Stratos сотрудничает с Tatsu для улучшения децентрализованной проверки личности

Недавний релиз Llama 3.2 от Meta знаменует собой значительный шаг вперед в тонкой настройке больших языковых моделей (LLM), упрощая задачу инженерам по машинному обучению и дата-сайентистам по повышению производительности модели для конкретных задач. Это руководство описывает процесс тонкой настройки, включая необходимую настройку, создание набора данных и конфигурацию скрипта обучения. Тонкая настройка позволяет таким моделям, как Llama 3.2, специализироваться в определенных областях, таких как поддержка клиентов, что приводит к более точным и актуальным ответам по сравнению с универсальными моделями. Чтобы начать тонкую настройку Llama 3.2, пользователи сначала должны настроить свою среду, особенно если они используют Windows. Это включает в себя установку подсистемы Windows для Linux (WSL) для доступа к терминалу Linux, настройку доступа к GPU с соответствующими драйверами NVIDIA и установку необходимых инструментов, таких как зависимости для разработки Python. После подготовки среды пользователи могут создать набор данных, адаптированный для тонкой настройки. Например, можно создать набор данных для обучения Llama 3.2 отвечать на простые математические вопросы, что служит простым примером целевой тонкой настройки. После подготовки набора данных следующим шагом является настройка скрипта обучения с использованием библиотеки Unsloth, которая упрощает процесс тонкой настройки через Low-Rank Adaptation (LoRA). Это включает в себя установку необходимых пакетов, загрузку модели и начало процесса обучения. После тонкой настройки модели важно оценить ее производительность, создавая тестовый набор и сравнивая ответы модели с ожидаемыми ответами. Хотя тонкая настройка предлагает значительные преимущества в повышении точности модели для конкретных задач, важно учитывать ее ограничения и потенциальную эффективность настройки подсказок для менее сложных требований.

С окончанием ноября и приближением декабря 2024 года инвесторы все больше сосредотачиваются на ребалансировке портфелей и исследовании новых возможностей для альткоинов. Нарратив децентрализованной физической инфраструктурной сети (DePIN) набирает популярность, что делает его значительным сектором для мониторинга. BeInCrypto выделил пять лучших DePIN альткоинов, за которыми стоит следить в декабре, включая Filecoin (FIL), Arweave (AR), Grass (GRASS), io.net (IO) и NetMind Token (NMT). Filecoin (FIL) возглавляет список с рыночной капитализацией в 3,44 миллиарда долларов. Несмотря на снижение стоимости во втором и третьем кварталах, Filecoin сильно восстановился, с увеличением цены на 56,22% за последний месяц. В настоящее время ценовая динамика положительная, что предполагает потенциальный рост до 6,50 долларов в начале декабря. Однако, если динамика изменится на медвежью, цена может упасть до 4,96 долларов. Arweave (AR) следует за ним, увеличившись на 20,98% за последнюю неделю, в настоящее время цена составляет 21,13 долларов. Альткоин сталкивается с сопротивлением на уровне 22,05 долларов, но если он пробьет этот уровень, может достичь 24,57 долларов. Grass (GRASS) попал в заголовки с впечатляющим увеличением на 300% в октябре, сейчас цена составляет 3,48 долларов. Если он сохранит свою бычью тенденцию, он может превысить 3,90 долларов и потенциально достичь 5 долларов. io.net (IO), известный как крупнейшая децентрализованная сеть AI вычислений, увидел увеличение цены на 65,13%, в настоящее время торгуется по 2,93 долларов. Если бычья тенденция продолжится, он может превысить 4 доллара. Наконец, NetMind Token (NMT) недавно вырос на 76,10%, в настоящее время цена составляет 3,76 долларов, с потенциальным ростом выше 5 долларов в декабре, если бычья динамика сохранится. Однако фиксация прибыли может привести к снижению до 2,72 долларов. Инвесторы должны оставаться бдительными, поскольку рыночные условия могут быстро меняться.

В недавнем обсуждении, организованном Render Foundation Spaces в X, Жюль Урбах, генеральный директор OTOY и основатель Render Network, поделился мнениями о революционных достижениях, достигнутых благодаря их совместной технологии во время производства "765874 Унификация", короткометражного фильма, посвященного 30-летию Star Trek. Урбах подчеркнул, как Render Network революционизирует создание цифрового контента, позволяя создателям исследовать новые горизонты в кино, искусстве и повествовании. Производство фильма продемонстрировало потенциал Render Network по демократизации создания качественного контента, позволяя достигать впечатляющих визуальных эффектов без необходимости в огромных бюджетах. Одним из ярких моментов беседы стало инновационное использование машинного обучения (ML) для улучшения традиционных процессов кинопроизводства. Урбах отметил, что хотя OTOY имеет долгую историю использования цифровых двойников и замены лиц, достижения в технологии позволили значительно сократить трудозатраты. Интеграция ИИ упростила моделирование лиц актеров, устранив необходимость в громоздких лицевых маркерах. Это не только ускорило процесс производства, но и дало возможность художникам сосредоточиться больше на повествовании, а не на технических сложностях, демонстрируя, как ИИ и рендеринг на GPU могут преобразовать творческий ландшафт. Смотрим в будущее, Render Network готовится выпустить новые инструменты и интеграции, особенно с приближением Черной пятницы. Планы включают интеграцию инструментов ИИ в рабочие процессы 3D создания и расширение поддержки голографического рендеринга. Видение Урбаха остается ясным: предоставить создателям ресурсы, необходимые для рассказа увлекательных историй. Успех "Унификации" служит свидетельством инновационного духа Render Network, прокладывая путь для будущих создателей, чтобы расширить границы возможного в создании цифрового контента.

Фонд Hivemapper недавно сформировал стратегическое партнерство с Kamino и Jito Labs для запуска плана стимулов ликвидности HONEY-JitoSOL. Эта инициатива появляется в то время, когда многие инвесторы на рынке криптовалют все еще участвуют в играх с нулевой суммой, в то время как децентрализованные сети физической инфраструктуры (DePIN) прокладывают новые пути для создания ценности. Быстрое развитие технологии Web3 способствует глубокой интеграции DePIN и децентрализованных финансов (DeFi), что изменяет ландшафт индустрии блокчейна. Эта интеграция обещает улучшить ликвидность физических активов и способствовать значительным инновациям в экосистеме блокчейна. Hivemapper, децентрализованная картающая сеть, работающая на блокчейне Solana, достигла значительных успехов с момента своего создания в ноябре 2022 года, картографируя 29% дорог мира за два года. Используя инновационные устройства видеорегистраторов "Bee" и технологии ИИ, Hivemapper ежемесячно захватывает более 28 миллионов километров уличных изображений, опережая Google Street View в пять раз. Проект привлек инвестиции от известных учреждений, включая A16Z и Binance, и установил партнерства с мировыми гигантами картографии. Токен HONEY стимулирует участие пользователей в сборе данных, решая проблемы разработки высокоточных карт через уникальную модель AI+DePIN. Недавно запущенное решение по ликвидности на торговой платформе Orca предлагает до 17 000 долларов в виде вознаграждений для поставщиков ликвидности токена HONEY. Оно включает автоматизированный доход от транзакционных сборов, умное ребалансирование и профессиональные инструменты анализа, чтобы помочь пользователям ориентироваться в рисках. Ответ рынка был исключительно положительным, ликвидный пул HONEY-JITOSOL достиг увеличенной APY в 36,02% и общего заблокированного объема (TVL), превышающего 500 000 долларов, вскоре после запуска. Эта инновационная кооперация не только подчеркивает потенциал интеграции DePIN с DeFi, но и устанавливает прецедент для будущих разработок в области блокчейна, демонстрируя, как децентрализованные финансы могут укрепить реальную экономику и создать новые возможности для пользователей.

Google официально запустил Imagen 3, свою последнюю модель ИИ для преобразования текста в изображение, пять месяцев спустя после первоначального объявления на Google I/O 2024. Эта новая версия обещает улучшенное качество изображений с более детализированной проработкой, лучшим освещением и меньшим количеством визуальных артефактов по сравнению с предыдущими моделями. Imagen 3 разработан для более точной интерпретации естественных языковых запросов, позволяя пользователям генерировать конкретные изображения без необходимости в сложной настройке запросов. Он может создавать разнообразные стили, от гиперреалистичных фотографий до причудливых иллюстраций, и даже четко отображать текст в изображениях, открывая путь для инновационных приложений, таких как индивидуальные поздравительные открытки и рекламные материалы. Безопасность и ответственное использование находятся в центре разработки Imagen 3. Google DeepMind внедрил строгие методы фильтрации и маркировки данных, чтобы минимизировать риск генерации вредоносного или неприемлемого контента. Эта приверженность этическим стандартам имеет решающее значение по мере того, как технологии генеративного ИИ становятся все более интегрированными в различные отрасли. Пользователи, заинтересованные в тестировании Imagen 3, могут сделать это через чат-бота Google Gemini, вводя естественные языковые запросы, позволяя модели создавать детализированные изображения на основе их описаний. Несмотря на свои достижения, у Imagen 3 есть ограничения, которые могут повлиять на его использование некоторыми профессионалами. В настоящее время он поддерживает только квадратное соотношение сторон, что может ограничить проекты, требующие ландшафтного или портретного форматов. Кроме того, ему не хватает функций редактирования, таких как инпейнтинг или аутпейнтинг, и пользователи не могут применять художественные фильтры или стили к своим изображениям. По сравнению с конкурентами, такими как Midjourney, DALL-E 3 и Flux, Imagen 3 превосходит в качестве изображения и обработке естественного языка, но уступает в контроле пользователя и возможностях настройки. В целом, хотя Imagen 3 является мощным инструментом для генерации высококачественных изображений, его ограничения могут отпугнуть пользователей, ищущих большую гибкость в своих творческих процессах.

Команда Дональда Трампа, как сообщается, изучает возможность участия в политике криптовалют, что указывает на потенциальный сдвиг в сторону более дружелюбной к криптовалютам среды в Вашингтоне. Поддержка Трампом национального запаса биткойнов и его критика действий SEC вдохновили инвесторов, вызвав интерес к криптовалютам с низкой капитализацией, таким как Arweave (AR), Immutable (IMX) и Rollblock (RBLK). Эти новые токены набирают популярность, поскольку инвесторы ищут значительные доходы в развивающемся крипто-ландшафте, выходя за рамки традиционных инвестиционных вариантов. Arweave (AR) продемонстрировалаRemarkable устойчивость, восстановившись с минимума в $3.70 в октябре 2023 года до $40 в августе 2024 года после приобретения социальной медиа-платформы Odysee. Несмотря на колебания, Arweave за последнюю неделю увеличилась на 22% и на колоссальные 186% за год, что делает ее сильным конкурентом на рынке. Аналитики прогнозируют, что к 2025 году средняя цена Arweave может составить $45, с потенциальными максимумами в $70 при благоприятных условиях. Однако осторожные инвесторы отмечают, что слабая производительность может ограничить ее цену до около $20. Immutable заключила партнерство с Altura, выделив $5 миллионов для улучшения инфраструктуры веб3-игр, интегрируя свои инструменты Passport и Checkout в проекты Altura. В настоящее время торгуется по цене $1.81, Immutable увеличилась на 35% с середины ноября, при этом прогнозы предполагают, что она может достичь $5 к первому кварталу 2025 года. Тем временем, Rollblock, регулируемая платформа GambleFi на базе блокчейна, собрала $5.9 миллионов для решения проблем прозрачности в игорной индустрии. С растущей пользовательской базой и уникальной системой распределения доходов, Rollblock готова к значительному росту, что делает токен $RBLK привлекательным инвестиционным вариантом, поскольку она продолжает внедрять инновации в игорной сфере.