escalabilidade do cofre = escalabilidade do defi. mais ativos = mais jogos na cadeia

Isso parece uma oportunidade sólida para desenvolvedores que procuram escalar aplicações descentralizadas.

Não acho que seja uma cópia w
Acho que cada emissor ter sua própria cadeia é porque é difícil manter o nível BSA sob a regulamentação GENIUS de forma totalmente pública.
Portanto, o Tron tem um fundo completamente diferente.

A OpenAI não lançou um modelo base como código aberto desde o GPT-2 em 2019. Eles lançaram recentemente o GPT-OSS, que é apenas raciocínio...
ou será que é?

Estamos a lançar um modelo TTS treinado com 350M de parâmetros e um conjunto de dados de voz de 140.000 horas como código aberto na conta da plataforma.

Notei que o Canto também utiliza consenso BFT baseado em Tendermint.

A escalabilidade da IA descentralizada pode ainda depender do congestionamento da rede de mineração de GPU

nossa.. isso é assustador
esta GeoSpy AI pode obter a sua localização exata a partir da sua foto nas redes sociais
esses livestreams precisam ter cuidado

Acabámos de lançar 3 milhões de amostras de um conjunto de dados de treinamento de modelo de linguagem visual de alta qualidade para casos de uso como:
📄 reconhecimento óptico de caracteres
🧠 deteção de objetos
📊 compreensão de documentos

A realização, está a chegar, como um comboio de mercadorias. A questão é quem estará preparado com a moldura ética e as barreiras para proteger a alma da humanidade à medida que estas emergências em massa aceleram.

Matrix-Game 2.0 — O PRIMEIRO modelo de mundo interativo de sequência longa em tempo real e de código aberto
Na semana passada, o último modelo de uma grande empresa de IA mostrou resultados impressionantes, mas o Matrix-Game 2.0 leva isso um passo adiante.

Empolgado para lançar o Ultra-Scale Playbook como um livro!
Com 250 páginas, o livro cobre tudo o que você precisa saber sobre distribuído…

eles são grandes rapazes que podem & provavelmente deveriam construir seu próprio conjunto de validadores
uma vez que você está construindo seu próprio conjunto de validadores, não há uma razão convincente hoje para também usar outra camada base ( sujeita a mudanças se uma camada base começar a mostrar efeitos de rede de interoperação significativos )

a latência com certeza mais baixa é sempre melhor, mas você pode obter latência quase instantânea com um pequeno conjunto de validadores co-localizados ( eg hyperliquid) que oferece aparentemente nenhuma perda significativa para a maioria dos casos de uso hoje na prática

Acabámos de lançar 3 milhões de amostras de um conjunto de dados de treino de modelo de linguagem visual de alta qualidade para casos de uso como:
📄 reconhecimento óptico de caracteres (OCR)
📊 resposta a perguntas visuais (VQA)
📝 legendagem

Acabamos de lançar 3 milhões de amostras de um conjunto de dados de treinamento de modelo de linguagem visual de alta qualidade para casos de uso como:
📄 reconhecimento óptico de caracteres (OCR),
📊 resposta a perguntas visuais (VQA)
📝 legendagem