我試圖找到一個聚合模糊單子的API，Sequence和Rarible都聲稱可以，但實際上都沒有拉取單子。Blur做了什麼來摧毀聚合器嗎？

我們僅僅是在挖掘人工智能潛力的表面。
谷歌DeepMind的Aeneas模型以72%的準確率解讀古拉丁銘文。
它使用了一個包含176k銘文和多模態輸入的數據集，以提高準確性
但這只是開始...

嗯……對每一個了解區塊鏈基本知識的普通加密貨幣人士來說，風險顯而易見。或者至少，至少聽說過51%攻擊一次。

在單個GPU上運行OpenLoRA可不是開玩笑的。
這種優化可以將基礎設施轉化爲廣泛使用。

公共互聯網將TP的速度限制在1500-2000 - 需要高速專用網路

Chillhouse 應用程式接口 v2 現已上線，專注於使冷卻器能夠爲他們的家建造飛輪。

BAM💥
Solana沒有放慢腳步。Jito推出了區塊組裝市場，計算限制躍升20%，應用程序悄然爲用戶帶來了新功能。

讓我們看看六個月後的情況。我們開始看到幾何圖形從這些(中消失。例如，你可以在沒有窗戶的牆上進行相當不錯的平面映射)。Splats通常是從多視圖重建的，因此你會有許多不一致之處，特別是因爲它們是用

關於跨鏈技術中的信任假設的有趣向下破位

官方公告：UBTECH 的 Walker S2 率先實現人形機器人自主換電，支持 24 小時不間斷運行。

鏈連結與瑞波幣在金融中的比較 💸
SWIFT：Chainlink的CCIP推動SWIFT的區塊鏈試點(Citi，BNP Paribas)。瑞波幣的ISO 20022合規性有助於信息傳遞，但沒有XRP集成。
DTCC：UBS(，Chainlink 的 CCIP 爲 DTCC 的通證化)JPMorgan提供支持。XRP 的 DTCC 作用爲零。
國際標準化組織

Solana 每秒交易量(TPS) — 在我看來，加密貨幣中最美麗的圖表之一
你可以看到在2022年早些時候，Solana 的每秒交易量(TPS)穩定地突破了500-800，現在它穩定地達到了3000-5000 TPS。

使用 Diffusers 和 PEFT 對 Flux 進行快速 LoRA 推理
有很好的材料展示如何優化LoRA模型的推理。

以太坊已經連續在線十年，沒有任何中斷和維護窗口。
在那個時候:
- Facebook在2021年宕機了6小時
- 谷歌在2020年發生了5小時的故障
- 亞馬遜在2021年發生了8小時的停機
- Cloudflare 在 2022 年經歷了 1.5 小時的停機
- github在2022年經歷了2小時的宕機
以太坊的正常運行時間無與倫比

給你反饋一個你現有代碼的bug，緊急提款函數有bug，某些代幣，比如以太坊鏈的usdt，他transfer函數沒有返回值，你這樣寫無論如何都會調用失敗。建議使用safeTransfer

AI模型驗證 - 大多數需要驗證者的模型是1B、3B和8B。這些模型將很容易適應24GB和48GB GPU。您基本上可以在任何數據中心的GPU上運行驗證者。

所以現在這將對推斷有意義，我們在 H200s 上幾乎無法適應量化的 Q8 Qwen Coder 3 和 Kimi K2 實例。Kimi K2 @ Q8 甚至沒有爲上下文留出 kv 緩存的空間。這些模型能否適應一個單獨的 8xB200 實例？可能，我們這周會嘗試。