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DeepSeek开启智能PDF问答新时代：从0到1搭建系统全攻略

in  用 Rig 打造你的专属 AI Agent
在当今信息爆炸的时代，PDF文档作为一种广泛使用的文件格式，承载着大量的信息。无论是学术研究中的论文、企业的报告资料，还是各类技术文档，快速从PDF中提取关键信息并进行智能问答，成为了提高工作和学习效率的关键需求。例如，在学术研究场景中，研究人员需要从大量的学术论文PDF中快速定位到
  • King
  • 发布于 2025-02-18
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如何在 Solana 上构建安全的 AI 代理

探讨了在 Solana 平台上兴起的 AI 交易代理的潜力与安全挑战。当前 AI 代币的交易量已超过十亿美元，自动化交易逐渐成为加密市场主流。但在实现 AI 自动交易时，代理如何安全地访问钱包成为一大难题。文中介绍了 Turnkey 提供的解决方案.
Solana  AI 
  • Helius
  • 发布于 2025-02-14
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释放人工智能代理：区块链如何实现真正的数字自主权

这篇文章详细介绍了人工智能代理的概念、架构及其与区块链技术的结合。文中探讨了AI代理的定义、工作机制，以及它们如何利用区块链实现自主性和经济独立，此外还涉及了传统Web2系统的限制和未来区块链基础设施对AI代理的重要性。文章结构清晰，信息丰富，引导读者思考未来技术的发展。
AI代理  区块链  自主性  经济独立  智能合约  基础设施 

AI安全：保护模型免受威胁与攻击

本文探讨了AI模型在从训练到部署的整个生命周期中面临的各种安全威胁，并提出了对抗这些威胁的最佳实践和模块化安全框架。文章详细介绍了针对大型语言模型（LLM）、对抗性攻击、数据中毒、模型提取等特定威胁的防御策略，并提供了实用的安全清单。
AI安全  对抗性攻击  模型提取  LLM安全  DevSecOps  安全 

程序员进阶必备：用Rust玩转AI，打造智能航班搜索工具！

in  用 Rig 打造你的专属 AI Agent
简介你是否曾经与Siri、Alexa等AI助手聊天，或者使用过那些帮助你预订航班或查询天气的智能聊天机器人？你是否好奇这些助手背后的工作原理？今天，我们将通过使用Rust和Rig库构建一个属于自己的航班搜索AI助手，来揭开这些技术的神秘面纱。你可能会想：“等等，Rust？那不是以难学著称的语言吗
Rust  Rig  LLM  DeepSeek  OpenAI 
  • King
  • 发布于 2025-02-01
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当 Mina 遇上 Eliza：AI 区块链宇宙中的火花 ✨

近日，我成功完成了一个让MinaProtocol与Eliza平台无缝衔接的功能开发，将MinaAIAgent的三项核心能力——转账、余额查询和水龙头功能——打通并集成到Eliza中。这项独立完成的开发现已上线，快来访问Eliza的GitHub仓库探索更多吧！
Mina  Eliza  AI Agent 
  • King
  • 发布于 2025-01-25
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Concrete ML v1.8：迈向去中心化的私有LLAMA微调

Concrete ML v1.8 发布，旨在实现去中心化的私有 LLAMA 微调。此版本改进了 LLM 混合微调的速度和可用性，通过优化的 FHE 后端和新的低秩近似 API。Concrete ML 现在支持 Python 3.12，确保与最新的工具和框架兼容。该版本还提供了一个更好的 API，用于在加密数据上微调 LLM，并添加了一个优化的 FHE 后端，加速了计算。
Concrete ML  LLM  FHE  微调  加密数据  LoraTrainer 
  • ZamaFHE
  • 发布于 2025-01-15
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Concrete ML v1.8：迈向去中心化的私有LLAMA微调

Concrete ML v1.8 发布，主要改进了LLM混合微调的速度和可用性，通过优化的FHE后端和新的低秩逼近API，实现了在加密数据上进行隐私保护的LLM微调。该版本还支持Python 3.12，提供了一个更高效的LLM微调API，并利用GPU加速编译模型的评估过程，降低了成本和延迟。
LLM  FHE  隐私保护  微调  Concrete ML  加密数据 
  • ZamaFHE
  • 发布于 2025-01-15
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AI - `concrete.ml.torch.compile` 模块

该文档描述了`concrete.ml.torch.compile`模块，该模块提供了将 PyTorch 和 ONNX 模型编译为 FHE 等效形式的功能。
PyTorch  ONNX  FHE  量化  编译  Brevitas  QAT 
  • zama-ai
  • 发布于 2025-01-11
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Solana 的 AI 浪潮初现：黑客松亮点

SendAI 主办的 Solana AI 黑客松圆满结束，总奖金超过 27.5 万美元，共收到 300 多个项目。黑客松旨在构建 Solana 网络的 AI 代理和工具，涵盖自主聊天代理、社交媒体代理、Meme 代理、基础设施、代币工具、DeFi 代理和交易代理七个赛道。Solana 生态系统通过黑客松等活动，大力培育新兴项目，营造了鼓励创新和合作的环境，预计这将促进其 AI 生态系统的良性增长。
Solana  AI 代理  黑客松  SendAI  DeFi  Solana AI Hackathon 

AI Agent浪潮：在加密领域，技术与角色扮演并行发展

本文探讨了加密货币与人工智能代理（AI Agent）结合的趋势，分析了ai16z和Virtuals Protocol等领先项目如何通过开源框架和增长策略推动AI Agent的发展。文章还展望了多代理系统、基于代理的链上接口以及替代框架的未来，并强调了加密支付轨道为AI Agent带来的经济活力，以及AI Agent为加密市场带来的效率提升和创新潜力。
AI Agent  加密货币  多代理系统  链上接口  框架  DeFi 

bci/acc：平衡人工智能超级智能之路

文章探讨了通过脑机接口（BCI）加速人类智慧的发展，以应对人工超级智能（ASI）的挑战，提出了bci/acc的概念，旨在通过大规模应用BCI技术实现人类超级智能（HSI）。
ASI  BCI  bci/acc  HSI  人工智能  脑机接口 

VirtualsProtocol初探

先简单说说virtual是做什么的。VirtualsProtocol。VirtualsProtocol作为去中心化的AIAgent「生产工厂」，为不同的AIAgent的发布提供支持。VirtualsProtocol的平台币VIRTUAL已经突破10亿市值并且还在不
AI  pump.fun 
  • ben46
  • 发布于 2024-12-19
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🔥 人工智能代理 + 加密货币：下一个热门技术潮流？

本文深入探讨了AI Agent与加密货币结合的新兴趋势，分析了其在开发者和加密社区中的迅速升温现象。文章介绍了AI Agent的定义、特点、应用场景，并列举了多个实际案例和开发框架，包括Truth Terminal、Eliza等，同时讨论了潜在的风险和挑战。
AI Agent  加密货币  Solana  Eliza  DeFi  区块链 
  • csjcode
  • 发布于 2024-12-18
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FLock.io：人工智能民主化的基础层

文章探讨了当前AI行业缺乏透明度和信任，以及高准入门槛限制了AI应用扩展的问题。为了解决这些挑战，文章介绍了FLock.io，一个旨在通过将区块链元素与联邦学习方法相结合，实现AI模型生命周期民主化的平台，目标是创建一个更具创造性和可信赖的AI行业。
联邦学习  区块链  人工智能  数据隐私  模型训练  FLock.io 

哪个 AI 编程助手在 Solidity 语言上表现更出色

评估各个 AI 编程助手在 Solidity 语言上的表现
Solidity  AI 

人工智能代理：研究与应用

这篇文章深入探讨了自主AI代理的概念，特别是基于大型语言模型（LLM）的代理在各个领域中的应用，包括游戏、治理、科学和机器人技术。文章详细介绍了代理的架构、记忆系统、感知能力、推理与规划，以及它们如何在复杂环境中动态互动和决策。通过多代理系统的框架，研究了如何利用这些代理实现智能协作和优化任务执行，同时也提出了在代理智能的发展中需要面对的伦理和社会问题。
AI代理  语言模型  智能系统  多代理架构  推理与规划  记忆系统 
  • accelxr
  • 发布于 2024-11-21
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加密原生 AI 代理框架之战

这篇文章深入探讨了加密原生的人工智能代理框架，分析了它们如何结合区块链技术与人工智能进行创新。通过对比现有的框架，文章阐述了这些新框架的必要性及其对未来金融交易的影响，同时评估了各种框架的特点与设计。文章还提供了不同框架适合构建的多种AI代理类型，并展望了未来这些技术的发展趋势。
AI代理  区块链  加密技术  LangChain  自主代理  代理框架 

Concrete ML v1.7：Transformer 模型微调与 DNA 祖源应用

Concrete ML v1.7 版本发布，引入了多项新功能，包括在加密数据上微调 LLM 模型和神经网络，利用 GPU 加速提升加密推理的性能（最高可达 1-2 倍），以及展示了一个通过加密 DNA 预测祖源的 Hugging Face space 示例。此外，该版本还支持 Python 3.11 和 PyTorch 2。
Concrete ML  同态加密  LLM  GPU加速  DNA祖源分析  加密推理 
  • ZamaFHE
  • 发布于 2024-10-09
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解决深度学习和LLM中的可复现性挑战：我们的旅程

本文讲述了在深度学习和LLM中实现可复现性的挑战，特别是使用Nvidia GPU时，浮点运算的非结合性以及硬件差异会导致结果不一致。文章分享了通过重写GEMM CUDA kernel，避免使用Tensor Cores，并确保运算顺序的确定性来解决这一问题，最终在不同硬件上实现了模型输出的一致性。
可复现性  深度学习  LLM  CUDA  GEMM  量化