شركات مثل إنتل وآي بي إم وجوجل قامت بتجميد آلاف من الأدوار الجديدة المحتملة التي من المتوقع أن تتولى الذكاء الاصطناعي تنفيذها في السنوات الخمس المقبلة.
NVIDIA تتصدر لوحات صدارة تتبع الأجسام المتعددة 🏆 نحن فخورون بالإعلان أن NVIDIA تحتل المرتبة الأولى في كل من DanceTrack، وهو أحد أكثر مجموعات البيانات تحديًا لتتبع الأجسام المتعددة، و MOT17، مجموعة البيانات التي تعكس حالات الاستخدام في المدن الواقعية، والمعايير لتتبع الأجسام المتعددة.
يجب أن يفضل معظم المستخدمين GPT-5 قريبًا؛ سيتم تنفيذ التغيير خلال اليوم المقبل. الحل الحقيقي هنا هو السماح للمستخدمين بتخصيص أسلوب ChatGPT بشكل أكبر. نحن نعمل على ذلك!
🎉مؤخراً: نموذجنا NVIDIA Canary-1b-v2 يتصدر الآن قائمة ASR 🏆 للنماذج المفتوحة من حيث دقة التعرف على الكلام متعدد اللغات. 🤗 🦜 NVIDIA Canary-1b-v2، هو نموذج مكون من مليار معلمة تم تدريبه على Granary من أجل النسخ عالي الجودة
تلخيص لمشكلة المستخدمين الذين تعرضوا للانحصار، هناك ثلاث حالات من الانحصار على SOL. 1، ارتكاب خطأ من قبل العقد، واللعب بنفسه ضد الآخرين. 2، مشبك جديد، ليس من النوع الذي يبدو وكأنه يشتري ويبيع ويعلق الصفقة في المنتصف. 3، مشبك قديم. بغض النظر عن الأنواع الثلاثة من المشابك، طالما أنك قد قمت بفتح حماية MEV على منصة تداول معينة، وتمت مشابكتك، يمكنك التحقق مع خدمة العملاء، إذا تم التحقق من أن الوضع هو كذلك. سيتم تعويض المبلغ المشبك بالكامل لك.
هناك أيضًا بالطبع L2s ناجحة جدًا، ولا يحتاجون جميعًا إلى التحول ليصبحوا L1s أيضًا ( على الرغم من أن البعض قد فعلوا & من المحتمل أن يفعل الآخرون ) المهم هو أنه لا يهم في الواقع كثيرًا بالنسبة لمعظمهم، خاصة الجيدين، بالتأكيد لا أعتقد أننا سنرى أن الجميع يجب أن يتحول إلى L2
جامعة نانكاي تطور طريقة مبتكرة لكشف النصوص باستخدام الذكاء الاصطناعي كشف باحثون في جامعة نانكاي عن استراتيجية جديدة تُطلق عليها "تعليم الفرق المباشر" (DDL) التي تُحسن بشكل كبير من اكتشاف النصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. المدربون باستخدام DDL يمكنهم تحديد المحتوى من أحدث نماذج اللغة الكبيرة.
من المفارقات أن انتشار L2 هو مصدر المشكلة وحلها في نفس الوقت. مساحة الكتلة رخيصة ومساحة الـ blob أرخص. يُعتبر L1 مكاناً قابلاً للتطبيق مع الهندسة المعمارية المناسبة لتشغيل Dex عالي الأداء.