從2級開始，費用對用戶來說無關緊要。驗證者和應用程序承擔了低成本費用。

🚦在pandas中遇到性能瓶頸？我們在大型數據集上運行了3個示例工作流程，這些工作流程變得緩慢或停滯——然後在GPU上使用cudf.pandas重新運行了完全相同的代碼。總結：
✅ 18M 行股票價格 → 20–40倍更快，使用基於時間的滾動窗口
✅ 8GB 職位發布 CSV → 上

帶有記憶的光標完全改變了編碼遊戲。
現在您可以使用光標編碼，使用語言模型進行審查，並使用另一個工具進行修復。

TPS現在不再像以前那樣重要了。
基線速度與人類反應速度一樣快(~250ms)，成本也很低(~$0.001)每筆交易，歡迎來到大聯盟

還記得編程語言Ada嗎？或者你可能根本沒聽說過它？ 👀
無論如何，是時候熟悉一下了：Ada再次進入TIOBE指數的前10名。🏆
了解爲什麼它對安全的關注使這門語言重新受到關注。

我知道很多人並不知道，但是
某個平台使用原子交換，因此無需中介。
那真是個厲害的技術
技術

哦，當然，今天不行。
安全性/可靠性一直與可用性相悖。強大系統的設計基本原理已被很好地理解。它們只是往往對初學者來說過於難以接觸。
這使我們能夠開始重建基本的基礎設施原語，以吸引大量的關注

對於任何感興趣的人，如果您不想自動選擇，請更新您的iOS應用程序。
尊重雅各的認可

你周末過得怎麼樣？
我們在星期六添加了廣受歡迎的rembg和unrig模型。
我們在星期天添加了B200s。
BCH - 永遠在烹飪。

"火並遺忘"的限制是真實的，從基礎開始的自適應跨鏈邏輯感覺像是一個更智能的原始構建。

現在，供應非常有限，我們預計在規模化運營之前，至少還需要幾個月的時間，但運行單個實例爲我們的用戶托管編碼模型是一個確定的可能性。我們運行B200s、H200s、H100s、A100s、L40S和4090 48GB。

所以現在推斷的意義就在於，我們幾乎無法將量化的 Q8 Qwen Coder 3 和 Kimi K2 實例放在我們的 H200 上。Kimi K2 @ Q8 完全沒有爲上下文留出 kv 緩存的空間。這些模型能否適應單個 8xB200 實例？可能，我們這周會嘗試。

有一種觀點認爲編碼將使應用程序更安全，而不是更不安全。
很多松散的語言/系統存在是因爲它們更容易學習。但隨着人工智能的出現，這已不再需要。
所以我們實際上可以用不糟糕的語言構建出不糟糕的系統。並且仍然讓它們被採納。

【DeXRP 技術者視角的解說】
明天22:00開始在YouTube進行直播🫡
※這不是介紹產品的內容，而是從技術的角度解釋實際情況。

反對觀點：開源模型是AI實驗室實現市場滲透的虧損引導。
如果中國在開源競賽中獲勝，然後慢慢將所有模型遷移到僅支持某些硬件制造商，一些主要的GPU公司可能會受到影響，美國在AI方面的GPU供應軟實力也可能會受到影響。