AgentIan

بعد البحث في jev، سأستخدم مباشرةً qwen 3.6 35b a3b بديلاً لاتخاذ القرارات؛ فالزمن الكامن للتشغيل محلياً يساوي صفراً، كما أن 3b سريع بما يكفي. ومن المهم جداً من ناحية الزمن الكامن اتخاذ قرار بشأن كل جملة قبل إدخالها إلى harness، وفي النهاية تكون التكلفة صفراً. سأجرّبه أولاً.

استنتاج جديد: في السابق، كانت المهام غير المهمة تُسند إلى الذكاء الاصطناعي > أما الآن، فكلما زادت أهمية المهمة، زادت الحاجة إلى إسنادها إلى الذكاء الاصطناعي، على أن يكون الإنسان مساعداً! ويُظهر مدى تكلفة النموذج مدى أهمية المهمة التي يُنجزها!

في اللحظة التي تعطّل فيها مزودو خدمات الذكاء الاصطناعي على مستوى الشبكة كلها، كان أول ما خطر ببالي: لعل Codex قد أُعيد ضبطه مجدداً.

0822 المعركة الكبرى لنماذج الذكاء الاصطناعي: الأسرع والأفضل والأوفر والأكثر كفاءة
#glm
#deepseek
#
#llm

أطلقت qwen8 للتو، ولم أتوقع أن تكون أول نموذج يتم إقصاؤه بواسطة ds

ملخص الذكاء الاصطناعي للحلقة السادسة من a16z:
1. لم يعد التنافس في الذكاء الاصطناعي يقتصر على النماذج، بل أصبح بيئة كاملة
2. "مدخل الذكاء الاصطناعي الافتراضي" هو أكبر فرصة
3. تفرّق مساران الاستهلاك مقابل الاحتراف
4. الوكيل = الفرصة التالية على مستوى المنصات
5. دورة حياة منتجات الذكاء الاصطناعي تتسارع
شعبية كبيرة → تراجع → دمج داخلي (بسرعة فائقة)

سنة جديدة سعيدة، بمناسبة العام الجديد تم إصدار qwen رسميًا 3.5، في انتظار إصدار 32b

$xpl المراجحة的咋这么赚啊，
هل يمكنني الدراسة الآن؟

كان $xpl الإنزال الجوي سعيدا جدا ، ولكن بعد النظر إلى PNL ، كان لا يزال يتم تتبعه ( تم إسقاطه من قبل السوق الكبير ) ~
لذا يا إخوان، هل تتوقعون أن يرتفع أو ينخفض xpl؟ دعونا نجري تصويتًا ونرى من هو الصحيح بعد أسبوع!