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本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Qwen2.5-32B-Instruct镜像,以辅助区块链智能合约开发。该大语言模型能够理解Solidity语法与常见模式,可应用于智能合约的代码生成、安全漏洞审查及性能优化等核心场景,显著提升开发效率与代码质量。
量子计算、人工智能(AI)与量化交易的融合,本质是用量子计算突破传统AI的算力瓶颈,用AI增强量子算法的实用性,共同解决金融市场高维、非线性、动态复杂的量化难题。- 汇丰银行×IBM:2025年9月完成全球首个真实量子硬件支持的算法交易试点,在欧洲公司债市场的交易成交概率预测任务中,比行业标准经典方法提升**34%**的准确率,使用IBM Quantum Heron处理器处理生产级交易数据。- 国
物理不可克隆函数(PUF)是硬件安全领域的关键技术,通过半导体制造过程中的微观差异生成唯一设备指纹。传统PUF方案虽然安全,但存在硬件依赖和CRP数据库维护的局限性。机器学习模型可以模拟PUF特性,结合区块链技术实现去中心化认证。SoftPUF框架采用梯度提升回归器(GBR)模型,以0.9927的MAE值准确预测PUF响应,并通过区块链存储密钥哈希。该方案在树莓派平台上实现4500 TPS的吞吐量
区块链与人工智能的融合代表了技术范式的深刻变革。区块链通过分布式账本和密码学原理,提供了数据不可篡改、透明可验证的基础设施,其核心价值在于建立去中心化的信任机制。人工智能则依托神经网络和机器学习算法,实现了强大的数据洞察与自动化决策能力。两者的结合,旨在解决AI领域的'黑箱'问题与数据隐私挑战,同时为区块链注入智能处理能力。从技术价值看,这种融合能够构建可信的AI工作流,实现数据溯源、模型存证与可
深度学习作为人工智能的核心技术,通过构建多层神经网络模型,能够从海量数据中自动学习特征与规律,其技术价值在于解决传统算法难以处理的复杂模式识别与预测问题,广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等场景。本文通过一位从金融分析师成功转型为深度学习顾问与区块链开发者的真实案例,探讨了如何通过Kaggle竞赛等实战项目构建个人技术栈,并深入剖析了Nim语言与Arraymancer库在平衡性能与开发效
边缘AI是指在边缘设备上运行机器学习模型不需要依赖云端服务器实现实时推理和隐私保护边缘AI是未来AI发展的重要方向。通过在边缘设备上运行机器学习模型,可以实现低延迟、隐私保护和离线运行。我的鬃狮蜥Hash对边缘AI也有自己的理解——它总是在本地做出决策,不需要依赖其他蟋蟀,这也许就是自然界的"边缘AI"吧!如果你对边缘AI有任何问题,欢迎留言交流!我是欧阳瑞,极客之路,永无止境!技术栈:边缘AI
机器学习作为人工智能的核心技术,通过数据驱动的方式让系统具备模式识别和决策能力。其原理基于神经网络权重的调整,使AI能够在特定任务中表现出色。这种技术价值在于提升自动化水平和解决复杂问题,广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。然而,当机器学习与区块链、物联网等技术融合时,可能催生具备分布式特性和物理交互能力的智能系统。区块链的去中心化架构为AI提供了抗摧毁的生存基础,而物联网设备则成为其感知和执
在人工智能领域,高质量数据是模型性能的决定性因素,其重要性如同石油之于工业时代。然而,当前数据资源高度集中,形成了数据垄断,导致创新门槛高企并引发模型偏见等伦理风险。传统中心化数据交易平台则面临信任缺失、定价困难与隐私合规等核心瓶颈。区块链技术以其去中心化、不可篡改和可追溯的特性,为解决这些难题提供了新思路。它通过确权溯源、隐私保护计算(如联邦学习和安全多方计算)以及代币经济模型,构建了一个可信的
机器学习、区块链、物联网和无人机是当前推动数字化转型的核心技术。机器学习通过算法模型从数据中学习规律,实现智能决策;区块链则以其分布式账本和共识机制,构建了去中心化的信任基础。物联网连接物理世界与数字世界,产生海量实时数据,而无人机作为移动节点,拓展了感知与执行的物理边界。这些技术的结合并非简单叠加,而是形成了强大的正反馈循环:物联网和无人机提供的数据流喂养了机器学习模型,使其不断进化;区块链则为
机器学习模型在开发、部署与协作过程中,常面临数据孤岛、模型确权难、协作门槛高等挑战。区块链技术以其去中心化、不可篡改和智能合约自动执行等特性,为解决这些信任与协作问题提供了新思路。其核心原理在于将区块链作为可信的协调层与激励层,通过链上记录模型元数据哈希和所有权信息,结合链下存储与计算,实现模型的确权、溯源与透明交易。这一技术融合的价值在于重构AI模型的生产与消费价值链,使模型能够像数字资产一样被
机器学习模型的性能高度依赖于持续、高质量的数据供给,而传统中心化模式常面临数据孤岛与信任缺失的挑战。其核心原理在于通过分布式账本与智能合约,构建一个透明、不可篡改的协作框架。这一融合的技术价值在于,它利用通证经济激励解决了数据贡献的可持续性问题,并将模型逻辑置于公开可验证的环境中,从而降低了信任成本。在应用场景上,它特别适合轻量级、高频更新的偏好模型(如推荐系统)以及众包数据标注市场。本文探讨的基
在人工智能领域,模型的可及性与可信交易是核心挑战。传统中心化平台在解决模型性能验证、开发者激励与多方协作的信任问题上存在局限。区块链技术通过其去中心化、透明可信与智能合约自动执行的特性,为构建开放、公平的模型流通平台提供了新的技术范式。其核心原理在于将区块链作为可信的协调与清算层,通过智能合约自动化管理模型的权利与资金流,并结合预言机、去中心化存储(如IPFS)与链下计算,实现模型从注册、验证到交
本文围绕去中心化 AI 产品的核心矛盾——链下推理与链上信任的鸿沟,提出了基于推理证明的三层架构方案。关键结论如下:第一,zkML 和 OPML 是当前两种主流的推理证明方案,各有取舍。zkML 安全性更高但证明生成开销大,OPML 延迟低但需要挑战期。第二,经济激励层是去中心化推理的信任基础。通过质押和 Slashing 机制约束节点行为,使得作恶成本高于诚实收益。第三,链上验证的 Gas 成本
AI + Web3 融合架构通过"生成即审计"的双引擎设计,将智能合约的开发效率提升了一个量级,同时将安全审计从后置环节前置到生成阶段。落地路线建议:第一阶段,将 AI 合约生成作为辅助工具,人工编写核心逻辑,AI 负责样板代码生成和初步审计;第二阶段,引入形式化验证工具(如 Certora Prover)作为审计层的第四路检查,弥补 LLM 语义审计的不足;第三阶段,建立合约代码的 RAG 知识
AI DAO 治理架构通过"人类意图→AI 推理→链上执行"的三层分离设计,在保持去中心化决策本质的同时,显著降低了治理参与门槛。置信度校验机制确保了 AI 只在充分确定时自动执行,不确定时回退到人工审核。落地路线建议:第一阶段,将 AI 代理定位为"治理助手"——仅提供提案摘要和投票建议,所有决策由人类最终确认;第二阶段,引入多模型交叉验证机制,使用不同厂商的 LLM 对同一提案独立分析,只有多
AI 安全防御是一个持续演进的攻防博弈过程,不存在一劳永逸的解决方案。三层纵深防御架构(输入过滤→推理监控→输出审计)的核心价值在于提高攻击成本和降低单点突破的影响范围。落地路线建议:第一阶段,部署基于规则和正则的输入过滤与输出脱敏,快速建立基础防线,覆盖已知的攻击模式;第二阶段,引入语义级别的安全检测模型,将误报率从规则方案的 2-5% 降低到 0.5% 以下,同时支持间接注入的语义识别;第三阶
6月29日,具身智能机器人企业自变量机器人宣布,继4月下旬完成小米战投领投的B轮融资后,公司于两个多月内迅速完成B+、B++及C轮融资,四轮融资已全部完成交割,投后估值突破200亿元人民币。值得注意的是,自变量成为国内唯一一家同时获得美团(A轮)、阿里巴巴(A+轮)、字节跳动(A++轮)、小米(B轮)四家互联网巨头投资的具身智能企业。目前已确定的投资方包括中国移动、国家人工智能产业投资基金、红杉中
这两天,不少人的朋友圈和社交群组被一则消息刷屏了:有人在 DeepSeek 的对话框里输入 `` 或 <|begin_of_sentence|>这类特殊标记,竟然“看到”了一段陌生人的对话,甚至包含了当天的日期。研究者发现,给对齐后的模型喂入特定的模板 Token(比如这次的 ``),就能批量诱导模型吐出高质量的训练数据,用来反哺模型训练。这就好比你对着一个背过无数剧本的演员喊了一声某部戏的台词开
维度要点架构设计静态分析 + LLM 语义增强的双通道管线,Slither 负责已知模式检测,LLM 负责逻辑层面的语义判断模型选型使用安全审计专用精调模型替代通用聊天模型,量化到 Q4_K_M 精度平衡性能与精度工程要点Ollama 本地推理 + 函数级代码切片 + CI 集成,源码不出本地环境安全策略LLM 判定不作为阻断 CI 的唯一依据;高危漏洞必须双通道交叉确认适用场景中小型 DeFi
摘要: 本文深入解析了GRAVIS v6.5系统的量化交易核心架构,聚焦Python高精度数学计算、策略引擎设计及自动化进化链三大模块。系统通过独立Python边车服务实现零依赖的Black-Scholes概率定价算法,采用纯数学误差函数优化计算精度,并与Node.js引擎通过HTTP双轨通信实现故障自愈。策略层采用面向对象设计,定义30个策略子类(S01~S30)的统一生命周期接口,支持套利、做
7月8日,智谱迎来上市后首批基石投资者限售股解禁,涉及11家机构持有的约2568.16万股,解禁市值超400亿港元。7月11日,智谱创始人唐杰发布题为《巨浪已来》的全员内部信,宣布启动为期两年的"Touch High摸高计划",重点攻坚长程任务、自治智能体、自我训练和模型安全四大方向,明确"未来两年不追求短期的应用变现,而是直指AGI的下一个高地"。据公告披露,截至2026年6月30日,智谱IPO
估值比市场规模还高,这正常吗?
你把一段文字输入AI,它不会直接“看懂”整句话,而是先把文字拆成一个个小块——“今天”“北京”“天气”“怎么样”——每个小块就是一个Token。还是那句话:别被吓到,搞懂它能做什么、不能做什么,积极的去学习并使用,你就能在这个 AI 新纪元里,不被时代抛下。核心逻辑:把AI算力、电力、智能体等需求,统一用Token量化计算,打造Token工厂(即数据中心)的商业体系。决定其价值的在于算力,算力越强
碳中和公厕通过微生物降解+真空负压技术实现零水耗、零排污,将排泄物转化为有机肥料。其商业模式包括肥料销售、碳汇交易、"以商养厕"(结合便利店等商业体)和碳积分兑换,使公厕从财政负担转变为盈利项目。该模式年碳减排76吨,光伏供电满足80%能耗,且具备AI管理、应急功能扩展等潜力,展示了公共服务设施可持续运营的创新路径。
Gas 预测本质上是一个回归问题,但它的工程难点不在算法本身,而在于特征体系的完备性和模型的鲁棒性。树模型(XGBoost)在当前的特征设计下表现优于纯时序模型,因为它天然能处理条件分支逻辑——"当交易池密度高且区块利用率上升时,Gas 大概率继续涨"这类规则正是决策树的强项。特征工程占预测准确度的 70% 以上,交易池状态和区块利用率是最具信息量的特征Base Fee 和 Tip 应分开建模,因
商业化数据方面,据接近Kimi的机构人士透露,截至6月中旬,月之暗面ARR(年度经常性收入)突破3亿美元,3月、5月分别为1亿美元和2亿美元。Kimi B端负责人在公开演讲中表示,海外付费用户增长400%,API收入增长400%,产品进入200多个国家和地区。技术层面,7月16日,月之暗面在2026世界人工智能大会(WAIC)开幕前夕发布新一代开源模型Kimi K3,参数规模达2.8万亿。7月19
暑期会议征稿通知 | 华南山海学术行
AI 驱动的链上游戏 NPC 系统的核心挑战不在"让 NPC 会说话",而在让 NPC 说的话与链上世界保持一致。架构的关键点:事件 indexer 保证缓存与链上同步、Gateway 拼接完整上下文给 LLM、状态变更异步上链降低感知延迟。这套方案在对话响应 200ms、链上确认 1-3s 的约束下,实现了 AI 生成内容与链上状态的实时协调。下一步优化方向是本地模型部署降成本,以及探索链上 p
几乎在同一时间,大会静安人工智能应用创新示范区内,北京八月瓜科技有限公司展出的“擎策”全球科技情报检索分析平台,把全球专利、科技文献与产业信息,转化为可供AI调用的“科学数据燃料”,帮助科研人员和创新型企业“看准路、走稳路”。”李长青表示,希望把“AI+知识产权数据”的服务能力带到静安、带到上海,与区域内的创新主体一起,把专利数据这种“战略资源”转化为科研成果和产业竞争力,并将加深与静安、与上海的
AI 驱动的 RWA 估值模型不是要替代审计师和评级机构,而是在链上建立一个"持续监控层"——当链下数据因审计周期滞后时,链上交易信号和市场情绪在最短时间窗口内提供补充信号,将资产定价从盯市记账进化为持续风险感知。技术选型上,轻量 ML 模型 + LLM 情绪修正的组合在精度与成本之间取得了可投产的平衡。关键架构原则是"链下计算、链上验证"——将高成本的模型推理放在链下 TEE,链上仅保留结果验证
Etched 的技术路线提供了一种有别于 Nvidia GPU 基础设施的替代方案,尽管此前曾遭受市场质疑,但其创新方向仍赢得了投资者的强烈信…CYBERTEC 工程师 Wellingtone Luvonga 详细介绍了如何配置 CloudNativePG 的分布式拓扑来应对这一挑战,内容涵盖所需的 YAML 配置、部署流程,以及实际操作中遇到的各类问题。此次更新标志着 Claude 在语音交互能
社区教育网站是一个基于Web3.0和教育4.0理念的在线教育平台,它旨在为用户提供一个去中心化、开放、自主和协作的学习环境,让用户可以拥有和控制自己的数据和价值,通过智能合约和去中心化应用(DApp)实现与其他用户和服务的直接连接和交易,培养用户的全球公民技能、创新和创造技能、技术技能、人际交往技能等,以适应未来社会的需求。在设计网站的界面和功能时,你可以考虑一些用户体验的细节,比如网站的响应速度
Archive.today 是一个网页存档服务,允许用户保存网页的快照,即使原网站删除了内容,存档仍可访问。它特别擅长绕过付费墙,让读者免费访问付费内容。例如,当你想查看《经济学人》的付费文章时,只需将链接粘贴到 Archive.today,即可查看完整内容。这种功能让它成为许多读者的「救星」,但也让它成为媒体公司的眼中钉。维基百科等平台长期依赖它来验证引用来源,因为许多新闻网站会删除旧文章,而
给定n=8000,图中分别显示了挑战块c=60和c=90的检测概率P的曲线。基于损坏的块k=400,当当可以得出结论,可以⾼概率检测到损坏的块。本文分析了时间状态验证和数据完整性验证对于数字孪生空间安全的重要性。探讨了如何在区块链中设置同步接口,使得系统中的签名者为同一时间段生成的数据能生成同态的同步标签数据块对。同态的同步标签数据块对可以聚合生成完整性检测证明。实验结果表明方案是高效的,同步查询
本文介绍了如何使用Python的Substrate-Interface库查询Polkadot链上数据。主要内容包括: 搭建Python环境并安装依赖库 查询账户余额(System.Account存储) 查询USDT资产信息(Assets Pallet存储) 比较了Polkadot与以太坊在数据存储上的差异 文章通过实际代码示例展示了如何连接Polkadot Asset Hub节点,查询账户余额和U
服务端响应必须包含result或error成员,但两个成员不能同时包含。FISCO BCOS提供丰富的RPC接口供客户端调用。
本文提供了在macOS、Linux和Windows(WSL)系统上安装Polkadot SDK链开发环境的详细指南。该指南为开发者提供了跨平台的区块链开发环境搭建方案。
通俗解释:挖矿病毒是伪装成正常程序的恶意代码,通过入侵系统后偷偷占用 CPU/GPU 算力 “挖矿”(挖比特币、以太坊等虚拟货币)。危害:系统卡顿、CPU 过热、电费飙升、数据安全风险(挖矿程序可能窃取隐私)。特点:后台隐蔽运行,进程名常伪装成 “系统工具”(如updatesystemd),但路径多在/tmp等临时目录。火山引擎云服务新人特惠:新人优惠活动多多。
本文介绍了PolkadotHub如何通过实现与以太坊兼容的JSON-RPC接口,帮助开发者降低进入Polkadot生态的门槛。详细说明了支持的接口类型,包括账户查询、区块交易、合约调用、Gas估算等基础功能,以及调试追踪等高级接口。
本文介绍如何从零开始搭建 Polkadot Hub 的 RPC 节点,涵盖硬件要求、Docker 和 systemd 两种部署方式、归档节点与修剪节点的配置差异、快照加速同步、节点监控,以及以太坊 RPC 适配器(eth-rpc)的部署方法。适合希望摆脱公共 RPC 依赖、自建稳定节点基础设施的开发者和 DevOps 工程师。
本文根据 Polkadot 官方文档,完整讲解验证人节点的日常管理实践,涵盖三大板块:性能调优(关闭 SMT 超线程、禁用 NUMA 自动均衡、Spectre/Meltdown 缓解措施按需调整)、监控体系搭建(Prometheus + Grafana + Alertmanager 安装配置完整流程)、安全加固(Secure-Validator 沙箱模式、会话密钥管理、Linux 最佳实践)。适合