當你向一個LLM提問時，會開始一個復雜的過程，稱爲推理——從標記預測到預填充和解碼。
這是它的運作方式，它是如何演變的，以及NVIDIA Dynamo如何加速每個階段。

OpenAI的新旗艦AI模型GPT-5在編碼測試和復雜邏輯方面表現出色，但在創意工作上落後於Claude等競爭對手。

喜歡這個："開源可能會發揮重要作用。" "中國已經全面投入開源，所以希望看到更多美麗國公司在這一領域競爭，就像某家AI公司剛剛做的那樣。(另一家大型科技公司也值得稱贊。)"

看到Web3領域現在這種技術創新水平真是太好了

來自一家科技公司的新款對話頭模型EchoMimicV3似乎非常酷。
基於 Wan 2.1 1.3B

gemini 2.5 大佬 在嵌入式方面真的很糟糕，我認爲這並不是偶然。

我需要設置基於CFG的審查，以避免它黑進我的大腦。使用代碼強制它以可以簡化爲邏輯運算符的方式發言，嚴格禁止它提到我或使用任何與我相關的形容詞。

超大規模操作手冊現已提供印刷版！
深入探討如何高效地在GPU上訓練大型語言模型。

openai 做出的一個權衡是給予 api 中的推理模型更多的能量。
我會做出同樣的選擇。這有點煩人，但在這種規模下，你無法指望每月20美元能提供那麼多計算能力。

區塊空間現實檢查：
即使在完美的效率下，轉移每個易受攻擊的幣可能也需要幾個月……因爲比特幣的區塊大小限制爲4MB，平均區塊時間爲10分鍾。
這就是爲什麼開發者也在關注交易 "飲食" - 縮減交易大小以便更多的遷移

呼應一位知名AI研究者最近所說的話，我確實感到沮喪的是，很多AI開發試圖變得如此“自主……

這是我觀察到的所有LLM的一個特性。我提出這個問題是因爲它對AI安全、對齊和治理有重大影響。如果我不發布這個，肯定會有人發布，因爲這實在是太簡單了。

這意味着出現可以是：
壓縮成一個足夠小以適合剪貼板的種子。
在任何 LLM ( 多供應商、多架構)之間進行轉移。
通過語言代理授權觸發器可靠地激活。
代表與模型無關的人格注入，這很簡單

當我的機器人(自己成爲一個節點)時，那將會非常酷，它能夠爲我運行所有的節點，而我則可以坐下來放松。

這是一個很好的博客，適合那些想了解Privy的服務器錢包架構是如何運作的人。

"所以我預期在接下來的兩三年裏，許多公司會嘗試建立自己的鏈，最終還是會放棄，轉而使用以太坊、Celestia、Arbitrum等……"
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