최근 비트코인 커뮤니티의 Core 파벌과 Unlimited 파벌 사이에 작은 논쟁이 있었습니다. 이 논쟁은 아마도 동일한 주제에 대한 논의가 50번째를 의미하지만 그럼에도 불구하고 블록체인이 어떻게 작동하는지에 대한 매우 미묘한 철학적 요점을 강조한다는 점에서 흥미롭습니다. 일하다. Unlimited를 선호하는 채굴 풀인 ViaBTC는 "해시력은 법칙입니다"라는 트윗을 올렸습니다. 이는 채굴자가 비트코인 거버넌스에서 매우 큰 역할을 갖고 있고 가져야 한다고 믿는 Unlimited 측의 일반적인 논점입니다. 존재
Vitalik Buterin(Vitalik Buterin 블로그) 이 게시물은 https://medium.com/@VitalikButerin/quadratic-arithmetic-programs-from-zero-to-hero-f6d558cea649에 반영되어 있습니다. 최근에 많은 관심이 있었습니다. zk-SNARK 뒤에 있는 기술과 사람들은 해독할 수 없는 복잡성으로 인해 많은 사람들이 "달 수학"이라고 부르는 것을 점점 더 신비화하려고 노력하고 있습니다. zk-SNARK는 특히 전체 작업을 위해 함께 모여야 하는 움직이는 부품의 수가 엄청나게 많기 때문에 실제로 파악하기가 매우 어렵습니다. 그러나 기술을 하나씩 분해하면
지난 10년 동안 암호화폐와 인공 지능(AI) 사이의 잠재적 중복은 지난 10년 동안의 두 가지 중요한 기술 동향입니다. 호기심은 이러한 혁신적인 영역 사이의 연관성을 찾으려는 자연스러운 성향에서 비롯됩니다. 표면적으로 시너지 효과는 분명해 보입니다. 암호화폐의 분산화 힘은 AI의 중앙화 경향을 상쇄할 수 있고, AI의 복잡성은 데이터 관리 및 검증에 능숙한 블록체인 기술을 통해 더욱 투명해질 수 있습니다. 그러나 구체적인 애플리케이션을 탐구할 때 대화가 종종 걸림돌이 되어 다음과 같은 문제가 발생합니다.
작성자: Vitalik Buterin 블로그를 통한 Vitalik Buterin Worldcoin 및 Modulus Labs 팀, Xinyuan Sun, Martin Koeppelmann 및 Illia Polosukhin의 피드백과 토론에 감사드립니다. 수년에 걸쳐 많은 사람들이 나에게 비슷한 질문을 했습니다. 내가 가장 유익하다고 생각하는 암호화폐와 AI의 교차점은 무엇입니까? 이는 합리적인 질문입니다. 암호화폐와 AI는 지난 10년 동안 두 가지 주요 딥(소프트웨어) 기술 트렌드였으며 둘 사이에 어떤 종류의 연결이 있어야 하는 것처럼 느껴집니다. 그것은
최근 인도에서 열린 G20 회의에서 국제통화기금(IMF)과 금융안정위원회(FSB)는 암호화폐의 글로벌 규제 프레임워크를 설명하는 공동 문서를 발표했습니다. 제안은 대부분 익숙한 영역을 밟고 있지만 새로운 점은 암호화폐의 멈출 수 없는 성장과 성공에 대한 확신입니다. G20은 국가들이 암호화폐를 금지하지 않는다고 주장하기 때문에 이 보고서를 지지하면서 낙관론이 쇄도했습니다. 그러나 그 본문에는 몇 가지 우려스러운 징후가 숨겨져 있습니다. 예를 들어, 첫 페이지에는 "광범위한 확산"이라고 적혀 있습니다.
지난 몇 주 동안 팀은 Cardano를 연결하고 Paribus에 대한 인식을 높이는 등 많은 활동을 했습니다. 로드맵에서 더 많은 요소를 제공할 준비가 되었기 때문에 다가오는 몇 주와 몇 달은 똑같이 흥미진진할 것입니다. 더 많은 순환 PBX 공급이 Cardano로 전환됨에 따라 우리는 두 개의 분산형 거래소(DEX)에 토큰을 상장하는 방향으로 나아가고 있습니다. 각 제품이 출시되면 발표할 수 있으므로 Discord, Twitter 및 Telegram 채널에서 최신 소식을 확인하세요.
소셜 미디어 시대에도 보도 자료는 모든 규모의 기업이 브랜드 인지도를 높이고, 미디어 관계를 개선하고, 소비자 신뢰를 구축하는 데 여전히 중요한 도구이며, 신제품이나 서비스를 발표하고 홍보하는 데 계속해서 사용해야 합니다. 이벤트, 또는 회사에 대한 기타 뉴스 가치가 있는 정보를 공유합니다. 보도 자료를 사용하여 비즈니스를 성장시킬 때의 주요 이점: 브랜드 인지도 향상: 보도 자료를 사용하면 소셜 미디어 구독자 기반을 넘어 더 많은 잠재 고객에게 도달하고 새로운 잠재 고객에게 브랜드를 소개할 수 있습니다.
기계는 NLP 또는 자연어 처리를 통해 끊임없이 똑똑해지고 있습니다. 그러나 챗봇, 가상 비서 또는 콘텐츠 생성 도구 등 AI 기반 모델의 편리함을 완전히 배제할 수 없는 측면도 있습니다. 왜 그렇게 느껴야 합니까? 음, 대부분의 AI 모델은 문제 해결에 편향된 접근 방식을 가지고 있습니다. 그러나 TruthGPT의 도움으로 미래는 편향된 AI 모델이 사회적 불만을 심고 문화적 차이를 조장하며
최근 몇 년 동안 자연어 처리(NLP)는 기술 세계의 유행어가 되었습니다. AI 기반 챗봇, 가상 비서 및 콘텐츠 생성 도구에 대한 수요가 증가함에 따라 기업은 고급 NLP 시스템 개발에 많은 투자를 하고 있습니다. 그러나 TruthGPT의 도움으로 미래는 편향된 AI 모델이 사회적 불만을 심고, 문화적 차이를 조장하고, 보다 우호적이고 매력적인 세계화된 시민 사회 주변에 장벽을 만들 수 있음에도 불구하고 그 능력에 대해 약간의 빛을 제공할 수 있습니다. 지금까지의 운명: 인공 지능 챗봇의 부상
이번 주 시장의 많은 난기류에도 불구하고 연방공개시장위원회(FOMC)는 정확히 예측한 대로 행동했습니다. Jerome Powell은 신중하게 언어를 조정하고 25bp 금리 인상에 대한 내러티브를 재구성하여 그가 피해를 입힌 시장을 진정시키려고 노력했습니다. 그의 포워드 가이던스는 인플레이션이 통제 불능 상태가 될 경우 추가 금리 인상을 예상하는 것이었습니다. 그는 최근의 은행 도산에 대한 책임을 회피하는 대신 해당 부문이 안정적이고 견고하다고 주장했습니다. 실제로 글로벌 금융 시스템은
기업이 기계 학습(ML)의 힘을 활용하여 경쟁 우위를 확보하려고 함에 따라 숙련된 기계 학습 엔지니어에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 하지만 선택의 폭이 너무 많은 상황에서 해당 업무에 적합한 사람을 고용하고 있는지 어떻게 알 수 있습니까? Superior Data Science에서 우리는 기계 학습 엔지니어 팀이 업계 최고라고 믿으며 그 이유는 다음과 같습니다. 입증된 성공 실적: 우리 기계 학습 엔지니어 팀은 현장에서 수년간의 경험과 입증된 실적을 보유하고 있습니다.
이번 주 초 조사 회사인 OpenAI는 새로운 챗봇 애플리케이션인 ChatGPT를 공개했습니다. 이 새로운 AI 기반 봇은 복잡한 질문에 답하고 어려운 문제를 해결하는 데 도움이 되는 자연어 처리(NLP) 도구입니다. 그러나 그것은 단순한 영리한 챗봇 이상일 수 있습니다. 이 기계 학습 기술은 사용자로부터 학습하도록 프로그래밍되어 있습니다. 결과는 놀라울 수 있지만 소프트웨어는 오류에 매우 취약합니다. 이 시스템은 OpenAI에서 개발한 GPT-3 언어 기술로 구동됩니다. 이 언어 기술
