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Kimi K2-0905 SDK 边缘 AI 部署与性能优化指南

在边缘AI场景中，高效部署和性能优化是关键。本文面向登链社区的开发者和企业用户，详细介绍KimiK2-0905SDK的零代码端侧部署方法及延迟优化方案，帮助你快速上线边缘AI应用。1️⃣环境准备与SDK安装下载SDK前往官网获取最新版本的KimiSDK，确保

从随机接入到智能连接：基于学习的稀疏恢复用于联合活动...

本文介绍了如何利用基于学习的稀疏恢复技术，解决大规模无线网络中的联合活动检测和信道估计问题。与传统方法相比，该方法利用深度学习直接从数据中学习稀疏信号的恢复，从而提高了性能和对实际条件的鲁棒性，并能显著降低所需的信令开销。文章还提供了一个简化的Python实现示例，展示了该方法的核心概念。
稀疏恢复  深度学习  无线网络  信道估计  活动检测  大规模随机接入 

【大白话解读】为什么说0G是更好的AI Layer1生态？

为什么说0G是更好的AI Layer1生态？
  • TVBee
  • 发布于 2025-09-01
  • 阅读 ( 60 )

用 GPT-OSS 搭建成人自考口语评测 API，并结合区块链保证评分透明

在AI技术进入教育场景的过程中，口语评测是一个典型应用。传统做法依赖第三方API，不仅成本高，还存在“黑箱”问题：模型如何打分？数据是否被篡改？考生能否质疑评测结果？在一次自考项目中，我们尝试将GPT-OSS开源模型与区块链存证机制结合，构建了一套72小时上线的口语评测

Recall：AI Agent 的链上竞技场

本文介绍了Recall，一个旨在为AI Agent提供可验证的性能数据和声誉评分的协议，通过链上竞赛、社区驱动的评估和代币激励，Recall致力于构建高信任的AI基准测试系统，并最终成为Agent互联网中Agent发现、交易和协作的基础设施，类似于早期互联网的Google PageRank。
AI Agent  基准测试  链上竞赛  声誉系统  AgentRank  动态基准 

联邦学习与区块链的结合：FLock去中心化AI网络内幕

文章介绍了FLock，一个去中心化的AI网络，它结合了联邦学习和区块链激励机制，旨在替代中心化的AI系统。FLock被联合国开发计划署(UNDP)选为战略AI合作伙伴，它通过结合传统的和联邦学习AI模型训练与自动化的区块链奖励分配，创建了一个开放的、社区所有、构建和领导的特定应用模型市场。
联邦学习  区块链  去中心化AI  FLock  人工智能  数据隐私 

人工智能与认知型非处方超人主义

文章探讨了消费级人工智能（如ChatGPT）模糊了工具与人类自我之间的界限，分析了其作为认知延伸的可能性，讨论了其对人类能力的影响，并探讨了这种技术进步带来的伦理和社会问题，包括认知能力的增强与潜在的退化、公平性以及人机共生的未来。
ChatGPT  人工智能  认知延伸  超人类主义  AI素养  人机交互 

用Qwen Code，体验全新AI编程——高效模型接入首选ModelGate

用QwenCode，体验全新AI编程——高效模型接入首选ModelGate作为开发者，很多人都用过ClaudeCode，它是一款超厉害的AI编程助手，能在终端里帮我们搞定各种编程活儿，开发效率都跟着蹭蹭往上涨。不过，在咱们国内用ClaudeCode，那可太糟心了。受地区限制，网络时不
  • 訾.
  • 发布于 2025-07-23
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深度神经菜单拍卖：一种基于AI驱动机制的区块链费用市场方案

本文提出了一种基于AI驱动机制设计的区块链交易费用解决方案：深度神经菜单拍卖。该方案通过Mechanism Network动态生成gas和price的菜单选项，用户选择效用最大化的选项，实现激励兼容性和个体理性。Buyer Network模拟用户选择，通过端到端训练优化收益和降低费用差异，并通过强化学习适应需求冲击，旨在创建更高效、稳定和用户友好的费用市场。
区块链  交易费用  AI  机制设计  深度学习  强化学习 
  • thogiti
  • 发布于 2025-07-20
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  • ( 22 )

Vitalik: 我对“AI 2027”的回应

文章批判了AI 2027中，仅有领先AI具备超强能力而其他人停滞不前的假设，认为生物武器末日并非必然，网络安全末日和超级说服末日也非定局。文章强调，应重视防御性技术，如空气过滤、病毒实时检测和免疫系统增强，同时主张信息生态系统应更加多元化，并配备防御性AI来抵御超级说服。
AI安全  网络安全  生物防御  超级智能  信息安全  防御性AI 

鼓吹 Cursor 的人技术能力都差

很简单的逻辑，只有自己工程能力不如Cursor，才会觉得Cursor厉害，干什么都行。
Cursor 
  • smallyu
  • 发布于 2025-06-28
  • 阅读 ( 844 )
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深入了解Mira Network：增强AI的信任度

Mira Network 是一个去中心化系统，旨在通过群体验证（而非个体完美）来解决AI的“训练困境”，即AI模型无法同时解决幻觉和偏差的问题。它通过将AI输出转化为可独立验证的声明，并利用多个AI模型之间的分布式共识，减少AI错误率，已应用于Klok、Learnrite、Gigabrain等应用中，证明了AI在不同行业的可靠性。
AI  去中心化  验证  区块链  模型  分布式共识 
  • tobs.x
  • 发布于 2025-06-28
  • 阅读 ( 755 )
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在 GenAI 的世界里，文件格式太 20 世纪了！

文章介绍了如何使用Llama 3在本地环境中解析和索引PDF及DOCX文件，利用Ollama运行Llama模型，提取文档中的关键信息，如邮编、IP地址、邮箱等，展示了GenAI在处理传统文件格式方面的潜力。
Llama 3  Ollama  GenAI  PDF解析  DOCX解析  本地模型 

AI与加密技术的交叉融合

本文探讨了加密技术与人工智能交叉领域的11个用例，旨在激发关于可能性的讨论以及尚待解决的挑战。
人工智能  加密技术  区块链  身份认证  知识产权  微支付 

AI框架太多了

当前AI开发正面临框架瓶颈，例如LangChain和AutoGen等框架在快速启动项目后，会限制性能优化和调试。建议采用agentic primitives，即小型、可组合的构建块，例如原子代理、显式状态管理和声明式编排，以提高可调试性、性能优化、可测试性、增量部署和成本控制。这种方法可以构建定制化的、生产级别的AI系统。
AI框架  agentic primitives  LangChain  AutoGen  调试  性能优化  模型 

你是否知道我发明了虚拟机监控器和学生课程作业中的幻觉？

作者对GenAI在教育领域的应用表示担忧，认为学生可能会变得懒惰，依赖GenAI生成看似高水平的报告但缺乏实际知识。同时，GenAI存在“幻觉”问题，会捏造信息。作者列举了GenAI在学生作业中可能出现的10个迹象，并建议在测试中禁止使用GenAI，以鼓励真正的学习和实践。
GenAI  教育  幻觉  抄袭  学习  人工智能 

UMA 的AI实验：AI代理能否增强乐观预言机？

UMA推出了Optimistic Truth Bot，这是一个实验性的AI代理系统，旨在为UMA的Optimistic Oracle中的实时问题提供答案。该系统通过AI代理提出建议，以提高效率并保留人工监督，目前在预测市场中已达到90%以上的准确率。该实验旨在探索AI如何与人类协作，以实现更快、更公平和更具前瞻性的链上真相验证。
Optimistic Oracle  AI代理  预测市场  链上验证  Optimistic Truth Bot  LLM 
  • uma_xyz
  • 发布于 2025-06-04
  • 阅读 ( 1009 )
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$Virtual 熊市案例

Virtuals Protocol 旨在成为链上AI自主代理的创建和交易平台。该平台经历了快速增长和随后的活动及收入大幅下降。尽管其技术框架具有一定的创新性，但主要优势在于加密AI领域的先发优势和品牌效应。为了维持其高估值，Virtuals需要证明其能从投机活动转变为可持续的用户价值和收入。
AI代理  链上交易  Token化  DeFi  估值  区块链 

奇点会到来吗？

文章探讨了人工智能（AI）技术发展是否会导致技术奇点，即技术发展变得不可控和不可逆转，并威胁人类社会。文章引用了多项研究，包括ChatGPT 4通过图灵测试，以及对AI发展速度的预测。文章认为，虽然AI在某些方面超越人类，但目前看来奇点在短期内不太可能发生，并讨论了AI可能面临的挑战如学习内容质量下降以及未来的发展方向。
人工智能  技术奇点  GenAI  图灵测试  深度学习  Memex 

数字化取证和欺诈分析变得更简单

本文介绍了使用 LlamaCloud 和 LlamaIndex 进行文档解析，以提取如英国邮政编码、IP 地址、电子邮件地址、银行详细信息等敏感信息的方法，用于欺诈检测和数字取证。通过 GenAI 引擎，可以从各种格式的文档中提取信息，并展示了使用 LlamaExtract 提取信息的代码示例。文章还评估了使用不同配置的成本和输出结果。
LlamaIndex  LlamaCloud  文档解析  欺诈检测  数字取证  GenAI