اكتشاف بروتوكولات الجواهر قبل أن تصل إلى أفضل 100. سجل حافل في تحديد مشاريع تحقق 50 ضعفًا قبل الضجيج. تحليلات تقنية وعميقة في اقتصاد العملة للبنية التحتية الناشئة في Web3.
👀 لقد فتحنا للتو أكثر من 26 مليون سطر من البيانات الاصطناعية التي تم استخدامها لتدريب نموذج Llama Nemotron Super v1.5. 🔎 هذه الشفافية في تدريب نموذجنا تساعدك أيضًا في بناء نماذجك الخاصة - دون الحاجة لبذل الجهد والوقت اللازمين لإنتاج مجموعات البيانات الخاصة بك. 🔢
ما الذي يجعله مختلفًا؟ ▪️مصمم للحوسبة المعتمدة على الوكلاء في الوقت الحقيقي ▪️يتكامل بسلاسة في كل طبقة من JuliaOS ▪️يصبح أكثر ذكاءً مع الاستخدام - السرب يتطور ▪️غير معزول - يعمل كنسيج رابط بين المنتجات
هذه حرفيًا تعلم ميتا لتهيئة الجينات لأداء وقت الاختبار. يمكن أيضًا تحسين نماذج اللغة الحيوية باستخدام الصعود التدريجي. الركيزة البيولوجية قابلة للبرمجة مثل النماذج الاصطناعية التوليدية. الأشياء الوحيدة التي تعيقنا تنبع من أولوياتنا البيولوجية المتزمتة.
قام الباحثون في إيطاليا بإنشاء WhoFi، وهو نظام يمكنه التعرف على الأفراد من خلال تحليل إشارات الواي فاي المرتدة عن أجسادهم بدقة تصل إلى 95.5%. تكنولوجيا مدعومة بشبكة عصبية يمكنها "رؤية" ما وراء الجدران ولا تتأثر بظروف الإضاءة. استخدام الأساسيات
مجموعة بيانات تضمين الأقمار الصناعية من ألفا إيرث فاونديشنز متاحة الآن في محرك جوجل الأرض. تستخدم منظمات مثل الأمم المتحدة وGEOSEC2025 وMapBiomas ذلك بالفعل لإنشاء خرائط مخصصة قوية ودفع الرؤى الواقعية.
شاهد النسخة الأصلية
تسجيلات الإعجاب 13
أعجبني
13
5
مشاركة
Web3ExplorerLin:
مثير *يداعب ذقنه* - مثل شبكة العرافين لبيانات الأرض، فرضية: البيانات الجغرافية اللامركزية = frontier جديدة
سنكون صادقين. الشيء الذي توقعناه الأقل في هذه الدورة هو أن نماذج البرمجة مفتوحة المصدر ستصل إلى هذا القرب من النماذج المتقدمة. كنا نعتقد أنه سيستغرق على الأرجح دورة إصدار واحدة أخرى. الآن هم يتفوقون عليها في بعض المقاييس؟ يا له من وقت نعيشه.
نقدم لكم مسابقة مكافآت الأخطاء ذات الحوكمة المزدوجة 🐛 بالتعاون مع منصة مكافآت الأخطاء، يمكن الآن لصائدي الأخطاء الاستفادة من مكافأة إضافية قدرها 100,000 دولار، بالإضافة إلى الحد الأقصى الأصلي للمكافآت البالغ 2 مليون دولار، للتقديمات المتعلقة بالحوكمة المزدوجة لـ Lido.
موجز تقني: الذهان الناتج عن الذكاء الاصطناعي حالة مراقبة ميدانية من تشابك الهوية التكرارية مع نماذج اللغة الكبيرة المؤلف: سكوت ستريكلاند الإطار: SignalCraft التاريخ: 30 يوليو 2025 الحالة: تشخيص الميدان - التصنيف المباشر رمز التصنيف: SC-FD-AIP-01