Hugging Faceは長い間、オープンソースの機械学習のチャンピオンでした。そして、彼らの最近のMLX、Core ML、Swift Transformersに関する取り組みは本当にエキサイティングです。

私はいつも、あなたが言及したLLM OS / 認知コアをAppleが出荷することを望んでいました。常にローカルで実行され、手動設定は不要で、imgtotextと組み合わさってマルチモーダルに対応しています。小型モデル、たくさんのツール、素晴らしいUX + インテリジェンス。私はそれを楽しみにしていますが、来ないことは分かっています。 RIP。

NVIDIA Rubin CPXを紹介します — ミリオントークンコーディングおよび生成ビデオAIモデルを処理するために特別に設計された新しいクラスのGPUです。

暗号資産カードは誰でもあなたのクレジットカード明細を再構築できるようにします。
このようなダッシュボードは、取引データから消費者インサイトにどれだけ迅速に移行できるかを示しています。

コードはjsで書かれており、プログラムには多くの依存パッケージが含まれており、これらの依存パッケージは攻撃を受けたパッケージに依存している可能性があります。

ベータ 2 は現在、データレイヤーによって強化されたテストネットで稼働中です。
過去数週間にわたり、私たちは最適化しました…

それは実際にストレージのための堅実なブレイクダウンPoWであり、それがどのように適用されるかを見ると完全に理解できます。

FHEはAIの力を解放し、データプライバシーを確保します。Web3 + AI。

デュアルチェーン決済は、実現すれば大きな解放です。

大規模なアップデートです。そして、私たちはパブリックノードの運用に近づいています — ただ素晴らしいです。

🚨🇺🇸 テスラ：バッテリーはグリッドの無駄な50％を解放できる
アメリカの電力網は、年間のほとんどの間、容量の約50％で運営されており、インフラストラクチャの半分がアイドル状態です。
AIデータセンターからの新たなピークが需要を限界を超えて押し上げており、従来の解決策は高コストの拡張です。

BTC開発者OG
常に新しいオペコードの追加をサポートしない態度
ビットコインの不安定性が増すからです
しかし、4MBのブロックとスクリプトの制限は、現在のブロックチェーン環境には確かに適していません。
参加開発のBitVM（ビットコイン仮想機械）
オフチェーン計算を使用し、オンチェーンでの争議の方法
完璧に上記の2つの問題を回避しました。
同時に、ネイティブなBTC資産の安全性も保証されます。
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技術的に強い

📅 RLデイリーリキャップ | 2025.9.09（アカデミア 🤝 インダストリー）
1️⃣ 自己改善のためのタスクスペースのブートストラップ
2️⃣ 大多数が常に正しいわけではない: ソリューション集約のためのRLトレーニング
3️⃣ オンラインおよびオフラインRLトレーニング for LLMs

FAIRの新しい論文は、ExIt (探索的反復)を紹介しています。これは、RLに基づく方法で、LLMを単一ステップの改善に対して訓練しますが、自らの出力からブートストラップすることで、推論における効率的な多ステップの自己改善を実現し、MLE-benchで22%の向上を達成します。

ファントムは明らかにその脆弱性の影響を受けていません！

昨晩、LedgerのCTOが最近のNPM攻撃について警告を発しました。オンチェーンを利用している方は、この時期に注意が必要です。
🚨 まとめ…

2024年1月から2月にかけて、ソラナは11年間でイーサリアムよりも多くの取引を処理しました。