这次我们正在谈论火山。可以预期由喷发造成的损害，包括爆发的火山周围岩石造成的损害，以及由火山碎屑流造成的损害。自然，在山脚下的区域，将有一种紧迫感，并采取措施，例如通知疏散方法。除此之外，我们想通知您，目前正在考虑防止火山灰落入偏远地区并造成某种损害的措施。自2024年6月以来，内阁办公室的中央灾难预防委员会的灾难预防措施实施会议和WG考虑在大规模喷发的情况下考虑大区域的灰烬跌落措施，而Mind in Mind in Mind1爆发了。如果发生大规模喷发，则预计火山灰将不仅在山麓地区，而且在偏远地区积聚。就富士山爆发而言，人们担心的是，取决于季节，Ash可能会朝着大都市地区的方向落在西风。特别
Nvidia unveils Cosmos platform for robotics development
Nvidia 推出了其 Cosmos World Foundation Model 平台，用于开发物理 AI 系统，例如自动驾驶汽车和机器人。 Nvidia 表示，Cosmos 包括最先进的生成世界基础模型、先进的 tokenizer、guardrails 和加速视频处理管道，旨在“推动物理 AI 系统的发展”。物理 AI 模型成本高昂 […]
How Crypto Laws Are Changing Across The World In 2025
2025 年全球加密法将如何变化作者：Yohan Yun，CoinTelegraph.com，2025 年，美国的加密监管和立法似乎将发生改变。Token Alliance 联合主席 Paul Atkins 已被提名接替加密反对者 Gary Gensler 担任美国证券交易委员会 (SEC) 主席，这标志着美国加密监管方式发生重大转变。Gensler 的任期虽然在奠定监管基础和判例法方面发挥了重要作用，但因其依赖执法驱动的监管而受到严厉批评。在大西洋彼岸，欧盟实施了首个加密资产市场 (MiCA) 法规来监督加密行业。尽管 MiCA 的雄心壮志受到称赞，但其严格的规则正在迫使一些企业离开该地区，
Accelerating LLM Inference on NVIDIA GPUs with ReDrafter
加速 LLM 推理是一个重要的 ML 研究问题，因为自回归 token 生成计算成本高且相对较慢，而提高推理效率可以减少用户的延迟。除了持续努力加速 Apple 芯片上的推理之外，我们最近在加速 NVIDIA GPU 的 LLM 推理方面取得了重大进展，该 GPU 广泛用于整个行业的生产应用程序。今年早些时候，我们发布并开源了 Recurrent Drafter (ReDrafter)，这是一种新颖的推测解码方法，达到了最先进的水平……
How Single Tokens Can Make or Break AI Reasoning
想象一下，要求 AI 解决一个关于偿还贷款的简单数学问题。当 AI 遇到“欠”这个词时，它会结结巴巴，产生错误的计算和错误的逻辑。但是将这个词改为“已付”，AI 的推理突然发生了变化——变得清晰、准确和精确。这不是怪癖或 […]The post How Single Tokens Can Make or Break AI Reasoning 首先出现在 Unite.AI 上。
Tamannaah Bhatia questioned by ED in Guwahati over bitcoin, crypto scam case
塔曼娜·巴蒂亚 (Tamannaah Bhatia) 就古瓦哈提的一起洗钱案接受了 ED 的质询。该案与“HPZ Token”应用程序有关，据称该应用程序通过承诺比特币挖矿的回报来欺骗投资者。 ED 表示，Bhatia 收受了资金，以出席该应用程序公司的活动。调查仍在进行中。
Transformer? Diffusion? Transfusion!
最新多模态转输模型的简单介绍最近，Meta 和 Waymo 发布了他们的最新论文 —Transfusion: Predict the Next Token and Diffuse Images with One Multi-Modal Model，该论文将流行的 Transformer 模型与扩散模型相结合，用于多模态训练和预测目的。与 Meta 之前的工作一样，Transfusion 模型基于带有早期融合的 Llama 架构，它同时采用文本 token 序列和图像 token 序列，并使用单个 Transformer 模型来生成预测。但与以前的技术不同，Transfusion 模型对图像 t
Advanced Retrieval Techniques in a World of 2M Token Context Windows Part 1
2M Token Context Windows 世界中的高级检索技术，第 1 部分探索 RAG 技术以提高检索准确性 Google DeepMind 启动的可视化 AI 项目。来自 Unsplash 图像。首先，我们还关心 RAG（检索增强生成）吗？Gemini Pro 可以处理惊人的 2M 令牌上下文，而 GPT-3.5 发布时我们惊讶的只有 15k。这是否意味着我们不再关心检索或 RAG 系统？基于 Needle-in-a-Haystack 基准测试，答案是，虽然需求正在减少，尤其是对于 Gemini 模型，但高级检索技术仍可显着提高大多数 LLM 的性能。基准测试结果表明，长上下文模型
将基于 Transformer 的模型扩展到超过 1000 亿个参数已在自然语言处理领域取得突破性成果。这些大型语言模型在各种应用中都表现出色，但由于生成推理的顺序性，每个 token 的计算都依赖于前面的 token，因此有效部署它们带来了挑战。这需要细致的并行布局和内存。《高效部署大规模 Transformer 模型：可扩展和低延迟推理策略》一文首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
NVIDIA’s breakthrough in synthetic data generation and AI alignment
Nemotron-4 340B 是用于合成数据生成和 AI 校准的高级模型系列。它经过 9 万亿个 token 的训练，在优化性能和确保数据质量方面表现出色，显著增强了各个行业的 AI 能力。
AI 和因果关系。因果鹦鹉。因果深度学习。因果代理。GenAI 指南。开源 AI 手册。复合 AI 系统。让我们构建 GPT Tokeniser。PyTorch 中的 Gemma SOTA。
What Is a ‘Fair Launch’ in Crypto?
SecureChainAI SCAI Token FairLaunch 将于 2023 年 9 月 15 日 13:30 (UTC) 在 PinkSale 和 GemPad 上发布。通过 https://securechain.ai/fairlaunch.html 连接公平发布是指在发布时平等分配代币，让每个人都有平等的机会购买代币。公平发布解释加密货币背景下的公平发布是指在去中心化网络中引入新的数字代币，其中社区参与和包容性至关重要。这种方法确保代币从一开始就由社区集体获得、拥有和管理，促进所有权和影响力的公平分配。在公平发布期间，坚持关键原则以防止任何形式的不公平优势或集中控制。在一些传统
Introducing GoodAI LTM Benchmark
作为我们在持续学习领域研究工作的一部分，我们正在开源一个基准，用于测试代理在非常长的对话中执行涉及高级使用记忆的任务的能力。除其他外，我们评估代理在需要动态维护记忆或长期整合信息的任务上的表现。我们正在开源：现行的 GoodAI LTM 基准。我们的 LTM 代理。我们的实验数据和结果。我们表明，信息的可用性是解决这些任务的必要条件，但不是充分条件。在我们的初始基准中，具有 8k 上下文的对话 LTM 代理与具有 128k 个令牌的长上下文 GPT-4-1106 相当。在内存要求高出 10 倍的更大基准测试中，我们的具有 8k 上下文的对话式 LTM 代理的性能比上下文大小为 128,000
