BAMテクニカルディープダイブ 💥
BAMノードがTEE内で動作し、暗号化されたトランザクションをシーケンスする方法を示す誰かをフィーチャーしています...

オープンモデルは火がついています。🔥
今週、最も成長している10のLLMのうち9つはオープンソースであり、閉鎖的な巨人を上回っています。

オープンソースモデルの多くのファインチューニングをモデルスープに試した人はいますか？OSS AIラボにとって興味深いインセンティブになる可能性があるようです。

GLM-4.5のエージェントコーディングはどのように評価されますか？
特定の他のAIモデルと52の実世界のコーディングタスクに対してベンチマークを取りました。

今、Novitaによって提供されるHugging Faceを通じてGLM-4.5 APIを使用できるようになりました!

楽しみのためにソラナsBPFアセンブリデバッガを構築する。
これまでのところ、サポートされているのは：
- ステップ実行 (ステップ/続行)
- ブレークポイントの追加/削除
- レジスタ値を表示
- スタック値を表示
- ヒープ値を表示
- 指示トレースを表示

GLM4.5 トレーニングの振り返り:
1) アーキテクチャ/学習ダイナミクス
> より深いモデルとより多くのアテンションヘッドがより良いパフォーマンスにつながります

"1060億の総パラメータと120億のアクティブパラメータ" 完璧なバランス？テストするのが待ちきれない。また"Air"という名前...

5Bバージョン!!T2VおよびI2Vをサポートします。16×16×4 VAE圧縮。24FPSのLFG!!!

ベアマーケットの議論: zk対opロールアップ、統合アーキテクチャ対モジュラーアーキテクチャ、fhe対zk対tees、mev緩和 & dexデザイン

Ethscriptionsが「安い」という神話があります。
作成は安くありません。全ての画像データ(に加えて、その実際のサイズの33%を追加します。なぜなら、base64)がオンチェーンだからです。
ユーザーからユーザーへの転送は安価です。バッチ転送もすごく安価で、さらにお得です。
しかし、3つの重大な問題があります：

ユーザーにとっては転送が安価かもしれませんが、インデクサーにとっては安くありません。
インデクサーを運営するのも安くはありません。より多くの人々が参加できるようにするためです。同じ理由で、イーサリアムは高い要件なしにより多くの人々がバリデーターを運営できるように、その部品をできるだけ捨てています。

同意します。これにより、モデルを何度も再訓練するための多くの時間を節約できます。

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取って付けたように感じないロールアップ、それがポルカドットの違いです。
インフラの柔軟性が重要であれば、このスタックは設計上勝っています。

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