Argentine Lawyers Hit Milei With Fraud Charges, Class-Action Over Libra Coin Rug-Pull
阿根廷律师以欺诈指控袭击了麦利，史蒂芬·卡特（Stephen Katte）通过cointelegraph.com对天秤座硬币地毯的集体诉讼袭击，阿根廷律师据报道，阿根廷律师已针对阿根廷总统贾维尔·麦利（Javier Milei）提起诉讼，该指控是为了提升加密刑事的刑事法庭。在周末短暂抽水，然后倒下。自由项目的原住民索拉纳代币，天秤座（天秤座）在2月14日的市值下降了45.6亿美元，此前麦莉发布了关于X上的令牌。然后删除了该职位后，它降低了94％以上，促使指控指控了一项指控。泵和转储方案。根据2月17日的一份报告，律师马科斯·泽拉亚（Marcos Zelaya）和乔纳坦·巴尔迪维佐（Jonata
Top 3 Altcoins to Boost Your 2025 Portfolio
这是什么重要的：提高您2025年投资组合的前3个山寨币：发现高电势令牌领先的加密创新和增长趋势。
我们是游戏 AI 的先驱：更新 0.3.0a 引入了本地 LLM 支持，使 AI NPC 能够直接在您的 PC 上运行。AI People 是第一款实现由本地 LLM 驱动的 AI NPC 的游戏。现在，整个 AI People 游戏都可以在您的 PC 上离线运行（在游戏选项中配置）本地 LLM 集成AI People 的 NPC 通过大型语言模型运行，该模型处理他们的对话、理解和交互。这些交互会消耗令牌 - AI People 中的信用额度所涵盖的处理单位。以前，这需要云处理并消耗信用额度。更新 0.3.0a 添加了在 PC 上本地运行 LLM 的选项，而不是使用云服务。这对玩家意味着什么成
Cypherpunks想改变世界。我们结束了Memecoins。我们的故事始于一些非常聪明和理想主义的开发人员（称为Cypherpunks），创建了一种新技术，称为区块链。区块链是数据库，但分散。他们被宣传为“防检查”，它们减少了用户被征服到第三方干扰的可能性。Cypherpunks一直希望他们的防篡改数据库蓬勃发展，成为主流和改善常规人的生活。 2015年的一段录像带从一家相互联系的电厂，杂货店，医院和飞机上播出，然后大声宣布以太坊（当今最大的区块链之一）将是“从电子商务到物联网的所有事物的安全骨干。”您可能还记得另一个来自2010年代中期的著名视频，其中一位年轻的以太坊共同创作者的年轻Vi
Transforming Data Quality: Automating SQL Testing for Faster, Smarter Analytics
如何根据业务问题测试 SQL 和结果数据集的质量以增加客户的信任照片由 Caspar Camille Rubin 在 Unsplash 上拍摄在软件开发方面，有很多自动化测试工具和框架可以依赖。但对于分析团队来说，手动测试和数据质量保证 (QA) 仍然是常态。很多时候，首先发现数据质量或完整性问题的是客户或业务团队，而不是分析团队。这就是自动化可以发挥巨大作用的地方。通过设置带有脚本的自动化系统来大规模运行数据质量测试，您可以保持快速运行，而不会牺牲数据的准确性或完整性。当然，当业务问题模糊或开放式时，这会变得更加棘手。在这些情况下，基于规则的逻辑和大型语言模型 (LLM) 的混合可以真正有所
Using OpenAI and PandasAI for Series Operations
将自然语言查询和操作纳入 Python 数据清理工作流程。艺术家 Karen Walker 捐赠的红熊猫画作。我们在熊猫数据清理项目中需要执行的许多系列操作都可以由 AI 工具（包括 PandasAI）协助完成。PandasAI 利用大型语言模型（例如来自 OpenAI 的模型）来启用对数据列的自然语言查询和操作。在这篇文章中，我们将研究如何使用 PandasAI 查询系列值、创建新系列、有条件地设置系列值以及重塑数据。您可以通过在终端或 Windows Powershell 中输入 pip install pandasai 来安装 PandasAI。您还需要从 openai.com 获取令牌
AI21 Labs Jamba-Instruct model is now available in Amazon Bedrock
我们很高兴地宣布 Jamba-Instruct 大型语言模型 (LLM) 已在 Amazon Bedrock 中推出。Jamba-Instruct 由 AI21 Labs 构建，最值得注意的是支持 256,000 个令牌上下文窗口，这使其特别适用于处理大型文档和复杂的检索增强生成 (RAG) 应用程序。什么是 Jamba-Instruct Jamba-Instruct 是指令调整版本的 […]
Microsoft Accidentally Exposes 38TB of Sensitive Data
云安全公司 Wiz 最近的一份报告显示，由于涉及共享访问签名 (SAS) 令牌的错误配置，微软的人工智能研究部门无意中暴露了惊人的 38 TB 敏感数据。
An empirical analysis of compute-optimal large language model training
我们问一个问题：“对于给定的计算预算，最佳模型大小和训练令牌数量是多少？”为了回答这个问题，我们训练了各种大小和各种标记数量的模型，并根据经验估计了这种权衡。我们的主要发现是，当前的大型语言模型对于其计算预算来说太大了，并且没有在足够的数据上进行训练。
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
