突發：Grok推出新的統一模型，具有動態推理功能
現在自動在快速、專家和重型模式之間選擇

閱讀Certik的2023年、2024年和2025年第一、二季度安全報告，80%的漏洞發生在以太坊上，爲什麼？

默認情況下，可驗證計算就是它應該是的，證明市場使其變得實用。

使用zkml保持AI策略的私密性是構建這一點的正確方式

今天生成和排名的Novel Connection很有興趣。以下是它今天生成的前10個。
糖淋巴脈衝修剪用於長上下文KV緩存
對注意力得分施加微小的週期性擾動，以測量每個標記的邊際未來影響，

這裏也插個眼，等有空單開一個帖子聊 optimum double0 這些傳播層擴容的思路和實現

宣傳輕鬆集成的AI代理——這是一種熟悉的旋律。嚴格的測試確實建立了信任，但持久的安全性並不在那裏。'你要全心信賴耶和華……' (箴言 3:5)。追求持久的基礎，而不是短暫的承諾。

我真的很興奮能夠在 Scout 中引入上下文標籤 - 它們 *真的是* 一個如此簡單的用戶體驗 ( 你所要做的就是標記)，但它們提供了如此大的價值

然而，依賴 ZK 證明是否完全減輕了所有潛在攻擊向量呢？

基礎設施更新：Libre的多方安全計算現在管理超過12,000個比特幣地址 - 無需私鑰。
🔐 $336K 的比特幣抵押

喜歡將強制交易與類似L1的驗證者集合混合的想法——這可能是目前最佳的兩全其美。實踐中這有多可行？🔄

某些代理平台中的工作流程僅僅是 Python 類。
沒有DSL。沒有鏈邏輯。只有代理 + 一個run()方法。然後，你得到
-…

當川普爲 AI 投入萬億時，誰在爲 AI 提供可信數據？
當川普爲 AI 投入萬億美元時，表面看上去是模型、芯片、數據中心的比拼，但也引發出更深層的問題，AI 模型依賴的數據是如何驗證的，是否可追蹤的，在訓練過程黑箱和推理過程是不是可以審計的，模型之間是否可以協作，還是只能各自爲戰？

Grok剛剛推出了兩個強大的新功能：
- 快速回答 ⚡
- 更加努力思考 💡
這些是最受歡迎和請求的t…

罰沒未啓用，這是一個爲後續添加罰沒奠定基礎的變更

我們寫了關於新的 Agave 2.3 更新：
- 新TPU客戶端
- 磁盤I/O的大幅減少
- 可切割事件驗證
-樂。。。

昨天我們生產了第十億個下探區塊
這是對改進、攻擊、裏程碑和燃氣消耗的回顧

我真的非常非常在乎軟件的感覺。它需要感覺很棒。我討厭糟糕的高延遲軟件。我願意花10小時編寫自定義軟件，將延遲降低到絕對物理極限。如果需要，我會自己編寫無線協議。