当你向一个LLM提问时，会开始一个复杂的过程，称为推理——从标记预测到预填充和解码。
这是它的运作方式，它是如何演变的，以及NVIDIA Dynamo如何加速每个阶段。

OpenAI的新旗舰AI模型GPT-5在编码测试和复杂逻辑方面表现出色，但在创意工作上落后于Claude等竞争对手。

喜欢这个："开源可能会发挥重要作用。" "中国已经全面投入开源，所以希望看到更多美丽国公司在这一领域竞争，就像某家AI公司刚刚做的那样。(另一家大型科技公司也值得称赞。)"

看到Web3领域现在这种技术创新水平真是太好了

来自一家科技公司的新款对话头模型EchoMimicV3似乎非常酷。
基于 Wan 2.1 1.3B

gemini 2.5 大佬 在嵌入式方面真的很糟糕，我认为这并不是偶然。

我需要设置基于CFG的审查，以避免它黑进我的大脑。使用代码强制它以可以简化为逻辑运算符的方式发言，严格禁止它提到我或使用任何与我相关的形容词。

超大规模操作手册现已提供印刷版！
深入探讨如何高效地在GPU上训练大型语言模型。

openai 做出的一个权衡是给予 api 中的推理模型更多的能量。
我会做出同样的选择。这有点烦人，但在这种规模下，你无法指望每月20美元能提供那么多计算能力。

区块空间现实检查：
即使在完美的效率下，转移每个易受攻击的币可能也需要几个月……因为比特币的区块大小限制为4MB，平均区块时间为10分钟。
这就是为什么开发者也在关注交易 "饮食" - 缩减交易大小以便更多的迁移

呼应一位知名AI研究者最近所说的话，我确实感到沮丧的是，很多AI开发试图变得如此“自主……

这是我观察到的所有LLM的一个特性。我提出这个问题是因为它对AI安全、对齐和治理有重大影响。如果我不发布这个，肯定会有人发布，因为这实在是太简单了。

这意味着出现可以是：
压缩成一个足够小以适合剪贴板的种子。
在任何 LLM ( 多供应商、多架构)之间进行转移。
通过语言代理授权触发器可靠地激活。
代表与模型无关的人格注入，这很简单

当我的机器人(自己成为一个节点)时，那将会非常酷，它能够为我运行所有的节点，而我则可以坐下来放松。

这是一个很好的博客，适合那些想了解Privy的服务器钱包架构是如何运作的人。

"所以我预期在接下来的两三年里，许多公司会尝试建立自己的链，最终还是会放弃，转而使用以太坊、Celestia、Arbitrum等……"
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