Trouver du contenu similaire

黃仁勳（英偉達創辦人）AI Summit 公開演講片段 #区块链#AI#Nvdia#黄仁勋#英伟达

#青龙#豆包#腾讯#AI #教你用豆包运行青龙面板任务脚本 教你用豆包薅，长任务脚本免费运行，性能接近普通服务器，蛟龙脚本也行？ 几乎适用于现有所有的蛟龙脚本，即使代码为加密混淆脚本也可以运行。 目前许多脚本从系统环境变量中取值，如：可用于签到的青龙面板，需要在环境变量中填写内容，以便脚本能运行。 本文章在云环境下通过将.env文件作为环境变量来读取，从而解决难以配置环境变量的问题。实现在青龙面板内能运行的脚本，在豆包内也能运行。 优点：免费，响应快，根据官方数据，配置为2核CPU，内存4G，磁盘10GB，优于1核2G的服务器了， 达到几百块一年的轻量级服务器的标准 了，能命令行操作，可长时间运行，几乎可以适用于所有脚本，即使关闭网页也会接着执行脚本任务 缺点：无法定时执行，目前 仍然需要手动 ，某些对ip限制的脚本无法运行 😀项目作者：大酱紫 😀项目地址：点击链接 感谢 @tianonm 投稿！ 📢 群聊:@TossQL 🎈 频道:@TossQLChannel

🪙🗞 过去 12小时加密與 幣圈 爆料 —————————————————— 🔥 Arthur Hayes 表示：在 美联储 重新印钞之前，他不会投入 1 美元买 Bitcoin。 🚨 链上 RWA 市场规模突破 $22B 新高，主要集中在 代币化基金、黄金与大宗商品。 🚨 美国议员提出 DEATH BETS Act，禁止对战争、暗杀或死亡进行预测市场投注。 🔥 MicroStrategy（Strategy）单日交易量达到 $409M，创历史新高。 🚨 美国 司法部 调查 伊朗 实体是否通过 Binance 规避制裁。 🇺🇸 美国 2 月通胀率 2.4%，符合市场预期。 🔥 Mastercard 推出 Crypto Partner Program，联合 85 家加密企业推动全球支付。 🔥 Nvidia 向 Nebius Group 投资 $2B，建设 AI / HPC 超级数据中心。 🇺🇸 U.S. Securities and Exchange Commission 与 Commodity Futures Trading Commission 签署 MOU，协调加密监管。 🇺🇸 美国 将释放 1.72 亿桶战略 石油储备以压制油价。 #以太坊#区块链#虚拟货币#币圈 #比特币#AI#加密市场#新闻#币安

Stanford Warns Against Simplistic AI Thresholds Greetings dear subscribers! Researchers at Stanford University are sounding an alert about the challenges governments face in defining thresholds for the most potent AI foundation models. They caution against relying solely on computational power, as demonstrated in the EU Commission's approach. Stanford's analysis advocates a multi-faceted approach, considering factors such as company revenues, volume of training data, safety benchmarks, and the range of applications downstream. #AI#TechPolicy#StanfordResearch#AIRegulation

🧠Илья Суцкевер: ИИ со временем заменит весь человеческий труд Сооснователь OpenAI Илья Суцкевер заявил, что в ближайшие годы искусственный интеллект сможет выполнять не только отдельные задачи, но буквально всё, что способен человек. По его словам, ключ к пониманию прост: наш мозг — это биологический компьютер. Если биологический компьютер справляется с обучением и решением задач, то нет причин, по которым цифровой компьютер не сможет достичь того же. Суцкевер уверен: день, когда ИИ будет способен делать 100% человеческой работы, неизбежно наступит — вопрос лишь в скорости этого процесса. 🟠Полное интервью: https://www.youtube.com/watch?v=zuZ2zaotrJs @ai_machinelearning_big_data #AI#ArtificialIntelligence#IlyaSutskever#OpenAI

🧠 Google/DeepMind представили AlphaEvolve: ИИ, который помогает математикам и компьютерным теоретикам искать новые результаты. 💡 Как он работает Обычно LLM стараются писать доказательства целиком, но это слишком сложно и ненадёжно. AlphaEvolve идёт другим путём: он не пишет доказательства сам, а генерирует новые маленькие элементы *конструкции (gadgets)*. Эти кусочки можно быстро проверить автоматикой, и если они работают, их можно собрать в более крупные теоремы. 📈 Что удалось найти - Новый результат для задачи MAX-4-CUT (Это задача из теории алгоритмов и комбинаторной оптимизации, разновидность классической задачи MAX-CUT), с конструкцией, которую раньше никто не придумывал. - Сильные новые нижние границы для задач на случайных графах, включая работу с Ramanujan graphs. - Проверка теорем стала в 10 000 раз быстрее, чем в обычных методах. 🧩 Зачем это нужно - Математика требует 100% точности - и тут AI помогает именно как генератор идей, а проверка остаётся строгой и надёжной. - Такой подход экономит годы человеческой работы и открывает дорогу к новым теоремам и алгоритмам. 📄 Подробнее: research.google/blog/ai-as-a-research-partner-advancing-theoretical-computer-science-with-alphaevolve/ @ai_machinelearning_big_data #AI#Math#DeepMind#Research

🫠 Kandinsky 3D — российский сервис для 3D-моделей Разработка от Сбера. Генерирует быстро, сохраняет в удобных форматах — STL, OBJ, FBX и прочие. Мы протестировали его на создании модели Котёнка Гав. Стилистического сходства с оригиналом не вышло — котёнок, похоже, слегка побывал в зоне радиации и обзавёлся двумя хвостами. Но это лечится — повторными генерациями можно добиться вменяемого результата, если немного навостриться. ➕В целом — вполне неплохо, а местами даже хорошо. Полезен для оформления презентаций, создания персонажей для приложений и игр, картинок для сайтов или просто идей в 3D. Если нужен свой 3D-персонаж — пользуйтесь. Денег не просит и капризов не выказывает. #ИИ#AI#Нейросети#Kandinsky ——— #Инструменты#3D ✍️Подписывайтесь: @aiforproduct

🌟Tencent HPC-Ops: решение, которое выжмет максимум из H100 и H200. Продакшен больших моделей — штука дорогая и в таких масштабах реально бьются за каждый процент скорости. Tencent Hunyuan AI Infra выложила в открытый доступ HPC-Ops - рабочую библиотеку, на которой, в том числе, крутится их собственная инфраструктура. Разработчики решили не латать старое, а переписали все с нуля на чистой CUDA и CuTe специально под архитектуру Hopper. И это логично: популярные решения вроде vLLM или дефолтного FlashAttention часто не до конца утилизируют возможности железа. В HPC-Ops же целью была максимальная загрузка GPU. Внутри есть все, что нужно для сборки серьезного инференса: оптимизированные ядра внимания с paged attention, квантованный Grouped GEMM с поддержкой FP8 и блочным скейлингом, Fused MoE и инструменты связи нод для распределенных систем. На своих моделях с HPC-Ops у Tencent пропускная способность выросла на 30%, а для DeepSeek на 17%. Но интереснее всего дела обстоят с H20: там библиотека бустит ускорение до 2.22x по сравнению с тем, что было раньше. Если закопаться в цифры, то самый большой прирост на декодинге. Механизм внимания в BF16 на декоде работает в 2.2 раза быстрее, чем связка из FlashInfer, FlashAttention и TensorRT-LLM. На префилле профит поменьше — около 1.33x, но это тоже очень ощутимо. С FP8 история похожая: ускорение в 2 раза на декодинге и небольшие, но приятные 12% на префилле. Тот же FusedMoE в FP8 прибавляет почти 50% скорости в режиме префилла. HPC-Ops дружелюбен к vLLM и SGLang, но имейте в виду, что старое железо тут не поддерживается, это инструмент для карт SM90. В планах на будущее: 🟢sparse attention; 🟢поддержка 4-битного квантования; 🟢новые ядра, которые будут схлопывать вычисления и передачу данных между GPU. Если вы сейчас оптимизируете инференс на Хопперах и боретесь за каждый токен в секунду эту штуку стоит как минимум потестить. 📌Лицензирование: MIT License. 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#HPCOps#Tencent

🌟GeoVista: модель для визуальной геолокации. Tencent в коллаборации с ведущими китайскими университетами выложила в открытый доступ модель GeoVista, которая предлагает интересный подход к решению проблемы "где сделано это фото" - она делает ставку на активный майнинг данных из внешних источников. Система на архитектуре Qwen2.5-VL-7B-Instruct использует 2 инструмента: функцию зума и поисковый движок, подтягивающий до 10 релевантных ссылок с платформ Tripadvisor, Pinterest и Wikipedia и социальных сетей. Модель самостоятельно решает, в какой момент задействовать тот или иной инструмент, что, по сути, имитирует ход мыслей человека-расследователя. GeoVista обучалась сначала (SFT) на 2 тыс. примерах, а потом (RL) уже на 12 тыс. примерах. Для балансировки RL собрали кастомную систему вознаграждений, привязанную к географической точности: правильный ответ на уровне города ценится выше, чем попадание в провинцию или страну. Готовую модель прогнали на собственном бенчмарке GeoBench. На нем GeoVista показала 92,6% точности при определении страны, 79,6% региона и 72,7% - конкретного города. Легче всего модели даются панорамы (79,5% точности на уровне города) и стандартные фото (72,2%), а вот спутниковые снимки остаются ахиллесовой пятой, здесь показатель падает до 44,9%. Если сравнивать с закрытыми моделями, то GeoVista дышит в спину Gemini 2.5 Flash (73,3% на уровне города) и заметно обходит GPT-5, который показал лишь 67,1%. Лидером пока остается Gemini 2.5 Pro с результатом 78,98%, а вот другие открытые модели (Mini-o3-7B), безнадежно отстают с показателем 11,3%. В метриках физического расстояния разрыв с топами ощутим сильнее. 52,8% предсказаний GeoVista попали в радиус 3 километров от реальной точки, при этом медианное отклонение составило 2,35 километра. Для сравнения, Gemini 2.5 Pro укладывается в 3-километровую зону в 64,45% случаев с медианным отклонением всего в 800 метров. Даже GPT-5, проигравший в общей точности, показал медиану в 1,86 км. Помимо модели, команда опубликовала и сам датасет GeoBench: 1142 изображения из 66 стран и 108 городов. В выборку вошли 512 обычных фотографий, 512 панорам и 108 спутниковых снимков. Главное отличие этого набора от аналогов вроде OpenStreetView-5M - жесткая фильтрация. Разработчики намеренно удалили "нелокализуемые" изображения: крупные планы еды или типичные пейзажи без примет и слишком очевидные достопримечательности, чтобы исключить легкие победы для алгоритмов. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Страница проекта 🟡Набор моделей 🟡Arxiv 🟡Датасет 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#GeoVista#Tencent

Go 程序员对 AI 的看法 一项针对 5,379 名 Go 开发者的大规模调查显示，多数开发者正在使用 AI 驱动的开发工具，但对工具质量表示担忧。53% 的开发者每日使用 AI 工具，但对这些工具的满意度普遍一般，55% 的开发者表示满意，其中“Somewhat satisfied”占比 42%， “Very satisfied” 仅占 13%。开发者主要将 AI 用于生成单元测试、编写样板代码等任务，但对 AI 生成代码的质量仍有顾虑，53% 的开发者认为 AI 工具的主要问题是生成非功能性代码。目前，78% 的开发者没有将 AI 功能构建到 Go 软件中，66% 的软件根本不使用 AI 功能。与 2024 年的 59% 相比，未参与 AI 功能工作的开发者比例有所上升。Slashdot 🏷#Go#AI#LLM#ChatGPT 📢频道👥群组📝投稿

🔥🔥#AI去衣#AI换装#AI绘图 #AI#绘画#美女#nsfw#风格#推荐#频道#群组#教学#教程 AI绘画学习AI美女教学，感兴趣的小伙伴联系 @almosthoney 发送“绘画”获取教程。 频道 https://t.me/aihuihuaxx2 群组 https://t.me/aihuihuajxq 🔥原价128，现在仅需120元即可进入学习福利群,简单易学，电脑、手机皆可使用无限制，群里每天激情满满，收获颇丰，自己用可以满足需求，学完后接个单分分钟就把学费赚回来了，感兴趣的小伙伴抓紧时间啦！ 你将收获: 1、学会AI生成真人美女、二次元等， 2、学会脱衣、换脸、二次元互转等 3、获得800G大小各种AI资源 5、提供免费云端部署绘图工具 6、学会chat GPT的各种场景应用 7、群主全程在线指导答疑解惑 8、熟悉AI绘画多个变现方式途径，实操讲解 9、获得多个老司机专享频道 10、探索更多AI工具应用、语言、声音、视频等，同众多AI爱好者互助交流 11、紧跟时代不被淘汰，获取最新AI发展动向 .........包括不限于以上内容，持续更新。花最少的钱学到别人几百上千的AI资源，这就是共享社群的优势，共建共创共享，迎接美好AI时代！ 🏄🏻终于找到组织了，就是这种感觉。 从本频道进内部学习群有优惠，点击联系👉https://t.me/almosthoney 群内已经1200+学员火热学习接单中！

cosplays角色扮演 🔥🔥#AI去衣#AI换装#AI绘图 #AI#绘画#美女#nsfw#风格#推荐#频道#群组#教学#教程 AI绘画学习AI美女教学，感兴趣的小伙伴联系 @almosthoney 发送“绘画”获取教程。 频道 https://t.me/aihuihuaxx2 群组 https://t.me/aihuihuajxq 🔥原价128，现在仅需120元即可进入学习福利群,简单易学，电脑、手机皆可使用无限制，群里每天激情满满，收获颇丰，自己用可以满足需求，学完后接个单分分钟就把学费赚回来了，感兴趣的小伙伴抓紧时间啦！ 你将收获: 1、学会AI生成真人美女、二次元等， 2、学会脱衣、换脸、二次元互转等 3、获得800G大小各种AI资源 5、提供免费云端部署绘图工具 6、学会chat GPT的各种场景应用 7、群主全程在线指导答疑解惑 8、熟悉AI绘画多个变现方式途径，实操讲解 9、获得多个老司机专享频道 10、探索更多AI工具应用、语言、声音、视频等，同众多AI爱好者互助交流 11、紧跟时代不被淘汰，获取最新AI发展动向 .........包括不限于以上内容，持续更新。花最少的钱学到别人几百上千的AI资源，这就是共享社群的优势，共建共创共享，迎接美好AI时代！ 🏄🏻终于找到组织了，就是这种感觉。 从本频道进内部学习群有优惠，点击联系👉https://t.me/almosthoney 群内已经1200+学员火热学习接单中！