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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
在个人成长与事业开拓的漫漫长路中,“10万小时定律”宛如一座闪耀的灯塔,照亮前行的方向。作家格拉德威尔在《异类》中提出,天才并非天赋异禀,而是凭借持续10万小时的不懈努力,从平凡走向卓越。如今,我决心将这一定律融入借助AI实现各类产品的实践中,在数字科技的浪潮里,书写新的篇章。
👀今天是4月1日,愚人节。这个日子最适合开玩笑,但想跟你讲点认真的事。2025年已经过去一个季度,你是否注意到这些变化?朋友开始用AI写代码、写文档、做PPT;同事效率突然暴涨,开始主导项目;有人用AI做了个小工具,居然搞出了用户……而你,还在担心AI会不会“抢饭碗”?也许你没意
本文深入探讨了零知识AI(ZKAI)如何利用零知识证明(ZKP)、可信执行环境(TEE)和区块链验证,实现无需信任且保护隐私的AI部署。文章详细介绍了ZKML在保护隐私AI计算中的作用,区块链作为AI模型验证器,TEE在AI安全中的应用,以及ZKAI在Web3、DeFi和去中心化身份中的实际应用,并展望了去中心化AI代理的未来。
该文将会引导用户一步一步实现AI Agent中有趣的功能,Thinking。
文章探讨了如何利用AI在民主结构中获取益处,同时避免其缺点。重点介绍了通过AI作为引擎,人类作为方向盘的模式,以及通过竞争性开放市场和AI结合的方式来实现这一目标。
Agent其实并没有那么复杂,但是他实现的功能可以非常强大。AI为我们创造了无数的神奇黑盒,将大量的逻辑代码变成了一个一个小小的APICall,极大的提升了我们开发的效率。
文章探讨了在云端、边缘和本地环境下安全部署AI模型的关键策略,分析了不同部署方式的安全风险和最佳实践,特别是介绍了零信任AI的概念及其实现方法。
本文探讨了人工智能(AI)与区块链技术的融合如何重塑去中心化应用、金融和治理,介绍了onchain AI agent、GOAT Toolkit、Eliza和ZKML等技术,以及它们在DeFi、智能合约和Web3中的应用。
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