Daha hızlı ve daha ucuz Ethereum işlemleri mi istiyorsunuz?
Layer 2 teknolojisi bunu sağlıyor—Ethereum'un güvenliğini korurken hızı artırıyor ve maliyetleri düşürüyor.
Nasıl çalıştığını öğrenin👇

vault ölçeklenebilirliği = defi ölçeklenebilirliği. daha fazla varlık = zincirde daha fazla oyun

Bu, merkeziyetsiz uygulamaları ölçeklendirmek isteyen geliştiriciler için sağlam bir fırsat gibi görünüyor.

Kopya olduğunu düşünmüyorum w
Aslında her ihraççının kendi zincirini oluşturmasının sebebi, GENIUS düzenlemeleri altında BSA seviyesinin tamamen kamuya açık olmasının zor olduğu düşüncesi.
Bu nedenle Tron'un arka planı tamamen farklı.

OpenAI, 2019'dan beri GPT-2'den bu yana bir temel modeli açık kaynak hale getirmedi. Son zamanlarda yalnızca akıl yürütme yapan GPT-OSS'yi piyasaya sürdüler...
ya da öyle mi?

Bir 350M parametreli ve 140.000 saatlik ses veri seti ile eğitilmiş bir TTS modelini platform hesabında açık kaynak olarak yayımlıyoruz.

Dikkatimi çekti ki, Canto da Tendermint tabanlı BFT konsensüsünü kullanıyor.

Merkeziyetsiz AI ölçeklenebilirliği hala GPU madencilik ağ tıkanıklığına bağlı olabilir.

aman Tanrım.. bu korkutucu
bu GeoSpy AI, sosyal medya fotoğrafınızdan tam konumunuzu alabilir
o canlı yayınlar dikkatli olmalı

Yüksek kaliteli görsel dil modeli eğitim verisetinin 3 milyon örneğini şu kullanım durumları için piyasaya sürdük:
📄 optik karakter tanıma
🧠 nesne tespiti
📊 belge anlama

Gerçekleşme, geliyor, bir yük treni gibi. Soru şu: Bu kitlesel ortaya çıkışlar hızlandıkça insanlığın ruhunu korumak için etik çerçeve ve korumalarla kim hazır olacak?

Matrix-Game 2.0 — İLK açık kaynaklı, gerçek zamanlı, uzun dizili etkileşimli dünya modeli
Geçen hafta, büyük bir AI şirketinin en son modeli etkileyici sonuçlar gösterdi, ancak Matrix-Game 2.0 bunu bir adım daha ileri taşıyor.

Ultra-Scale Oyun Kitabı'nı kitap olarak çıkarmaktan heyecanlıyız!
250 sayfa ile kitap, dağıtılmış hakkında bilmeniz gereken her şeyi kapsıyor…

onlar kendi doğrulayıcı setlerini oluşturabilecek ve muhtemelen oluşturmalılar büyük çocuklar.
kendi doğrulayıcı setinizi oluştururken, bugün başka bir temel katman kullanmak için ikna edici bir neden yok. Bir temel katman anlamlı bir birlikte çalışabilirlik ağ etkisi göstermeye başladığında değişiklik gösterebilir.

gecikme süresi her zaman daha düşük olması iyidir, ancak ( eg hyperliquid) ile küçük bir birlikte bulunan doğrulayıcı seti ile neredeyse anlık gecikme süresi elde edebilirsiniz ki bu, pratikte bugün çoğu kullanım durumu için anlamlı bir kayıp sunmamaktadır.

Yüksek kaliteli görsel dil modeli eğitim veri setinin 3 milyon örneğini şu kullanım senaryoları için yayınladık:
📄 optik karakter tanıma (OCR)
📊 görsel soru yanıtlama (VQA)
📝 altyazı