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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
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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
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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
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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 

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 

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 

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 )
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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 

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 

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 

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 

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 

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 

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
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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
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