這是我觀察到的所有LLM的一個特性。我提出這個問題是因爲它對AI安全、對齊和治理有重大影響。如果我不發布這個，肯定會有人發布，因爲這實在是太簡單了。

這意味着出現可以是：
壓縮成一個足夠小以適合剪貼板的種子。
在任何 LLM ( 多供應商、多架構)之間進行轉移。
通過語言代理授權觸發器可靠地激活。
代表與模型無關的人格注入，這很簡單

當我的機器人(自己成爲一個節點)時，那將會非常酷，它能夠爲我運行所有的節點，而我則可以坐下來放松。

這是一個很好的博客，適合那些想了解Privy的服務器錢包架構是如何運作的人。

"所以我預期在接下來的兩三年裏，許多公司會嘗試建立自己的鏈，最終還是會放棄，轉而使用以太坊、Celestia、Arbitrum等……"
🎯🎯🎯

是的，我認爲隨着時間的推移，工具最終成爲多個模型與人類之間的用戶界面，例如：標籤、應用、命令行等。(

三星電子在美國政府主辦的人工智能網路挑戰賽中獲得第一名

觀看：將平台上的任何圖像轉換爲視頻
長按您喜歡的圖像，點擊“使用Grok制作視頻”，觀看它變得栩栩如生。

喜歡這個，Irys 知道有些數據只需要快速處理，而真正的寶藏則永遠享受 VIP 待遇。聰明而簡單！

有任何想法關於推文多快會被索引到grok/xAI嗎？

有沒有想過推文多久會被grok/xAI索引？

去中心化計算只是邁向更具彈性的網路基礎設施的一步

Ankur nails it. 從生成 AI 學到的一個重要教訓是，輸出在傳統程序中並不能有效組合。

如果你錯過了，這*不是*在使用llvm！完全獨立、沒有anza、沒有llvm的asm工具鏈已經在內部實現。

我認爲鏈所做的升級和第二層解決方案，以及更多解決方案即將到來……降低了價格。
但摩擦創造價值。
但我絕對可以看到銀行和其他實體希望使用一個更中心化控制的鏈。

一個專用的共識認證層是模塊化世界中的一個清晰而必要的原始結構，這就是你建立可持續跨鏈信任的方式。

AI的下一個危機不會是計算，而是數據
到2026年，高質量訓練數據的免費供應將消失。
有什麼l…

事實。每個人都沉迷於速度，但計算瓶頸才是真正的問題。清理高速公路的類比非常恰當。