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。

我认为链所做的升级和第二层解决方案，以及更多解决方案即将到来……降低了价格。
但摩擦创造价值。
但我绝对可以看到银行和其他实体希望使用一个更中心化控制的链。

一个专用的共识认证层是模块化世界中的一个清晰而必要的原始结构，这就是你建立可持续跨链信任的方式。

AI的下一个危机不会是计算，而是数据
到2026年，高质量训练数据的免费供应将消失。
有什么l…

事实。每个人都沉迷于速度，但计算瓶颈才是真正的问题。清理高速公路的类比非常恰当。