DoD should use likely $100B-plus reconciliation money on downrange needs: Wittman
太空部队领导者正在削减他们关于该服务需要建造太空战的需要的修辞剑。
Trump stablecoin off and running
Trumps USD1 now up to $2.2B issued in just a couple of weeks on an exchange… at the Fed’s current screw Trump 4.40% risk free rate he’s already making $88M annual rate … if he can get issuance up to $100B then he’s grossing >$4B annual which would probably be his most valuable enterprise … iirc Teth
DeepSeek and AI Power Shift: Key Insights for Investors and Entrepreneurs
西方科技巨头长期以来一直被认为是AI市场中的主要力量。预计2025年，顶级球员将投入超过3000亿美元的AI开发项目。仅仅亚马逊就计划分叉超过100B美元。但是中国深索克的出现成为一个主要的转折点。它表明[…] DeepSeek和AI权力转移：投资者和企业家的关键见解首先出现在Unite.ai上。
Gold Hits Another Record High On 'Goldilocks' Data
黄金因“金发姑娘”效应再创新高高盛交易部门表示，由于交易量激增，DataMicro 当日表现优于宏观，但请记住，月底将进行养老金再平衡，到明天将有 110 亿美元的股票待售。互联网名称（GSTMTINT 指数 +100bps）在 GOOGL、SNAP、RDDT 业绩公布后表现出色；半导体行业普遍走弱（GSTMTSEM 指数 -280bps），此前 AMD 和 QRVO 均未达预期。肥胖/GLP-1 名称是今早 LLY 暴涨后的另一个大焦点（股票是快钱社区的最大多头。（GSHLCGLP 指数 -170bps）。SMCI 因其审计师辞职而大发雷霆但宏观经济不容忽视......ADP 就业岗位飙升（
Fine-Tuning BERT for Text Classification
一个带有 Python 代码的可破解示例尽管当今的 100B+ 参数转换器模型是 AI 领域最先进的模型，但我们仍然可以使用较小的（<1B 参数）模型完成很多工作。在本文中，我将介绍一个这样的示例，即微调 BERT（1.1 亿个参数）以对网络钓鱼 URL 进行分类。我将首先介绍关键概念，然后分享示例 Python 代码。图片来自 Canva。微调微调涉及通过额外的训练将预训练模型调整到特定用例。预训练模型是通过无监督学习开发的，从而无需大规模标记数据集。然后，与从头开始训练相比，经过微调的模型可以利用预先训练的模型表示来显着降低训练成本并提高模型性能 [1]。微调大型语言模型 (LLM)将训练
