0xRick0

Коли ж повернуться старі часи, bitcoin:native і ethereum:native знову повернуться до топ-5

OpenAI 主主动ні підказки використовуються для контролю витрат у процесі та 5 кроків для керування AI-інвестиціями
Від GPT-4 до GPT-5.4 ціна токенів на 1M знизилась на 97%, токени виводу GPT 5.6 зменшилися на 54%, а час виконання задачі зменшився на 57%
Але ціна самих токенів не означає, що AI створює для тебе цінність.
1. Повністю розберись у використанні AI та витратах
Зрозумій, що саме ти робиш, для яких цілей використовується модель, куди спрямовуються витрати на токени — повністю розумій, у який процес або модель мають надходити токени, і в яких аспектах потрібно встановити обмеження;
2. Оцін

Картка MetaMask до 10-річчя, щоб відсвяткувати:

Це який великий розум спланував 😅

Ще не почалися банкрутні викупні розпродажі (набіжки), є кошти — зверніть увагу на Gate.
24H відтік $40.79m；7D відтік $211.67m

Після того як @world_xyz перейшов на @RobinhoodCrypto, більшість проєктів на @solana внесли його в чорний список.
Популярність у світі різко впала; на цьому етапі потрібно підвищити довіру та додати трохи розваг.
Запропонуйте @world_xyz створити мем на @RobinhoodCrypto і надіслати монети на @vladtenev （можливо：0x0339f5459fc690ac85f1782e15782a151b4a9e1b ）. Давайте влаштуємо божевілля на цьому ринку! Підтримуймо спеку!
Ви можете створити другий $100M мем Robinhood？Потрібен CA！
Люблю @RobinhoodApp, люблю @RobinhoodCrypto！

Сем цей інвентарний демонстраційний зразок MBP M3 8+10 8G 512G, ціна раніше, коли не було підвищення цін, була зовсім не дуже, зараз у порівнянні виглядає непогано, розкупили дуже швидко, вже немає.

Сьогодні ввечері хого-вечірка з Еньхен у Ченду виглядає дуже перебільшено, а потім приїхала поліція.

Ті, хто грає в лобстера, можуть спробувати відкритий проект TencentDB Agent Memory від Tencent
Після інтеграції як плагін OpenClaw: максимальна економія 61.38% токенів, відносне підвищення пропускної здатності на 51.52%; точність PersonaMem зросла з 48% до 76%
Основні функції:
Рівні пам'яті: поступове розкриття та гетерогенне зберігання
Символічна пам'ять: вираження максимальної семантики з мінімальною кількістю символів (полотно Mermaid)
7.4k Star🌟
GitHub:

Що це за організація в Ченду?😂

Якщо у своєму продакшн-середовищі ви пишете виклики LLM, ви звикли жорстко кодувати назву моделі в коді. При кожній зміні доводиться вручну змінювати код і тестувати.
Спробуйте запустити пропонує стратегічний рівень під час виконання. Не потрібно фіксувати конкретну модель у коді, замість цього кожен запит містить стратегію.
Ця стратегія під час виконання автоматично відфільтровує моделі, які не відповідають правилам, і сортує моделі, що залишилися, наприклад, за ціною. Якщо вибрана модель виклику не вдається, вона автоматично перемикається на наступний прийнятний варіант.
Це схоже на переда