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

所以現在這將對推斷有意義，我們在 H200s 上幾乎無法適應量化的 Q8 Qwen Coder 3 和 Kimi K2 實例。Kimi K2 @ Q8 甚至沒有爲上下文留出 kv 緩存的空間。這些模型能否適應一個單獨的 8xB200 實例？可能，我們這周會嘗試。

目前可用性非常有限，我們不預計在短期內大規模運行這些，至少還需要幾個月的時間，但運行單個實例來爲我們的用戶托管編碼模型是一個明確的可能性。我們運行B200、H200、H100、A100、L40S和4090 48GB。

🚨 ELON: STARSHIP的下一步？一個軌道推進DEPO
"在實現航天器的全面重復使用之後，下一個重大的技術挑戰是軌道加油，我們實際上是在軌道上轉移推進劑。
有點像空中加油，但在太空中。
在這種情況下，它是軌道的

更快的模型交互 + 並行處理 = 更好的人工智能應用
5倍的處理提升讓開發者能夠在子網中疊加專用模型

在氣泡圖和其他捆綁身分工具出現之前，捆綁是如何工作的：
Jito交易，一個錢包購買代幣，然後在同一交易中分發到多個錢包。
當前捆綁的工作方式：
Jito交易，一個錢包購買代幣然後出售代幣，但

🇺🇸 人工智能正在推高你的電費 - 太陽能是我們唯一的出路嗎？
美國最大的電網PJM表示，人工智能數據中心正在消耗電力——是傳統數據中心的30倍。
在2024年和2025年之間，人工智能幫助推動了13個州的90億美元成本激增。
那是額外的

這不是網格，而是濺出物。雖然你可以從中生成一個網格以用於碰撞等。

如果你在你朋友的軟件中發現了漏洞，請務必報告，並提供所有必要的信息並清晰說明。對你的朋友好一點！軟件漏洞是有原因的。然後開發者就能找到它們！

唯一的例外是數據隱私。您始終可以運行32B或70B模型，並將您的個人數據輸入進行本地處理。

開箱即用。開放的 llm 生態系統對此沒有得到足夠的認可。

要“證明”你是人類將變得越來越困難。這有點因爲我們根本不知道這是什麼。
現在幾乎不可能，今年肯定會變得不可能。

遠比僅僅是ERC20復雜得多，流動性特徵顯著更差，並且需要爲所有第三方應用程序進行定制集成以處理過渡。所有這些導致了創作者、收藏家和生態系統的體驗顯著更差。所有這一切只是爲了掩蓋。

8. 谷歌DeepMind宣布推出Aeneas，這是一種前沿的AI模型，改變了歷史學家與過去的連接方式。

MEV 確實無法消滅，所以目前整體的思路是把 MEV 的權力交給應用，而不是鏈和節點

MEV 確實無法消滅，所以目前整體的思路是把 MEV 的權力交給應用，而不是鏈和節點

同意 Bang
對人工智能的信任至關重要。FIL與透明的鏈上存儲的結合是人工智能問責制的突破。

ZK 笨重且昂貴。
然後一個新項目來了。
現在ZK便宜且快速。
升級不是可選的。它是不可避免的。
這是我計算的證明