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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 ( 205 )
( 14 )
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 ( 213 )
( 14 )
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
asecuritysite
发布于 2025-06-20
阅读 ( 166 )
( 4 )
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
Yong kang Chia
发布于 2025-06-12
阅读 ( 442 )
( 6 )
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
asecuritysite
发布于 2025-06-08
阅读 ( 280 )
( 6 )
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 ( 158 )
( 8 )
$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
pineanalytics
发布于 2025-06-02
阅读 ( 189 )
( 7 )
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
billatnapier
发布于 2025-06-02
阅读 ( 510 )
( 9 )
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
asecuritysite
发布于 2025-05-31
阅读 ( 668 )
( 21 )
隐私感知机器学习:同态加密与联邦学习
本文探讨了在保护用户隐私的前提下改进机器学习应用的方法,重点介绍了同态加密和联邦学习在欺诈检测中的应用。文章讨论了使用同态加密对数据进行加密处理,然后在加密状态下进行机器学习模型训练和推理,以及利用联邦学习在不共享原始数据的情况下,通过多个参与方协作训练模型。
同态加密
联邦学习
隐私保护
机器学习
欺诈检测
PPML
billatnapier
发布于 2025-05-17
阅读 ( 715 )
( 8 )
探索云计算架构、DevOps、区块链与人工智能
作者将分享他在软件架构和开发领域30多年的经验,深入探讨云计算架构、DevOps、人工智能和区块链技术。本系列旨在为读者提供清晰的学习路径,从基础原理到实践操作,涵盖多层云架构、安全CI/CD流水线和智能合约等内容,同时讨论了AI在这些领域中的作用,以及如何利用AI来改进云基础设施、DevOps流程和区块链系统。
云计算
Devops
区块链
人工智能
云架构
智能合约
dave-patten
发布于 2025-05-15
阅读 ( 424 )
( 3 )
Monad MCP Server 教程:与 Monad 测试网交互的利器(附惊喜彩蛋)
在区块链开发的广阔领域中,与主网/测试网进行高效交互是开发者们必不可少的技能。MonadMCPServer作为一款强大的工具,为开发者提供了与Monad测试网进行交互的便捷途径。它允许开发者检查MON代币余额、发送交易、部署智能合约以及监控区块链事件等。本文将详细介绍如何使用M
MCP
King
发布于 2025-05-15
阅读 ( 459 )
( 30 )
Bionetta:终极客户端ZKML技术概览
Bionetta是一个zkML框架,旨在解决AI安全问题,实现可验证性、零知识和客户端执行。它通过将模型权重嵌入电路作为常量,优化R1CS系统中的线性计算,从而降低计算成本。该框架还提出了一种量化方案,用于在有限域内处理浮点运算,并在神经网络中有效管理精度。
ZKML
零知识证明
神经网络
客户端证明
R1CS
量化
0x90699B5A52BccbdFe73d5c9F3d039a33fb2D1AF6
发布于 2025-05-06
阅读 ( 84 )
AI - Stable Diffusion vs DALLE-3
本文比较了Stable Diffusion和DALLE-3两种图像生成模型。Stable Diffusion基于扩散模型,通过添加噪声并去噪生成图像,而DALLE-3在图像质量和细节上表现更出色。文章还展示了使用不同模型生成图像的示例,并探讨了Stable Diffusion模型可能存在的性别偏见。
Stable Diffusion
DALLE-3
图像生成
扩散模型
GAN
人工智能
billatnapier
发布于 2025-05-06
阅读 ( 423 )
( 2 )
Llama:人人触手可及的AI
本文介绍了Meta的Llama 3大型语言模型,强调了其开放性和广泛应用潜力,并讨论了其在网络安全领域的影响。文章还提供了在本地运行Llama 3以及与Python和OpenAI集成的示例。
Llama 3
大型语言模型
AI
Ollama
Python集成
OpenAI
asecuritysite
发布于 2025-05-05
阅读 ( 396 )
( 2 )
图灵转向副驾驶:减少认知负荷
文章讨论了通用人工智能(GenAI)日益普及对人类认知能力的影响。研究表明,GenAI在学术研究等认知挑战性任务中的应用增加,可能导致人类认知能力的下降甚至依赖。强调了GenAI虽然可以作为辅助工具,但过度依赖可能导致对复杂任务的理解不足和判断偏差的问题。
通用人工智能
认知能力
强化学习
自然语言处理
transformer模型
学术研究
asecuritysite
发布于 2025-05-04
阅读 ( 362 )
AIFi > DeFAI : 蝴蝶效应
将 AI 与 DeFi 集成(AIFi )将增强 DeFi 的现有使用方式。从比较定义开始,然后深入 DeFi 痛点、可验证性和各种用例, 探讨了蝴蝶效应:在复杂系统中,初始的小变化可以导致后来的重大、不可预测的结果。更好的定义会激发更好的系统
AIFI
DeFAI
Pavel Paramonov
发布于 2025-04-25
阅读 ( 818 )
( 49 )
Recall回归:追踪你一切行为的“最愚蠢AI”!
文章讨论了微软即将推出的Recall功能,该功能会定期截屏并使用OCR技术提取屏幕上的文本,存储在本地数据库中。作者担心这会带来隐私风险,因为用户的密码、银行详细信息等敏感信息可能被泄露。文章还探讨了这种技术可能被滥用的场景,例如被网络罪犯利用或被用于广告投放和执法。
Recall
微软
隐私
OCR
数据安全
人工智能
billatnapier
发布于 2025-04-13
阅读 ( 473 )
Concrete ML v1.9:TFHE-rs 兼容性和更快的 LLM 微调
Concrete ML v1.9 版本发布,引入了对 TFHE-rs 密文格式的支持,使 Concrete ML 模型能够无缝集成到基于 Rust 的 FHE 管道中。
Concrete ML
TFHE-rs
全同态加密
FHE
LoRA
LLM微调
ZamaFHE
发布于 2025-04-11
阅读 ( 457 )
( 13 )
Concrete ML v1.9:TFHE-rs 兼容性与更快的 LLM 微调
Zama发布 Concrete ML v1.9 版本,该版本支持 TFHE-rs 密文格式,支持开发者使用 Rust 生态系统进行加密机器学习工作流程,能够将 Concrete ML 模型无缝集成到基于 Rust 的 FHE 管道中。同时,LoRA LLM 微调协议也得到了性能上的改进,并推出了新的 SDK,旨在构建支持 FHE 的浏览器和移动应用程序,使移动用户能够安全地处理敏感数据。
全同态加密
FHE
Concrete ML
TFHE-rs
LLM
LoRA
ZamaFHE
发布于 2025-04-11
阅读 ( 433 )
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