Маршрутизація на основі продуктивності є єдиним підходом, який має сенс для довгострокової надійності

Єдине помітне виключення становлять певні операції, які потребують вузлів 8xH100. 8xH100 мають 640GB VRAM, 8xH200 мають 1140GB VRAM, а 8xB200 мають вражаючі 1440GB.

Навчання ШІ - це те, де стає цікаво, особливо для розподілених навчальних мереж, які тренують моделі, що менші за графічні процесори, на яких вони навчаються. Більшість мереж тренують моделі обсягом 1,5B, 3B та 8B, щоб вони помістилися на споживчих графічних процесорах.

Holder Maps тільки що отримали оновлення ⏫
Тепер ви можете:
🧠 Визначити топ-власників
🔗 Відстежувати кластери гаманців
📊 Візуалізуйте розподіл для будь-якого токена Solana

у блокчейні верифікація виходу AI, чудова ідея

Приведення L1 на AVAX є справжнім розблокуванням інфраструктури не лише для ігор, але й для агентних додатків скрізь. Покажіть мені інший протокол, спроектований так, я буду чекати. Наратив лише зараз наздоганяє.

найбільш впливова річ, яку ви можете зробити, щоб допомогти системі рекомендацій, такій як pinterest або youtube, - це працювати над UI та тим, як сигнали проникають у нейронну мережу, яка навчає
безумовно, є помилки, на pinterest та youtube
будь-які інші дурниці призведуть до негативних результатів

Чи є виконання в ланцюгу справді бездоверчим, чи все ще існують припущення щодо базової інфраструктури?

Aleph досить добре справляється з модифікацією певних частин вашого відео, зберігаючи камеру, рух та ідентичність.

4/ Оскільки Ethereum дивиться вперед на наступні 10+ років, такі виклики, як масштабованість, нагадують, що невідоме може бути двигуном інновацій.

Апаратний підхід Cysic є саме тим, що потрібно ZK для масштабування.

Вражаюча агентська структура. Ідеально підходить для PolySynergy. Радію можливості побудувати з цим.

Я використовую Grok, щоб дивитися відео на YouTube для мене та надавати резюме. Таким чином я можу визначити, чи варто це дивитися, чи ні. Це 50/50, чи Grok це зробить, чи буде вдавати, що не має такої можливості. Вам просто потрібно запитати його знову в новому вікні запиту.

Intern-S1, нова мультимодальна модель
- 235B MoE + 6B енкодер зору
- 5T мультимодальних токенів & 2.5T наукових токенів
- Потужні можливості нульового навчання

Mistral AI випустила Технічний звіт Voxtral, зосереджуючи увагу на попередньому навчанні, пост-тренуванні та оцінках.

google опублікував першу статтю, яку я прочитав про використання LLM для багатозадачності, це були bbox та сегментація в 2021 році. Неймовірно

Ця функція бачити кожен DCA в ончейн - це те, що повинен використовувати кожен тренчер.

Люблю ці прості, але неймовірно ефективні та корисні випадки використання Aleph: миттєве заповнення. Модель має багато…