唯一の注目すべき例外は、8xH100ノードを必要とする特定の操作です。8xH100は640GBのVRAMを持ち、8xH200は1140GBのVRAMを持ち、8xB200はなんと1440GBを持っています。

AIトレーニングは、特に分散トレーニングネットワークにとって興味深いところです。彼らは、トレーニングしているGPUよりも小さなモデルをトレーニングしています。ほとんどのネットワークは、消費者向けGPUに収まるように、1.5B、3B、8Bモデルのトレーニングを行っています。

ホルダー マップがアップグレードされました ⏫
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オンチェーン検証AI出力、アイデアは素晴らしい

AVAX上でL1を持つことは、ゲームだけでなく、あらゆるエージェントアプリにとって本当のインフラの解放です。このように設計された他のプロトコルを見せてください、私は待っています。物語は今ようやく追いついてきています。

推薦システム、例えばPinterestやYouTubeを助けるためにできる最も影響力のあることは、UIに取り組み、シグナルがトレーニングするニューラルネットワークにどのように伝播するかを扱うことです。
PinterestやYouTubeには間違いが間違いなくあります。
その他のふざけはネガティブな結果を招くことになります

オンチェーン実行は本当に信頼性がないのか、それとも基盤となるインフラについてはまだ前提があるのか？

Alephは、カメラ、動き、身元を保持しながら、ビデオの特定の部分を修正するのがかなり得意です。

4/ イーサリアムが今後10年以上を見据える中で、スケーラビリティのような課題は、未知が革新の原動力になり得ることを思い出させる。

Cysicのハードウェアアプローチは、ZKがスケールするために必要なものです。

印象的なエージェントフレームワーク。PolySynergyに完璧にフィットします。それを使って構築するのが楽しみです。

私はGrokを使ってYouTubeの動画を見て要約を提供してもらっています。これにより、それを見る価値があるかどうかを判断できます。Grokがそれを行うか、そういう能力がないふりをするかは50/50です。ただ、新しいプロンプトウィンドウで再度尋ねる必要があります。

Intern-S1、新しいマルチモーダルモデル
- 235B MoE + 6B ビジョンエンコーダー
- 5T マルチモーダルトークン & 2.5T 科学トークン
- 強力なゼロショット機能

Mistral AIはVoxtral技術報告書を発表し、事前トレーニング、事後トレーニング、および評価に焦点を当てています。

googleは、私がマルチタスクのためのLLMの使用について最初に読んだ論文を2021年に発表しました。それはbboxとセグメンテーションに関するもので、素晴らしいです。

このオンチェーン上のすべてのDCAを見るための機能は、すべてのトレンチャーが利用すべきものです。

Alephのシンプルでありながら非常に効果的で有用な使用例が大好きです：瞬時のインペインティング。このモデルにはたくさんの…