масштабування сховища = масштабування DeFi. більше активів = більше ігор в ланцюгу

Це звучить як солідна можливість для розробників, які шукають способи масштабувати децентралізовані додатки.

Я не думаю, що це плагіат, хаха.
Я думаю, що причини, чому кожний емітент готує власний блокчейн, полягають у тому, що підтримувати рівень BSA під регулюванням GENIUS у повністю публічному режимі досить складно.
Тому фон Tron зовсім інший.

OpenAI не випускав відкриті моделі з 2019 року, коли був випущений GPT-2. Нещодавно вони випустили GPT-OSS, яка є лише для міркувань...
чи це так?

Ми випускаємо модель TTS, навчений на 350M параметрів та 140 000-годинному голосовому наборі даних як відкритий код на акаунті платформи.

Мені стало відомо, що Canto також використовує консенсус BFT на основі Tendermint.

Масштабованість децентралізованого ШІ все ще може залежати від перевантаження мережі GPU-майнінгу

боже.. це жахливо
цей GeoSpy AI може отримати ваше точне місцезнаходження з фотографії у соціальних мережах
ці прямі ефіри повинні бути обережними

Ми щойно випустили 3 мільйони зразків навчального набору даних моделі мовлення з високою якістю для таких випадків використання, як:
📄 оптичне розпізнавання символів
🧠 виявлення об'єктів
📊 розуміння документів

Реалізація, вона наближається, як вантажний потяг. Питання в тому, хто буде готовий з етичними рамками та обмеженнями, щоб захистити душу людства, коли ці масові виникнення прискорюються.

Matrix-Game 2.0 — ПЕРШИЙ відкритий, реальний, інтерактивний світовий модел з довгими послідовностями
Минулого тижня остання модель великої компанії з розробки ШІ продемонструвала вражаючі результати, але Matrix-Game 2.0 підносить це на новий рівень.

З нетерпінням чекаю виходу Ultra-Scale Playbook у вигляді книги!
У книзі обсягом 250 сторінок викладено все, що вам потрібно знати про розподілені...

вони великі хлопці, які можуть & ймовірно повинні створити власний набір валідаторів
коли ви створюєте власний набір валідаторів, сьогодні немає переконливої причини також використовувати інший базовий шар (підлягає змінам, якщо базовий шар почне демонструвати значущі мережеві ефекти інтероперабельності)

щодо затримки, звичайно, менше завжди краще, але ви можете отримати майже миттєву затримку з невеликою спільно розміщеною валідаторською групою (, наприклад, hyperliquid), яка на практиці сьогодні не пропонує, здається, жодних суттєвих втрат для більшості випадків використання.

Ми щойно випустили 3 мільйони зразків навчального набору даних мовної моделі з високою якістю для таких випадків використання, як:
📄 оптичне розпізнавання символів (OCR)
📊 візуальне питання відповідь (VQA)
📝 підписування

Ми щойно випустили 3 мільйони зразків високоякісного набору даних для навчання мовної моделі з візуальним уявленням для використання в таких випадках:
📄 оптичне розпізнавання символів (OCR),
📊 візуальне питання-відповідь (VQA)
📝 підписування