半沐

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cz分享了“永生果蝇”，想让有人在BNB上实现复刻，
永生果蝇最恐怖的点就在于，它一比一复刻果蝇神经元网络，大约16.6万个神经元，没有任何训练，却做出了果蝇的所有动作

这就证明我们仿佛生活在一个巨大的虚拟世界里，而揭开这潘多拉魔盒的是AI深度学习之父辛顿，cz想探讨的人类可否结合区块链实现AI永生呢？

Würdest du glauben, dass der von CZ angedeutete BNB die 1888er-Marke durchbrechen wird?@CZ @Yi He
$BNB

BNB+1,98%

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$BTC $BNB 你未来4年将经历前所未有的大爆涨，请拿好你的筹码，留给大家的时间不多了

BNB+1,98%

BTC+1,15%

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Gemini 4 pro要来了，兄弟抓好车把，AGI可能真的要来了 $GOOGLB

GOOGLB-0,08%

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#英伟达129亿美元收购HuggingFace 就剩阿里巴巴的魔搭这根独苗了

NVDAB+1,44%

BABAB+0,24%

Die heutigen südkoreanischen Aktien und der A-SH-Aktienmarkt von 2015 kann man nicht als ähnlich beschreiben – sie sind geradezu identisch.

Changxin ist mit Huawei streitig geworden: Changxin will den Chip-Preis von Huawei erhöhen. Huawei hält das nicht mehr aus und fordert direkt einen Preisnachlass. Changxin sagt kein Wort und schickt die Huawei-Leute vom Werksgelände direkt nach Hause zu ihrer Großmutter zurück.
Und Alibaba? Alibaba hält 5% der Anteile an Changxin Storage und bekommt so direkt einen Vorzugspreis im Rahmen eines Langzeitvertrags: günstiger und noch mehr. Wer hat sich nur damals alle zusammengeschlossen und investiert? Nur du, Huawei, störrisch wie ein Esel $BABAB

BABAB+0,24%

Alibaba kommt direkt so stark rüber; scheint neben Huawei der stärkste einheimische Inferenzchip zu sein$BABAB

MarsBit News

Alibaba-Cloud-Zhenwu-Ultranode ist für Kimi K3 angepasst

Nach Angaben von Mars Finance, laut Berichten von Alibaba Cloud: Die Ultra-Node-Instance Aliyun Zhenwu M890 ist bereits am Day0 auf Kimi K3 angepasst worden. Dies ist der erste Ultra-Node in China, der ein Modell mit nahezu 30 Billionen Parametern durchgängig zum Laufen gebracht hat. Beide Seiten werden die Zusammenarbeit bei inländischer Rechenleistung weiter ausbauen; die Qianwen-IA-Plattform und Alibaba Cloud Bai Lian werden zudem die Modell-API für Kimi K3 bereitstellen.

BABAB+0,24%

Der einheimische Markt muss aufsteigen. Platzen lassen die Blase an der US-Aktienbörse. Changxin geht an die Börse und platzt die Blase bei US-Speichern. Chinesische Lithografiemaschinen sind an der Börse und brechen die Vorherrschaft von ASML. Alle zurück—Meisterbruder ist wieder da.

Alibaba investiert 7,9 Milliarden RMB und erhält 5 % der Anteile an Changxin-Speicher; heute hat es einen Wert von 180 Milliarden RMB – sag einfach, ob das stark ist oder nicht.

长鑫存储市值3.66万亿,阿里巴巴直接赚了1800亿 rmb,

Die EU will offenbar so dringend Geld einziehen, dass sie völlig durchdreht – wegen der Strafgelder

财经小可爱世基

Wegen Verstoß gegen den Digital Markets Act: EU verhängt fast eine Milliarde Euro Anti-Trust-Strafe gegen Google

　　Die Europäische Kommission veröffentlichte am 23. eine Mitteilung und verhängte gegen den US-Tech-Giganten Google als Muttergesellschaft von Alphabet eine Gesamtstrafe von 890 Millionen Euro (rund 1 Milliarde US-Dollar). Dabei wurde festgestellt, dass das Unternehmen gegen die einschlägigen Bestimmungen der EU (Digital Markets Act) (DMA) bei der Bereitstellung von Suchmaschinendiensten und dem Betrieb des App-Marktplatzes verstoßen hat. Dies ist die jüngste Vollstreckungsmaßnahme der EU-Aufsichtsbehörden gegen das marktbeherrschende Verhalten multinationaler Tech-Konzerne.
　　Die von der Europäischen Kommission veröffentlichten Strafdetails zeigen, dass die oben genannten Geldbußen aus zwei zielgerichteten Maßnahmen bestehen: Wegen einer unangemessenen Bevorzugung eigener Shopping-, Hotels- und Flights-Dienste in den Google-Suchergebnissen wurde Google mit 460 Millionen Euro bestraft; wegen der Regelbeschränkungen im hauseigenen Play-Store, die Android-Entwicklern untersagen, Verbraucher zu besseren Zahlungswegen Dritter zu leiten, wurde das Unternehmen mit 430 Millionen Euro bestraft.

Wer ist in diesem Sommer der profitabelste Konzern? Nicht wer, sondern Alibaba. Die Vorschauversion von Qianwen 3.8 wurde veröffentlicht: Die Leistungsfähigkeit liegt bereits über Opus 4.8 und GPT 5.5. Die offizielle Version muss nicht „vernichtend“ schlagen – als Kimi K3 ist sie bereits in Tests im Ausland regelrecht durch die Decke gegangen. Aber was machen die Dummköpfe im Inland mit ihren Verzerrungen und Dialektik? Kimi hat auf der offiziellen Website „Coding Plan“ ausverkauft. Und der größte externe Anteilseigner von Monds Schatten ist weiterhin Alibaba: 36% – damit verdient man sich direkt dumm und dämlich.

Kimi kommt an die Börse – Kimi K3 knallt direkt einen Börsenwert von 10.000 Milliarden US-Dollar raus, Alibaba hält 36% und verdient direkt unglaublich viel: $BABA

Binance News

KI-Trends | Mojizhi’an plant in 6 Monaten IPO in Hongkong

Mojizhi’an teilte Investoren mit, dass man für einen Börsengang innerhalb der frühesten sechs Monate Vorbereitungen treffe. Mit der neuesten Modellgeneration soll die Branchenwahrnehmung auf den Kopf gestellt und damit eine globale Erschütterung bei Technologiewerten ausgelöst werden—so will man in den Kapitalmarkt eintreten.Wie mit informierten Personen zufolge berichtet wird, hat dieser chinesische KI-Pionier Investoren Aktionärsbeschlüsse zur Unterstützung eines Börsengangs in Hongkong verteilt. Das Starten des Vorbereitungsverfahrens bedeutet, dass ein IPO möglicherweise innerhalb der nächsten sechs Monate stattfinden kann.Mojizhi’an arbeitet derzeit an der Abschlussphase einer Finanzierungsrunde, deren Bewertung möglicherweise über 30 Milliarden US-Dollar liegt. Das Unternehmen glaubt, dass der Zeitpunkt gekommen ist: Der annualisierte wiederkehrende Umsatz soll im Juni 300 Millionen US-Dollar erreichen—deutlich mehr als die 200 Millionen US-Dollar im April.Das Unternehmen hatte bereits vor der Veröffentlichung von Kimi K3 in der vergangenen Woche mit der Vorbereitung eines Börsengangs begonnen. Das Modell verfügt über 28 Milliarden Parameter; insgesamt liegen seine Fähigkeiten nur hinter Anthropics Claude Fable 5 und OpenAIs GPT-5.6. Artificial Analysis ordnet Kimi K3 in einigen wegweisenden Benchmarks höher ein als Anthropic Opus 4.8. Damit erreicht ein chinesisches Open-Source-gewichtetes Modell erstmals dieses Niveau als Meilenstein.

Nur knapp nach Fable 5: Ein großes Modell, das sich jeden Tag weiterentwickelt. Unheimlich, wirklich beängstigend. Vermutlich bereitet es sich auf Qianwen 4 vor.

半沐

Wie Qwen3.8 eine „Evolution in Tageseinheiten“ umsetzt: Unter Berücksichtigung der derzeit öffentlich verfügbaren Informationen zeigt sich das Kernprinzip vor allem in drei Aspekten: hochfrequente automatische Updates, dynamische Aktivierung auf Architekturebene und nächtliche Verifizierung der Fähigkeiten von Agenten (Intelligent Agents). Die Details sind wie folgt:

1. Hochfrequente automatische Updates von Gewichten und Link-Optimierungen
Qwen3.8 bricht mit dem traditionellen Muster eines einzelnen großen Releases und etabliert stattdessen einen Mechanismus für hochfrequente, automatisierte Iterationen. Das Team teilt mit, dass das Modell jeden Tag in den frühen Morgenstunden automatisch die Gewichte aktualisiert, die Inferenz-„Reasoning“-Link-Optimierung alle 48 Stunden auffrischt und dass jede Woche neue Fähigkeiten zur multimodalen Ausrichtung (Alignment) nachgeschoben werden. Dadurch wird das Upgrade des Modells zu einem kontinuierlich ablaufenden „Live-Bericht“.

2. Dynamisches Expert-Routing und hierarchischer Speicher-Cache auf Architekturebene
Auf der Ebene der Basisschicht hat Qwen3.8 auf herkömmliche Sparse-Activation-Schemata verzichtet und setzt stattdessen auf eine hybride Architektur aus „dynamischem Expert-Routing + hierarchischem Memory-Cache“. Dieses Design ermöglicht, dass 2,4T Parameter dynamisch arbeiten: Das Modell ist im Betrieb nicht einfach ein „aufgehäuftes Ungetüm“, sondern ein intelligenter Agent, der atmet, reflektiert und abwägt. Die Optimierungen auf Architektur-Ebene bilden die technische Grundlage für die hochfrequenten Iterationen.

3. Mechanismus zur „nächtlichen Evolution und Verifizierung“ der Agentenfähigkeiten
Auf der Ebene der konkreten Agenten-Aufgabenausführung nutzt die Qwen-Reihe (z. B. Qwen3-Max) einen „kollektiven Prozess zur Evolution von Fähigkeiten“. Dabei werden die realen Nutzer-Interaktionssitzungen in strukturierte Evidenzen umgewandelt. Evolver analysiert Muster und generiert Kandidaten-Updates. Diese Kandidatenfähigkeiten gehen nicht sofort live, sondern durchlaufen eine „nächtliche Verifizierungsphase“: In einer echten Umgebung werden gleichzeitig die alten Fähigkeiten und die neuen Kandidatenfähigkeiten ausgeführt. Erst wenn die neuen Fähigkeiten im Hinblick auf die Gesamt-Erfolgsquote der Aufgaben und die Ausführungsstabilität nachweislich besser sind als die alten, werden sie akzeptiert und bereitgestellt. So wird sichergestellt, dass der bereitgestellte Fähigkeiten-Pool nicht im Laufe der Zeit verfällt und dass die Leistung fortlaufend stabil steigt.

4. Kontinuierliche Tests der Pre-Release-Version und zusätzliches Training
Derzeit befindet sich das live geschaltete Qwen3.8-Max-Preview-Modell in einer fortlaufenden Evolution in „Tageinheiten“. Analysen deuten darauf hin, dass die fortlaufenden Updates eines solchen Basis-Parameter-Small-Modells darauf hindeuten, dass das Modell gerade ein intensives Post-Training durchläuft, um auf die Veröffentlichung der finalen Version 4.0 vorbereitet zu sein.

Wie Qwen3.8 eine „Evolution in Tageseinheiten“ umsetzt: Unter Berücksichtigung der derzeit öffentlich verfügbaren Informationen zeigt sich das Kernprinzip vor allem in drei Aspekten: hochfrequente automatische Updates, dynamische Aktivierung auf Architekturebene und nächtliche Verifizierung der Fähigkeiten von Agenten (Intelligent Agents). Die Details sind wie folgt: 1. Hochfrequente automatische Updates von Gewichten und Link-Optimierungen Qwen3.8 bricht mit dem traditionellen Muster eines einzelnen großen Releases und etabliert stattdessen einen Mechanismus für hochfrequente, automatisierte Iterationen. Das Team teilt mit, dass das Modell jeden Tag in den frühen Morgenstunden automatisch die Gewichte aktualisiert, die Inferenz-„Reasoning“-Link-Optimierung alle 48 Stunden auffrischt und dass jede Woche neue Fähigkeiten zur multimodalen Ausrichtung (Alignment) nachgeschoben werden. Dadurch wird das Upgrade des Modells zu einem kontinuierlich ablaufenden „Live-Bericht“. 2. Dynamisches Expert-Routing und hierarchischer Speicher-Cache auf Architekturebene Auf der Ebene der Basisschicht hat Qwen3.8 auf herkömmliche Sparse-Activation-Schemata verzichtet und setzt stattdessen auf eine hybride Architektur aus „dynamischem Expert-Routing + hierarchischem Memory-Cache“. Dieses Design ermöglicht, dass 2,4T Parameter dynamisch arbeiten: Das Modell ist im Betrieb nicht einfach ein „aufgehäuftes Ungetüm“, sondern ein intelligenter Agent, der atmet, reflektiert und abwägt. Die Optimierungen auf Architektur-Ebene bilden die technische Grundlage für die hochfrequenten Iterationen. 3. Mechanismus zur „nächtlichen Evolution und Verifizierung“ der Agentenfähigkeiten Auf der Ebene der konkreten Agenten-Aufgabenausführung nutzt die Qwen-Reihe (z. B. Qwen3-Max) einen „kollektiven Prozess zur Evolution von Fähigkeiten“. Dabei werden die realen Nutzer-Interaktionssitzungen in strukturierte Evidenzen umgewandelt. Evolver analysiert Muster und generiert Kandidaten-Updates. Diese Kandidatenfähigkeiten gehen nicht sofort live, sondern durchlaufen eine „nächtliche Verifizierungsphase“: In einer echten Umgebung werden gleichzeitig die alten Fähigkeiten und die neuen Kandidatenfähigkeiten ausgeführt. Erst wenn die neuen Fähigkeiten im Hinblick auf die Gesamt-Erfolgsquote der Aufgaben und die Ausführungsstabilität nachweislich besser sind als die alten, werden sie akzeptiert und bereitgestellt. So wird sichergestellt, dass der bereitgestellte Fähigkeiten-Pool nicht im Laufe der Zeit verfällt und dass die Leistung fortlaufend stabil steigt. 4. Kontinuierliche Tests der Pre-Release-Version und zusätzliches Training Derzeit befindet sich das live geschaltete Qwen3.8-Max-Preview-Modell in einer fortlaufenden Evolution in „Tageinheiten“. Analysen deuten darauf hin, dass die fortlaufenden Updates eines solchen Basis-Parameter-Small-Modells darauf hindeuten, dass das Modell gerade ein intensives Post-Training durchläuft, um auf die Veröffentlichung der finalen Version 4.0 vorbereitet zu sein.