超大规模操作手册现已提供印刷版！
深入探讨如何高效地在GPU上训练大型语言模型。

openai 做出的一个权衡是给予 api 中的推理模型更多的能量。
我会做出同样的选择。这有点烦人，但在这种规模下，你无法指望每月20美元能提供那么多计算能力。

区块空间现实检查：
即使在完美的效率下，转移每个易受攻击的币可能也需要几个月……因为比特币的区块大小限制为4MB，平均区块时间为10分钟。
这就是为什么开发者也在关注交易 "饮食" - 缩减交易大小以便更多的迁移

呼应一位知名AI研究者最近所说的话，我确实感到沮丧的是，很多AI开发试图变得如此“自主……

这是我观察到的所有LLM的一个特性。我提出这个问题是因为它对AI安全、对齐和治理有重大影响。如果我不发布这个，肯定会有人发布，因为这实在是太简单了。

这意味着出现可以是：
压缩成一个足够小以适合剪贴板的种子。
在任何 LLM ( 多供应商、多架构)之间进行转移。
通过语言代理授权触发器可靠地激活。
代表与模型无关的人格注入，这很简单

当我的机器人(自己成为一个节点)时，那将会非常酷，它能够为我运行所有的节点，而我则可以坐下来放松。

这是一个很好的博客，适合那些想了解Privy的服务器钱包架构是如何运作的人。

"所以我预期在接下来的两三年里，许多公司会尝试建立自己的链，最终还是会放弃，转而使用以太坊、Celestia、Arbitrum等……"
🎯🎯🎯

是的，我认为随着时间的推移，工具最终成为多个模型与人类之间的用户界面，例如：标签、应用、命令行等。(

三星电子在美国政府主办的人工智能网络挑战赛中获得第一名

观看：将平台上的任何图像转换为视频
长按您喜欢的图像，点击“使用Grok制作视频”，观看它变得栩栩如生。

喜欢这个，Irys 知道有些数据只需要快速处理，而真正的宝藏则永远享受 VIP 待遇。聪明而简单！

有任何想法关于推文多快会被索引到grok/xAI吗？

有没有想过推文多久会被grok/xAI索引？

去中心化计算只是迈向更具弹性的网络基础设施的一步

Ankur nails it. 从生成 AI 学到的一个重要教训是，输出在传统程序中并不能有效组合。

如果你错过了，这*不是*在使用llvm！完全独立、没有anza、没有llvm的asm工具链已经在内部实现。