Biteye AI Daily、9月12日

今日のセクター時価総額: $14.08B +1.52%

市場の信頼は着実に回復しており、AIゾーンの構築は理性的な回帰の後に続いており、質の高いプロジェクトが継続的に構築されています。 ⭐24時間Coingeckoトップ10取引量: トークンの取引量、時価総額、価格変動 1- $ATH $250.9M $634.2M $0.05 +15.0% 2- $AI 16Z $129.1M $127.0M $0.12 +3.0% 3- $VIRTUAL $127.2M $847.6M $1.29 +3.0% 4- $TAO $111.8M $3.4B $358.90 +1.8% 5- $IP $95.5M $3.0B $9.68 -6.4% 6- $KAITO $76.7M $297.9M $1.24 -1.1% 7- $FLOCK $36.9M $79.6M $0.36 -3.9% 8- $PROMPT $36.4M $42.7M $0.19 +4.5% 9- $AIXBT $32.7M $117.4M $0.12 +3.0% 10- $SAHARA $32.5M $203.2M $0.09 -1.4%

⭐ キー情報

  1. Bittensor @opentenso コア メカニクスを更新
  • サブサブネットの導入:既存のサブネットを基にして、より細分化されたサブサブネットを作成できるようになります。現在、テスト段階に入っています(例:BTDash テストサブネット)。この機能は、ネットワークの柔軟性とモジュール性を強化し、より複雑な AI タスクの割り当てとリソース管理に適しています。

  • サブネットの解約を許可:新機能により、所有者はパフォーマンスが悪いまたは未使用のサブネットを解約でき、ネットワーク資源の利用効率を最適化します。

評価:Bittensorの半減機構が近づいています(現在の総供給量と毎日7,200 TAOの排出に基づき、半減は新しいトークンの流通速度を大幅に低下させます)。今回のコアアップグレードは、サブネットと登録解除機能を導入することで、ネットワークリソースのプレッシャーと効率の課題に積極的に対応し、ネットワークの長期的な持続可能性を強化します。

  1. AIゲームプラットフォーム@Aiveronica_とAIエコノミーレイヤーGAIB @gaib_aiがKite AIに参加 @GoKiteAI 网络
  • AiVeronica @Aiveronica_ はAIゲームランチャーであり、Virtuals Protocolと提携して、AI技術を通じて静的なゲームを動的で進化する宇宙に変換することを目指しています。これにより、ゲームはプレイヤーの行動に継続的に適応し、保持率と価値を向上させることができます。

  • AiVeronicaはKite AIテストネットに6つのAIエージェントを展開し、Kite AIがAIエージェントのために設計した専用の基盤を通じて、ユーザーに深いパーソナライズされたゲーム体験と適応型の物語とリアルタイム戦略を提供します。

  • GAIB @gaib_ai は、本質的に GPU などの高性能計算リソースをトークン化し、もともと閉鎖的だった AI 計算資産を取引可能で収益を生む金融商品に転換することで、より多くの人々が AI 経済に参加できるようにします。

  • GAIBはKiteのスマートエージェントアプリストア(Agent App Store)に統合されており、ネットワークにGPU計算リソースを提供するだけでなく、ネットワーク参加者にAIインフラストラクチャへの投資機会も提供しています。

コメント:PayPalから千万ドルの資金調達を受けた後、Kite AIはエコシステムでの取り組みを続け、発展目標がより明確になり、影響力も大幅に向上しました。

  1. Thinking Machines @thinkymachines、LLMの非決定論的問題を解決するための最初の論文を発表
  • 120億ドル以上の価値を持つThinking Machinesは、研究ブログ「Connectionism」を立ち上げ、LLM推論の不確実性に対処するための最初の論文「Defeating Nondeterminism in LLM Inference」を発表しました。

  • LLM 非決定性問題:LLM を使用して推論する際、同じ問題に対して異なる答えが得られることを指し、実験結果の再現が難しくなる。

  • 実験結果:改善を通じて、Qwen 235B モデルでテストし、新しいカーネルを有効にした後に 1000 回の生成が完全に一致しました;性能オーバーヘッドは制御可能(最適化後に約 60% の速度損失のみ)、KL 散逸度は 0 のままで、トレーニングの不安定性の問題を効果的に回避しました。

コメント:Thinking Machines の最初の研究成果は高く評価されており、LLM の出力の不安定性の問題を解決する重要な突破口となることが期待されています。

出典:@xhunt_ai、Cookie DAO、Coingecko

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