Valor final do índice de indicadores antecedentes do Japão em julho

Ontem fui ao casamento do meu primo, e ao ver ele e a cunhada finalmente transformarem onze anos de namoro em algo concreto, quando os dois estavam em cima do palco sorrindo com os olhos brilhando, naquele momento eu realmente senti muita inveja! O resultado está a tocar-me, e de repente a minha mãe chega-se e pergunta-me: "E tu? Quando é que também vais ter um namorado?" Fiquei instantaneamente confuso, tinha um monte de reflexões na cabeça, mas de repente fiquei travado, não consegui dizer nada na hora, apenas baixei a cabeça e comi em silêncio. A verdade é que agora só quero fazer dinheiro, não estou realmente a pensar em namorar por enquanto! Acabei de mencionar "cada um tem seu objetivo, segue caminhos diferentes" e pensei que o mesmo se aplica ao círculo da IA atualmente. Cada projeto de IA tem seus próprios pequenos objetivos, e nas questões de "código aberto" e "realmente útil", o caminho seguido pode ser bastante diferente: • Perseguir a utilidade acima de tudo: Como a OpenAI e a Anthropic, focadas em resolver problemas reais, com um modelo de negócios claro. São decididos por equipes de empresas especializadas, que controlam tudo, desde o desenvolvimento até a gestão, fazendo com que a tecnologia seja implementada de forma rápida e estável. • Fonte de compartilhamento aberta: Por exemplo, o DeepSeek torna o código técnico acessível ao público, permitindo que qualquer pessoa o utilize, reduzindo significativamente a barreira de entrada. Embora seja iniciado por uma empresa, irá controlar a direção geral, garantindo que todos trabalhem em direção a um único objetivo. • Criar uma comunidade aberta: Tomando Bittensor como exemplo, ele construiu uma plataforma de colaboração descentralizada que incentiva todos a participar na construção. Atraindo mais pessoas para se juntarem através de mecanismos de recompensa, fazendo com que esta rede inteligente cresça cada vez mais. ■A principal divergência entre essas diferentes rotas de desenvolvimento é, afinal, como equilibrar o "controle tecnológico" e o "valor prático da aplicação tecnológica": • Algumas práticas, para ver rapidamente os efeitos reais, são geridas diretamente por uma entidade central que unifica a tecnologia e as regras. • Algumas abordagens valorizam mais a tecnologia que permite que todos possam utilizá-la, embora a gestão ainda seja centralizada para garantir que todo o ecossistema não fique desordenado. • Existem também algumas abordagens que se concentram em criar redes descentralizadas, construindo primeiro o ecossistema, sem apressar a aplicação imediata da tecnologia na realidade. ■Quebra: o novo design do "circuito de valor" da Sentient @SentientAGI, com base nas explorações existentes, está a pensar em como fazer com que "aberto" e "prático" se complementem mutuamente. Ele projetou um conjunto de mecânicas para tornar estes dois em bons parceiros. • A autoridade de governança está ligada ao valor prático A gestão da comunidade não se baseia apenas na posição ou no poder das empresas, mas sim em quem consegue criar algo útil, quem tem mais voz. • Otimização da reutilização de módulos de código aberto Para o problema frequente de "a eficiência do trabalho em equipe é baixa" na tecnologia de código aberto, a Sentient encontrou uma solução de montar blocos: Independentemente do módulo de funcionalidade desenvolvido por qualquer equipa, podem ser montados como blocos de construção para reutilização, evitando que todos tenham que realizar o mesmo trabalho repetidamente. Isso permite manter a tecnologia aberta e partilhada, além de poupar bastante esforço, fazendo com que a tecnologia seja implementada e utilizada mais rapidamente. ■Quebrar as fronteiras da percepção "aberto-prático" Sentient estas abordagens permitem que todos colaborem e tornem os resultados da pesquisa e desenvolvimento realmente utilizáveis, e o dinheiro ganho com esses resultados pode continuar a apoiar mais colaborações em pesquisa e desenvolvimento. Desta forma, foi encontrada uma nova solução para o dilema entre "como abrir a cooperação" e "como aplicar na prática" a IA. No entanto, a eficácia deste método ainda precisa ser avaliada com base nos resultados práticos que virão a seguir. #SentientAGI

*toma Tylenol* > ser um estudante de engenharia elétrica > começar a negociar quant *cracked af* > fundou uma empresa de quant nos seus 30 anos > faz ¥100B em negociação com ai/ml *ainda mais crackeado com ai* > compra milhares de GPUs Nvdia CEO da DeepSeek, pessoal.

Recentemente, um projeto chamado $BLESS chamou a atenção. A ideia central deste projeto é utilizar o poder de computação de computadores pessoais ociosos para realizar cálculos distribuídos, aplicando-se principalmente ao treinamento de modelos de inteligência artificial e outros campos. No entanto, após uma análise cuidadosa, percebe-se que esse conceito técnico não é novo, ideias semelhantes já existem há muitos anos. O principal desafio que o projeto $BLESS enfrenta atualmente é como alcançar uma comercialização eficaz e caminhos de monetização específicos. Embora a computação distribuída tenha um certo potencial, para realmente alcançar aplicações inovadoras, é necessária mais inovação e implementação prática. Por exemplo, se for possível criar um caso de sucesso semelhante ao deepseek, isso poderá realmente demonstrar o valor e o impacto real do projeto. Atualmente, o projeto $BLESS parece ainda não ter demonstrado uma proposta de valor suficientemente profunda ou vantagens tecnológicas únicas. Na ausência de um caminho de implementação claro e pontos de inovação, o interesse do mercado por este projeto pode derivar mais da psicologia de FOMO (Fear of Missing Out, medo de perder) do que do reconhecimento de sua tecnologia ou modelo de negócios. Como um projeto de computação distribuída, $BLESS precisa esclarecer melhor as suas diferenças em relação às soluções existentes, bem como como superar os desafios comuns enfrentados por sistemas distribuídos, como segurança de dados, eficiência computacional e estabilidade de rede. Ao mesmo tempo, a equipe do projeto também deve fornecer cenários de aplicação mais específicos e potenciais modelos de negócios para provar a viabilidade do seu desenvolvimento a longo prazo. Em geral, embora o projeto $BLESS toque em um campo tecnológico promissor, atualmente parece que seu verdadeiro valor e inovação ainda precisam ser validados. Investidores e seguidores devem manter a racionalidade e acompanhar de perto o desenvolvimento subsequente do projeto e sua implementação real, em vez de seguir cegamente o sentimento do mercado.

A Deepseek acaba de lançar um novo modelo e está perto de se tornar a primeira organização numa certa plataforma de IA a ultrapassar 100.000 seguidores de construtores de IA!

📊 DeepSeek-V3.1-Terminus fornece saídas mais estáveis e fiáveis em benchmarks em comparação com a versão anterior. 👉 Disponível agora em: App / Web / API Obrigado a todos pelo seu feedback. Isso nos motiva a continuar melhorando.