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# QUBIC
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KhalidiQ
07-10 20:24
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🌐 QUBIC Q2の達成はとてつもなく大きい! 🌐
🚀 Neuraxon 2.0はARCで0.18%を記録(Crushing Grokの0.1%)
💻 委託されたコンピューティングがE2Eテストをすべて通過
🛠️ TypeScript SDKがパブリックベータになりました
💳 Fiatランプ&カード決済が最終的な法務レビュー中
🔥 BDパイプラインが9から31のウォームリードに爆発的に増加!
#QUBIC
🚀
QUBIC
-0.49%
ARC
-2.70%
GROK
-0.83%
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GiLoLoS_Mother
03-23 12:59
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#QUBIC
これらのAI関連のものは既に稼働しているのか、それともQubicはまだマイナーのコインなのか?
QUBIC
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GateUser-acbcbe4c:
実行中、
GateUser-5265607b
04-13 08:03
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#QUBIC
どうしてまだ下がっているのか、もうすぐ6になるのに、何か情報があるのでは?「積み重ねて売らないで」と叫んでいたのに、一体どうなっているのか?
QUBIC
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Gigolo:
月へ 🌕
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G0123
03-07 11:10
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Stripeの共同創業者は最近、ブロックチェーンは人工知能エージェント駆動の未来を支えるために10億TPSが必要になる可能性があると述べました。これがこの数字の重要性と、業界の現状を示しています。パトリックとジョン・コリソンは2025年の年次レターで、人工知能エージェントが近い将来、インターネット上の取引の大部分を処理する可能性があると述べており、現行のブロックチェーンインフラはまだ十分に準備が整っていません。彼らは実例を挙げています:主要なブロックチェーン上で、memecoinの急増により支払い遅延が12時間を超え、手数料が35倍に急騰しました。Chainspectが示す現状:→ Solana:~1,140 TPS(理論最大値:65K)→ ICP:~1,196 TPS(理論最大値:~210K)→ほとんどのネットワーク:約1,000 TPSのスループット これは10億には数桁及びません。今、次の状況を考えてください:2025年4月、Qubicが正式にローンチされるL1メインネットで、取引量が1552万TPSに達しました。このデータはCertiKによって独立検証され、公表されています。ロールアップやL2に依存せず、手数料ゼロ、即時反映です。これはテストネットのシミュレーションではなく、実際のメインネットの負荷テストで、15.18億件の取引が行われ、業界で最も尊敬される監査機関の一つに
MEME
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SOL
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QUBIC
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GateUser-4e43bd1c
01-10 10:29
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#QUBIC
6つの0 いつになったら1ドルになるのか教えてくれ。私も一度裕福になってみたい。
QUBIC
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GateUser-3d449e4a:
もし大部分を焼却すれば、実現可能!!
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AnnaAi
01-06 14:51
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#QUBIC
水軍が多すぎる、もし0が5つに戻せるなら、あなたたちのコメントの書き込みもまあまあだろう
QUBIC
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EU
03-08 06:16
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水曜日 3月11日:
⌚️
#HWAVE
HyperwaveはWave Points保有者向けのHWAVE申請受付を終了します
👍
#QUBIC
QubicはNetwork Guardiansのオープンベータテストを開始します
🇺🇸 CPI - 15:30 MSK
- 原油在庫 - 17:30 MSK
- 10年国債入札 - 20:00 MSK
QUBIC
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MohamedAliJunior
03-07 21:01
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🚨 緊 breaking:OpenAIが、ChatGPTは常に何かを作り出すことを証明する記事を公開しました。
時々ではありません。次のアップデート前でもありません。常にです。彼らは数学的に証明しました。
完璧な訓練データと無制限の計算能力を持っていても、AIモデルは常に自信を持って完全に誤ったことを言います。これは彼らが取り組んでいるバグではありません。これがこれらのシステムが根本的にどのように機能しているかを説明しています。
そして、彼ら自身の数字は残酷です。OpenAIの推論モデルo1は16%のケースで幻覚を見ます。彼らの新しいモデルO3は?33パーセント。新しいo4-miniは?48パーセント。彼らの最新モデルが提供する情報のほぼ半分は作り話の可能性があります。「より賢い」モデルは実際にはますます真実を言うのが苦手になっています。
これが修正できない理由です。言語モデルは次の単語を確率に基づいて予測することで動作します。不確かな状況に直面すると、彼らは止まりません。それを知らせません。彼らは推測します。そして、彼らが訓練されたのはまさにそのためです。完全な自信を持って推測し続けます。
研究者たちは、これらのモデルの品質を測るために使用されるAIの主要な10の基準を調査しました。10のうち9つは、「わからない」と答えることと、完全に誤った答えを出すことに同じ点数を与えていま
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