可編程數據是web3應用的一個有趣演變。但這與現有的去中心化計算解決方案相比如何？

我覺得你不明白
kimi k2 是如此出色的模型。它的優秀令人難以置信。
我一直在試駕它，真是令人驚嘆。

機器的可驗證信任層是唯一有效的方式

11年前，關於以太坊的願景在以太坊白皮書中發布。
初始文件中包含了像sav…這樣的想法。

ELON：即使有槍指着我的頭，我也無法閱讀你在X聊天中的消息
"我們目前正在大力改進DM系統。
所以新的系統叫做X聊天，涉及音頻、視頻通話，它完全加密，點對點，類似於比特幣的風格。
測試是即使

推理 - 實際上不是，只有一個例外(見下文)。大多數模型不需要這個。行業"標準"是48GB，這意味着大多數模型至少假設這個。您將能夠在這些模型上以更少的參數運行即使是最大的模型。大多數圖像和視頻模型是48GB。

AI模型驗證 - 大多數需要驗證者的模型是1B、3B和8B。這些模型很容易適應24GB和48GB的GPU。您基本上可以在任何數據中心的GPU上運行驗證者。

清晰的API和強大的原語在人工智能時代的槓杆作用提升了100倍。

看到人工智能生成的代碼開始推動基礎設施平台朝着更好的計算機科學實踐發展，真是太棒了：清晰的語義、強類型、簡化的狀態管理等等。

Blindsight是Neuralink在Telepathy之後的下一個產品。它的目標是恢復天生失明個體的視力。Blindsight植入物已經在猴子身上取得了成功。

Kusama在Spammening期間達到了143K每秒交易量(TPS)，僅使用了其潛力的一小部分。
憑藉彈性擴展和共享安全性，Polkadot的潛力看起來十分可觀。

gpt5 採用了一種新穎的專家混合方法，使其在各個領域都表現得極爲強大。
實驗室將不得不花費接下來的三個月來復制這個。

有一些用例適合在消費級GPU上運行，但通常不是大型語言模型（LLMs）。

Gemma Pulse是我們最被忽視的功能之一
它從多個來源、平台等進行的數據抓取深度是驚人的

鏈上計算是否是長期的關鍵差異化因素？

在正在進行的2025年世界人工智能大會上，上海舉辦了一個特別的WAIC技能舞臺，重現了1980到1990年代繁忙的上海街道上當代人工智能機器人的場景。點擊視頻了解更多。