AI模型验证 - 大多数需要验证者的模型是1B、3B和8B。这些模型将很容易适应24GB和48GB GPU。您基本上可以在任何数据中心的GPU上运行验证者。

所以现在这将对推断有意义，我们在 H200s 上几乎无法适应量化的 Q8 Qwen Coder 3 和 Kimi K2 实例。Kimi K2 @ Q8 甚至没有为上下文留出 kv 缓存的空间。这些模型能否适应一个单独的 8xB200 实例？可能，我们这周会尝试。

目前可用性非常有限，我们不预计在短期内大规模运行这些，至少还需要几个月的时间，但运行单个实例来为我们的用户托管编码模型是一个明确的可能性。我们运行B200、H200、H100、A100、L40S和4090 48GB。

🚨 ELON: STARSHIP的下一步？一个轨道推进DEPO
"在实现航天器的全面重复使用之后，下一个重大的技术挑战是轨道加油，我们实际上是在轨道上转移推进剂。
有点像空中加油，但在太空中。
在这种情况下，它是轨道的

更快的模型交互 + 并行处理 = 更好的人工智能应用
5倍的处理提升让开发者能够在子网中叠加专用模型

在气泡图和其他捆绑身份工具出现之前，捆绑是如何工作的：
Jito交易，一个钱包购买代币，然后在同一交易中分发到多个钱包。
当前捆绑的工作方式：
Jito交易，一个钱包购买代币然后出售代币，但

🇺🇸 人工智能正在推高你的电费 - 太阳能是我们唯一的出路吗？
美国最大的电网PJM表示，人工智能数据中心正在消耗电力——是传统数据中心的30倍。
在2024年和2025年之间，人工智能帮助推动了13个州的90亿美元成本激增。
那是额外的

这不是网格，而是溅出物。虽然你可以从中生成一个网格以用于碰撞等。

如果你在你朋友的软件中发现了漏洞，请务必报告，并提供所有必要的信息并清晰说明。对你的朋友好一点！软件漏洞是有原因的。然后开发者就能找到它们！

唯一的例外是数据隐私。您始终可以运行32B或70B模型，并将您的个人数据输入进行本地处理。

开箱即用。开放的 llm 生态系统对此没有得到足够的认可。

要“证明”你是人类将变得越来越困难。这有点因为我们根本不知道这是什么。
现在几乎不可能，今年肯定会变得不可能。

远比仅仅是ERC20复杂得多，流动性特征显著更差，并且需要为所有第三方应用程序进行定制集成以处理过渡。所有这些导致了创作者、收藏家和生态系统的体验显著更差。所有这一切只是为了掩盖。

8. 谷歌DeepMind宣布推出Aeneas，这是一种前沿的AI模型，改变了历史学家与过去的连接方式。

MEV 确实无法消灭，所以目前整体的思路是把 MEV 的权力交给应用，而不是链和节点

MEV 确实无法消灭，所以目前整体的思路是把 MEV 的权力交给应用，而不是链和节点

同意 Bang
对人工智能的信任至关重要。Filecoin与透明的链上存储的结合是人工智能问责制的突破。

ZK 笨重且昂贵。
然后一个新项目来了。
现在ZK便宜且快速。
升级不是可选的。它是不可避免的。
这是我计算的证明