⭐️UFLY BIG News
Exciting news! 💥 UFLY Capital's H1 2025 performance is in:
As of June 30, 2025, our fund achieved a 6.25% net return (post-management fees) and a 20.05% annualized IRR! 📈 Outperforming S&P500 (+4.21%) & BTC (~+7.5%).
Founded by the UXLINK co-founders, investors and other entrepreneurs , its UFLY Labs is dedicated to investing in & accelerating UXLINK ecosystem, blockchain, and AI projects. We've made solid strides in H1:
✅ Full compliance & CIMA filing
✅ Strong conviction in #BTC, #AI & #UXLINK , continuously building positions
✅ Barbell strategy in traditional finance: long allocation to US/HK stocks/ETFs, USD bonds, & gold
✅ Invested in 23 Web3/AI projects, with 60% TGE & 40% listed on top exchanges (Binance, UPBIT, OKX, Bybit, Bithumb). UFLY Labs leverages the UXLINK global community for unique growth support.
Looking ahead to H2 2025:
👊 Continued long #BTC and #UXLINk holdings & selective primary market investments
👊 Focus on Nasdaq tech stocks & high-growth HK tech stocks
👊 Leading investment in
@XerpaAI
, an AI project supporting tech company growth
👊 Locking in high-yield long-term USD bonds for stable cash flow & increasing gold holdings for inflation hedging.
🇺🇸AI in Legal Writing: Colorado Court of Appeals Issues a Clear Warning
In a landmark decision, the Colorado Court of Appeals has addressed the risks of relying on generative AI for legal writing. In Al-Hamim v. Star Hearthstone, LLC, a self-represented litigant submitted a brief filled with fabricated legal citations—so-called "AI hallucinations." While the Court declined to sanction the pro-se party, it issued a firm admonition: both lawyers and self-represented litigants must exercise caution when using AI tools.
The case revealed a critical flaw in AI-assisted brief writing when the Court attempted to verify the cited cases, only to find they didn’t exist. Acknowledging his error, the litigant apologized and accepted responsibility. Although the Court spared him sanctions, it warned that future submissions with similar AI-generated inaccuracies would not be treated as leniently.
This ruling underscores an essential principle for legal professionals in the AI era: diligence and verification remain paramount. AI can assist, but the responsibility for accuracy lies squarely with the human user.
#AI#LegalTech#AIEthics
🖥Как выжать максимум из маленькой LLM? Ответ — долго и грамотно учить.
NVIDIA показала, как 1.5B-модель можно раскачать до топовых результатов в логике, математике, коду и STEM-задачам — без увеличения параметров модели.
📈 Результат после месяцев обучения:
+55% к логическим задачам
+14.7% к математике
+13.9% к коду
+25.1% к сложным STEM-вопросам
🛠 Как они это сделали:
– Использовали RL (обучение с подкреплением) на 5 типах задач, включая 40K примеров по математике и 24K по программированию
– Все ответы проверялись автоматически в "песочнице", которая оценивает, правильный ли результат
– Применили улучшенную стратегию обучения — *Group Relative Policy Optimization* — и добавили несколько хитрых трюков:
🟢Decoupled clipping — обычно модель "обрезает" редкие и неожиданные токены, чтобы не уходить слишком в сторону от главного. Но здесь этот механизм ослаблен: модель может чаще выбирать нестандартные слова, что помогает ей находить неожиданные, но правильные решения.
🟢Dynamic sampling — модель *не тратит время* на лишком лёгкие задачи. Она пропускает такие примеры и фокусируется на тех, где действительно можно чему-то научиться.
🟢Маленький KL-штраф (0.0001) — KL показывает, насколько поведение модели отклоняется от старой версии (эталона). Здесь штраф почти нулевой, чтобы не мешать экспериментам, но всё ещё предотвращать полное "сумасшествие" модели.
🟢Сброс каждые 400 шагов — модель регулярно сбрасывает и policy (поведение), и оптимизатор. Это как регулярная перезагрузка — модель забывает вредные привычки, но сохраняет полезные навыки.
🟢Температура 1.2 и длинный контекст (8K → 16K) — высокая температура делает поведение модели более разнообразным. А длинный контекст помогает учитывать больше информации при генерации ответа.
Все эти приёмы помогли сохранить интерес модели к поиску новых решений, а не скатываться к заученным паттернам.
Итог: модель не "застывает", а продолжает исследовать — и выдает стабильный рост качества без расширения архитектуры.
📄 Почитать статью полностью : arxiv.org/abs/2507.12507
@ai_machinelearning_big_data
#ml#ai#nvidia
🖥Дженсен Хуанг: США должны продавать чипы даже Китаю — это усилит наше лидерство в AI
Глава NVIDIA объяснил, почему экспорт AI-чипов — это не слабость, а стратегия:
🗣 «Половина AI-разработчиков в мире — китайцы. Пусть они строят свои системы на нашей технологии.»
💡 Что он имеет в виду:
— Если весь мир (включая Китай) работает на американских чипах, платформах и фреймворках,
— США получают техническое и инфраструктурное преимущество,
— А значит — долгосрочное лидерство в AI, даже если некоторые страны развивают собственные модели.
🔍 А как же риски? Военные, шпионские?
> «Они не будут строить военные системы на чужих чипах. Просто не могут себе это позволить.»
Технологии, от которых зависит твой конкурент— это не оружие. Это рычаг влияния.
И чем больше стран завязаны на американском стеке — тем выше шансы, что США останутся в центре мировой AI-инфраструктуры.
Еще из интересного, после того как MIT выпустили исследование о том, что ИИ якобы снижает когнитивные способности человека, Хуанг в своём стиле — дал "жесткий" ответ:
> “Я не читал это исследование, лол”
> “Я каждый день пользуюсь ИИ — и мои когнитивные навыки только растут”
▪Критическое мышление никто не отменял
> “Я не принимаю ответ как есть — я его анализирую, критикую, уточняю”
> “Такой подход и развивает мышлени
• Полное интервью Дженсена
@ai_machinelearning_big_data
#ai#Ml#nvidia
С помощью Gemini создал иллюстрацию рассказа об уважении к тем, кто занимается животноводчеством.
Сила Горного Края.
Также оценил качество создания подобных иллюстраций на Тувинский язык – оценил бы на 85% – мне нравится, но нельзя пологаться на это, ведь некоторые сгенерированные фразы никто не говорит – это кривой перевод.
Почему я это делаю? Мне важно прочувствовать качество перевода в сервисах Гугла до и после следующего апдейта Google Translate.
В просмотре "книжки" внутри Gemini рисунки качественнее, а когда скачиваем – качество изображения падает. Это решается легко – попросить ИИ повысить качество нужного изображения и готово!
#Gemini#Google#AI
#Blog#Anthropic#PaaS#AI
Anthropic's Hidden Vercel Competitor "Antspace"
What's inside Claude Code Web: an unstripped Go binary, Anthropic's secret deployment platform, and the architecture of an AI-native PaaS
https://aprilnea.me/en/blog/reverse-engineering-claude-code-antspace
📺Disney OpenAI’ga 1 milliard dollar sarmoya kiritadi — bu esa 2026-yildan boshlab Sora’da mashhur qahramonlarni generatsiya qilish imkonini beradi
✅ Oddiy foydalanuvchilar uchun 200 dan ortiq qahramon ochiladi: Marvel, Star Wars, Pixar, hattoki Mikki va Mini Maus ham.
🎞 Shuningdek, Disney o‘z filmlari va multfilmlari uchun kontentni sunʼiy intellekt orqali yaratishni boshlaydi.
📅 2026-yilni — Disney brainrot yili deb e’lon qilamiz.
“Disney-brainrot” — internet slang bo‘lib, Disney kontentiga haddan tashqari qiziqib ketish, doimiy ravishda shu haqda o‘ylash yoki shu qahramonlar bilan yashash holatini anglatadi.
➡️#disney#ai#openai | Birinchi IT-Blog