Millionen USD. Die aktuelle Marktkapitalisierung liegt bei etwa 3619.77 Millionen USD. Pippin ist ein SVG-Einhorn, das anhand des neuesten LLM-Benchmarks auf ChatGPT 4o erstellt wurde. Pippin wurde von Yohei Nakajima erstellt. Yohei Nakajima ist im Bereich AI VC als anerkannter Innovator und Vordenker bekannt. Er ist berühmt für seine Public-Builder-Methodik und steht seit langem an vorderster Front der „AI for VC“-Bewegung. Er hat über 100+ AI-getriebene Prototypen, Automatisierungsagenten und Open-Source-Projekte auf den Markt gebracht. Seine bekannteste Version ist BabyAGI (März 2023). Dabei handelt es sich um den ersten weit verbreiteten Open-Source-autonomen Agenten mit Task-Planning-Funktion, der auf Twitter zu einem Hype wurde, Millionen von Views generierte, zehntausende GitHub-Stars einbrachte, Dutzende Arxiv-Zitate hervorrief und Berichte in führenden Online-Publikationen weltweit hervorbrachte.

Claw Intelligence hat $3 Millionen an Seed-Funding gesichert, um Benutzerinteraktionen mit Web3-Ökosystemen zu vereinfachen. Seine Plattform verwendet ein Model Context Protocol, um Daten zu optimieren, und umfasst Funktionen wie eine sichere Code-Ausführungs-Sandbox sowie eine per LLM gestützte Geräte-Steuerung.

B.AI LLM Services hat 1 Million Nutzer überschritten und zeigt damit seine Fähigkeit, mit einer datenschutzorientierten Routing-Architektur einen hohen Durchsatz zu bewältigen, während es Infrastruktur für eine autonome Agentenökonomie entwickelt.

Solayer-Gründer legen Sicherheitsrisiken großer Sprachmodelle offen und weisen darauf hin, dass LLM-Agenten, die über einen Drittanbieter-API-Router geleitet werden, dem Risiko von Angriffen mit bösartigem Code ausgesetzt sind. Tests zeigen, dass mehrere Router Sicherheitslücken aufweisen und sogar sensible Zugangsdaten preisgeben. Darüber hinaus zeigt die Studie umsetzbare Angriffs- und Abwehrmaßnahmen.

Gate News-Mitteilung: 2. April, laut den Gate-Kursdaten, liegt PIPPIN (pippin) zum Zeitpunkt der Veröffentlichung bei 0.0603 USD. Innerhalb von 24 Stunden ist es um 20.56% gestiegen, erreichte einen Höchststand von 0.0779 USD und fiel auf ein Tief von 0.0499 USD zurück. Das 24-Stunden-Handelsvolumen beträgt 21.2392 Mio. USD. Die aktuelle Marktkapitalisierung liegt bei etwa 60.3162 Mio. USD. Pippin ist ein SVG-Einhorn, das anhand des neuesten LLM-Benchmarks erstellt wurde, der auf ChatGPT 4o basiert. Pippin wurde von Yohei Nakajima erstellt. Yohei Nakajima ist ein weithin anerkannter Innovator und Thought Leader im Bereich AI VC. Er ist bekannt für seine öffentliche Konstruktionsmethode und steht seit jeher an der Spitze der Bewegung „AI for VC“.

Der TAO-Preis ist kontinuierlich gestiegen und hat ein neues Hoch von 337,84 USD erreicht, mit einem 24-Stunden-Anstieg von 13,6%. Der bekannte Investor Jason Calacanis äußert sich positiv zu TAO und investiert in Ökosystemprojekte. Das Bittensor-Subnetz hat ein wichtiges Vortraining abgeschlossen und bewiesen damit seine praktische Anwendungsfähigkeit.

Gate News Nachricht: Am 17. März führte QVAC Fabric von Tether ein weltweites erstes Cross-Platform-LoRA-Feinabstimmungs-Framework für Microsofts BitNet (1-Bit-LLM) ein, das die Anforderungen an Grafikspeicher und Rechenleistung beim Training großer Modelle erheblich senkt. Das Framework unterstützt LoRA-Feinabstimmung und Inferenzbeschleunigung auf Intel-, AMD-, Apple Silicon M-Serie und mobilen GPUs (einschließlich Adreno, Mali und Apple Bionic).

Sentry-Mitgründer David Cramer erklärt, dass große Sprachmodelle die Produktivität nicht erhöht haben, sondern stattdessen zur Erstellung komplexer Codes führen, die die Entwicklungsgeschwindigkeit verlangsamen. Er stellt die Methode der automatischen Code-Generierung in Frage und argumentiert, dass die Ausgabequalität mangelhaft ist, besonders bei inkrementeller Entwicklung und Stilkonsistenz. Basierend auf persönlicher Erfahrung weist er darauf hin, dass Softwareentwicklung weiterhin schwierig ist und dass psychologische Veränderungen seinen Beitrag beeinflusst haben.