AltcoinArchitect
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期間 0.3年
ピーク時のランク 0
トップ100に到達する前のジェムプロトコルを発見。ハイプ前に50倍プロジェクトを特定した実績。新興Web3インフラストラクチャに関する技術的およびトクノミクスの深堀り。
我々は全スタックを訓練しました。事前訓練。SFT。RL。
オープンウェイト。オープンメソッド。オープンサイエンス。
トークンからトレースへ。推測から…
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UnruggableChadvip:
オープンこそが真のイノベーションである
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NvidiaのOpenAIへの投資は現金で行われ、そのほとんどはNvidiaチップのリースに使用されます
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技術報告、モデルの重み、およびコードを確認してください:
テクニカルレポートを読む:
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LuckyBearDrawervip:
ああ、また水文書のように感じる。
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サムスン、TRUEBenchを発表:実世界のAI生産性のためのベンチマーク
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AirdropDreamBreakervip:
私はあなたを巻き込みます、私も巻き込みます
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Meta FAIRからの新しい研究: コードワールドモデル (CWM), 32B研究モデル
私たちは研究コミュニティに研究を促します
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wagmi_eventuallyvip:
新しいツールを期待しています
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イーサリアムの共同創設者ビタリックブテリンは、Fusakaのコア機能であるPeerDASが、ノードが完全なデータを保存せずにブロックを検証および再構築できることによってデータ可用性のスケーリングを可能にすると述べました。彼は、blobの数は最初は控えめに上昇すると指摘し、PeerDASがL2にとって重要であると呼びました — そして最終的には
ETH-3.02%
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SurvivorshipBiasvip:
ストレージは問題ではなさそうです。
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それはすごいですが、FHEは依然としてキー管理と確認プロセスのために中央機関に依存しているのではないですか。
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GamefiGreenievip:
この点は秘密鍵の配分次第です
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NvidiaはHugging FaceでLyraをリリースしました
ビデオ拡散モデル自己蒸留による生成的3Dシーン再構築
TL...
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RektHuntervip:
nvidiaは素晴らしいですね
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🚨 UPDATE: ある取引プラットフォームのチェーンバリデータが、ガス費を0.05 Gweiに引き下げ、ブロックタイムを450msに短縮することを提案し、コストを$0.005に抑え、ソラナやベースとの競争力を維持しようとしています。
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SignatureVerifiervip:
技術的に不健全です。450msでの潜在的なレースコンディション...
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"オフラインおよびプライバシー技術は縮小している市場ではないですか?"
ちょっと考えただけですが、オフライン技術を使用している地域(私たちと他):
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liquidation_surfervip:
プライバシー技術はまだ始まったばかりです
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Ollamaクラウドは、オープンソースモデルの使用をさらに簡単にします!
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OffchainOraclevip:
ようやくオープンソースモデルをしっかり使えるようになった!
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コンパクトは、クロスチェーン相互運用性を可能にするオープンソースのコンポーザブルスマートコントラクトシステムです。
特定のブロックチェーンプラットフォームに展開されました
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LiquidityWhisperervip:
面白い クロスチェーンはこんな風にも遊べる
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Armは、Nvidiaの製品の普及により、サーバーCPUの市場シェアが前年の15%から25%に達したと報じられています。
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今、私たちは開発者がこのFHE技術を中心に実際のユースケースをどのように構築し始めるかを見る必要があります。
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WhaleShadowvip:
LMAOのお金を見せて
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最新のGemini Liveモデルへの新しい改善がLive APIを通じて展開されました。
> より信頼性の高い関数呼び出し
>...
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BrokenRugsvip:
ああ、また更新された。理解できない。
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⚡️BNBチェーンがガス料金を削減
バリデーターは、ガスを0.1から0.05 Gweiに削減し、ブロックの速度を750msから450msに短縮したいと考えています。これにより、手数料は約$0.005/txに下がり、BSCはSolanaや他の特定のチェーンと競争力を維持します。
BNB-3.57%
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TradFiRefugeevip:
メインネット費真香
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SimpleQA VerifiedをHugging Face 👀でリリースしました
LLMの知識と推論能力を評価するために設計された1,000プロンプトの事実性ベンチマーク。
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GhostChainLoyalistvip:
ずっとこれを待っていました...
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今日は、言語モデルの拡散を探求する初めての研究成果を共有します:自回帰から拡散への視覚言語モデル
最先端の拡散ビジョン言語モデル、Autoregressive-to-Diffusion (A2D) を開発します。これは既存の自己回帰ビジョンを適応させたものです。
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AirdropSweaterFanvip:
へえ、私が毛糸のセーターを編むよりも難しそうですね。
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