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Concrete ML v1.8:迈向去中心化的私有LLAMA微调
Concrete ML v1.8 发布,主要改进了LLM混合微调的速度和可用性,通过优化的FHE后端和新的低秩逼近API,实现了在加密数据上进行隐私保护的LLM微调。该版本还支持Python 3.12,提供了一个更高效的LLM微调API,并利用GPU加速编译模型的评估过程,降低了成本和延迟。
LLM
FHE
隐私保护
微调
Concrete ML
加密数据
ZamaFHE
发布于 2025-01-15
阅读 ( 402 )
AI - `concrete.ml.torch.compile` 模块
该文档描述了`concrete.ml.torch.compile`模块,该模块提供了将 PyTorch 和 ONNX 模型编译为 FHE 等效形式的功能。
PyTorch
ONNX
FHE
量化
编译
Brevitas
QAT
zama-ai
发布于 2025-01-11
阅读 ( 345 )
Solana 的 AI 浪潮初现:黑客松亮点
SendAI 主办的 Solana AI 黑客松圆满结束,总奖金超过 27.5 万美元,共收到 300 多个项目。黑客松旨在构建 Solana 网络的 AI 代理和工具,涵盖自主聊天代理、社交媒体代理、Meme 代理、基础设施、代币工具、DeFi 代理和交易代理七个赛道。Solana 生态系统通过黑客松等活动,大力培育新兴项目,营造了鼓励创新和合作的环境,预计这将促进其 AI 生态系统的良性增长。
Solana
AI 代理
黑客松
SendAI
DeFi
Solana AI Hackathon
4pillars
发布于 2025-01-10
阅读 ( 212 )
AI Agent浪潮:在加密领域,技术与角色扮演并行发展
本文探讨了加密货币与人工智能代理(AI Agent)结合的趋势,分析了ai16z和Virtuals Protocol等领先项目如何通过开源框架和增长策略推动AI Agent的发展。文章还展望了多代理系统、基于代理的链上接口以及替代框架的未来,并强调了加密支付轨道为AI Agent带来的经济活力,以及AI Agent为加密市场带来的效率提升和创新潜力。
AI Agent
加密货币
多代理系统
链上接口
框架
DeFi
4pillars
发布于 2024-12-20
阅读 ( 161 )
bci/acc:平衡人工智能超级智能之路
文章探讨了通过脑机接口(BCI)加速人类智慧的发展,以应对人工超级智能(ASI)的挑战,提出了bci/acc的概念,旨在通过大规模应用BCI技术实现人类超级智能(HSI)。
ASI
BCI
bci/acc
HSI
人工智能
脑机接口
trentmc0
发布于 2024-12-19
阅读 ( 683 )
VirtualsProtocol初探
先简单说说virtual是做什么的。VirtualsProtocol。VirtualsProtocol作为去中心化的AIAgent「生产工厂」,为不同的AIAgent的发布提供支持。VirtualsProtocol的平台币VIRTUAL已经突破10亿市值并且还在不
AI
pump.fun
ben46
发布于 2024-12-19
阅读 ( 1522 )
( 73 )
🔥 人工智能代理 + 加密货币:下一个热门技术潮流?
本文深入探讨了AI Agent与加密货币结合的新兴趋势,分析了其在开发者和加密社区中的迅速升温现象。文章介绍了AI Agent的定义、特点、应用场景,并列举了多个实际案例和开发框架,包括Truth Terminal、Eliza等,同时讨论了潜在的风险和挑战。
AI Agent
加密货币
Solana
Eliza
DeFi
区块链
csjcode
发布于 2024-12-18
阅读 ( 533 )
FLock.io:人工智能民主化的基础层
文章探讨了当前AI行业缺乏透明度和信任,以及高准入门槛限制了AI应用扩展的问题。为了解决这些挑战,文章介绍了FLock.io,一个旨在通过将区块链元素与联邦学习方法相结合,实现AI模型生命周期民主化的平台,目标是创建一个更具创造性和可信赖的AI行业。
联邦学习
区块链
人工智能
数据隐私
模型训练
FLock.io
4pillars
发布于 2024-12-02
阅读 ( 174 )
哪个 AI 编程助手在 Solidity 语言上表现更出色
评估各个 AI 编程助手在 Solidity 语言上的表现
Solidity
AI
Trail of Bits
发布于 2024-11-24
阅读 ( 1312 )
( 10 )
人工智能代理:研究与应用
这篇文章深入探讨了自主AI代理的概念,特别是基于大型语言模型(LLM)的代理在各个领域中的应用,包括游戏、治理、科学和机器人技术。文章详细介绍了代理的架构、记忆系统、感知能力、推理与规划,以及它们如何在复杂环境中动态互动和决策。通过多代理系统的框架,研究了如何利用这些代理实现智能协作和优化任务执行,同时也提出了在代理智能的发展中需要面对的伦理和社会问题。
AI代理
语言模型
智能系统
多代理架构
推理与规划
记忆系统
accelxr
发布于 2024-11-21
阅读 ( 971 )
加密原生 AI 代理框架之战
这篇文章深入探讨了加密原生的人工智能代理框架,分析了它们如何结合区块链技术与人工智能进行创新。通过对比现有的框架,文章阐述了这些新框架的必要性及其对未来金融交易的影响,同时评估了各种框架的特点与设计。文章还提供了不同框架适合构建的多种AI代理类型,并展望了未来这些技术的发展趋势。
AI代理
区块链
加密技术
LangChain
自主代理
代理框架
Shlok Khemani
发布于 2024-10-11
阅读 ( 603 )
Concrete ML v1.7:Transformer 模型微调与 DNA 祖源应用
Concrete ML v1.7 版本发布,引入了多项新功能,包括在加密数据上微调 LLM 模型和神经网络,利用 GPU 加速提升加密推理的性能(最高可达 1-2 倍),以及展示了一个通过加密 DNA 预测祖源的 Hugging Face space 示例。此外,该版本还支持 Python 3.11 和 PyTorch 2。
Concrete ML
同态加密
LLM
GPU加速
DNA祖源分析
加密推理
ZamaFHE
发布于 2024-10-09
阅读 ( 350 )
解决深度学习和LLM中的可复现性挑战:我们的旅程
本文讲述了在深度学习和LLM中实现可复现性的挑战,特别是使用Nvidia GPU时,浮点运算的非结合性以及硬件差异会导致结果不一致。文章分享了通过重写GEMM CUDA kernel,避免使用Tensor Cores,并确保运算顺序的确定性来解决这一问题,最终在不同硬件上实现了模型输出的一致性。
可复现性
深度学习
LLM
CUDA
GEMM
量化
ingonyama
发布于 2024-09-23
阅读 ( 305 )
可证明的水印提取
本文介绍了 zkDL++ 框架,该框架旨在为可证明的 AI 提供支持。zkDL++ 解决了生成式 AI 水印技术中的关键问题:如何在保护隐私的同时确保可证明性。通过改进 Meta 开发的水印系统,zkDL++ 解决了需要对水印提取器进行保密以避免攻击的问题,并提供了一种更安全的解决方案。此外,zkDL++ 能够高效地证明任何深度神经网络(DNN)的完整性。
零知识证明
深度神经网络
水印技术
zkDL++
密码学
卷积神经网络
ingonyama
发布于 2024-09-12
阅读 ( 286 )
通过 Concrete ML 加速 ML 的 FHE:超越我们之前论文的基准测试结果
Zama团队使用Concrete ML加速了同态加密(FHE)在机器学习中的应用,并成功超越了之前论文中的基准测试结果。他们通过改进编译器,分离了机器学习和密码学任务,并采用了MLIR框架,支持多种硬件加速器。实验结果表明,新的Concrete ML在执行速度上有了显著提升,例如NN-20模型比2021年的结果快21倍。
同态加密
机器学习
Concrete ML
TFHE
MLIR
神经网络
ZamaFHE
发布于 2024-07-24
阅读 ( 832 )
使用 Concrete ML 构建端到端加密的类 23andMe 基因测试应用程序
本文介绍了如何使用 Concrete ML 构建一个端到端加密的类似于 23andMe 的基因测试应用程序。文章重点介绍了 Zama Bounty Program Season 5 中两个获胜的解决方案,它们都使用了全同态加密(FHE)来保护敏感的 DNA 数据,并对这两种方案的实现原理、精度和性能进行了分析,展示了 FHE 在保护个人身份信息(PII)方面的价值。
全同态加密
Concrete ML
基因测试
隐私保护
机器学习
DNA
ZamaFHE
发布于 2024-07-18
阅读 ( 290 )
Concrete ML v1.6:更大的神经网络和预训练的基于树的模型
Concrete ML v1.6 版本提升了大型神经网络的延迟,增加了对预训练的基于树模型的支持,并通过引入 DataFrame 模式和简化 Logistic 回归训练的部署,从而简化了协作计算。该版本还展示了深度 MLP 模型和 ResNet18 模型的延迟改进,并提供了加密训练和 DataFrame 模式的增强功能。此外,还包含用于Windows系统的GPU支持。
Concrete ML
预训练模型
神经网络
全同态加密
DataFrame
隐私计算
ZamaFHE
发布于 2024-07-06
阅读 ( 296 )
Web3游戏和娱乐中AI代理的案例分析
这篇文章深入探讨了AI代理在区块链游戏和娱乐领域的演变及其未来潜力。
AI代理
区块链
游戏
虚拟伴侣
NPC
去中心化
Shoal Research
发布于 2024-06-27
阅读 ( 721 )
关于 AI + 区块链的思考
in
小猪Web3
in
小猪Web3
生成式AI和区块链结合,开创了新趋势。AI能优化区块链用户体验,如聊天机器人协助交易,智能合约安全性分析。区块链可能改进AI,例如通过去中心化平台促进数据、模型和算力共享,以及创建AI组织(AIDAO)。尽管目前实验性强,但AI+区块链前景广阔。
AI
DAO
Worldcoin
Pignard
发布于 2024-05-23
阅读 ( 6127 )
( 68 )
我们为何投资 Lumino AI
Lumino AI is a decentralized compute protocol addressing GPU resource shortages in AI model training。
去中心化计算
GPU资源
AI训练
Lumino AI
区块链
资源整合
L2IV
发布于 2024-03-23
阅读 ( 382 )
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