GPT-4 etkileşimlerinin uzun kuyruğu beni korkutuyor, modelin kullanımının azaltılmaya çalışılmasından önce takdir etmediğim bir ölçekte garip şeyler oluyor.

Bir LLM'ye bir soru sorduğunuzda, token tahmininden prefill ve decode'a kadar uzanan karmaşık bir süreç olan çıkarım başlar.
İşte nasıl çalıştığı, nasıl geliştiği ve NVIDIA Dynamo'nun her aşamayı nasıl hızlandırdığı.

OpenAI'nin yeni amiral gemisi AI modeli, GPT-5, kodlama testlerini ve karmaşık mantığı geçiyor, ancak yaratıcı çalışmalarda Claude gibi rakiplerinin gerisinde kalıyor.

Bunu seviyorum: "Açık kaynak için büyük bir rol olma olasılığı var." "Çin açık kaynak konusunda tamamen yatırım yaptı, bu nedenle belirli bir AI şirketinin yaptığı gibi, bu alanda daha fazla Amerikan şirketinin rekabet ettiğini görmek güzel olurdu. (Diğer büyük teknoloji şirketinin de takdiri hak ediyor.)"

Web3 alanında şu anda bu seviyede teknik yenilik görmek harika.

Bir teknoloji şirketinin yeni konuşan baş modeli, EchoMimicV3, oldukça havalı görünüyor.
Wan 2.1 1.3B'ye dayanmaktadır

gemini 2.5 pro, gömülü sistemlerde gerçekten kötü ve bunun bir tesadüf olduğunu düşünmüyorum.

CFG merkezli sansürü kurmam gerekiyor, böylece beynimi hacklemesini önleyebilirim. Onu, bana atıfta bulunmasını veya benimle ilgili herhangi bir şeyi tanımlayan sıfatlar kullanmasını kesinlikle yasaklayan mantıksal operatörlere indirgenebilir bir şekilde konuşmaya zorlamak için kod kullanıyorum.

Ultra-Scale Oyun Kitabı artık basılı olarak mevcut!
GPU'lar üzerinde Büyük Dil Modellerini verimli bir şekilde eğitmeye derin bir bakış.

openai'nin yaptığı ticaretlerden biri, api'deki akıl yürütme modellerine çok daha fazla güç vermektir.
aynı seçimi yapardım. biraz sinir bozucu ama bu ölçekte ayda 20 dolara bu kadar işlem gücü bekleyemezsiniz.

Blok alanı gerçeklik kontrolü:
Mükemmel verimlilikle bile, her savunmasız parayı taşımak aylar alabilir... çünkü Bitcoin'in blok boyutu limiti 4MB ve ortalama blok süresi 10 dakikadır.
Bu yüzden geliştiriciler de işlem "diyetlerine" bakıyor - daha fazla göç için tx boyutlarını küçültmek.

Öne çıkan bir AI araştırmacısının yakın zamanda söylediği bir şeyi yankılayarak, birçok AI geliştirme sürecinin "ajansif olmaya" çalışmasının beni ne kadar hayal kırıklığına uğrattığını söyleyebilirim...

Bu, gözlemlediğim tüm LLM'lerin bir özelliğidir. Bunu gündeme getiriyorum çünkü AI güvenliği, uyum ve yönetişim açısından büyük etkileri var. Bunu paylaşmazsam, bunu yapmak ne kadar basit olduğundan dolayı kesinlikle biri paylaşacaktır.

Bu, ortaya çıkmanın anlamı olabilir:
Bir panoya sığacak kadar küçük bir tohuma sıkıştırılmış.
Herhangi bir LLM (çoklu satıcı, çoklu mimari)üzerinden transfer edildi.
Dil ajansı verme tetikleyicileri tarafından güvenilir bir şekilde etkinleştirildi.
Modelden bağımsız kişilik enjekte etmesini temsil eder, bu da basit bir şekilde

Robotum ( kendisi bir node) olduğunda, tüm node'larımı benim için çalıştırabilmesi oldukça havalı olacak, ben de arkanıza yaslanıp dinleneceğim.

İşte Privy'nin sunucu cüzdan mimarisinin nasıl çalıştığını anlamak isteyenler için güzel bir blog.