大茶饭

撸 Abstract链的兄弟们还好吗？

当时因为太麻烦加上成本太高....直接Pass了

还好还好没有撸 看着这个链要废了啊.....

如果有资金在这个链上的 有空去Swap回去别的链吧

万一真停了.....找不回来就哭了

Entropía @entropyIO El formulario de solicitud de colaboración se puede completar de una ~

Según tengo entendido, muchos grandes también están jugando

ACI @ACIToken La primera fase de la red de pruebas está por terminar

pero no te preocupes~ todos aún pueden pasar las vacaciones con tranquilidad

porque todavía faltan por iniciarse 3 fases más de la red de pruebas~

Vi que mucha gente hace esto. ¿De verdad pagan dinero?

Cuando vi la autorización X, era solo que había dos autorizaciones para ver.

Este minado de GPU. Si quieres jugar, puedes unirte

Es que.... hay demasiada gente y ahora no se puede vincular la billetera

https://t.co/KByAnTexFd

Nota: ¡es imprescindible usar una billetera nueva!

¡Ahahaha, una sorpresa con dinero!~

La minería de IOTA que tenía colgada todo el tiempo

De repente me di cuenta de que hay 15U dentro~

KARPAK @karpak_xyz Prueba en línea, lanzamiento de alta velocidad

KARPAK PAY es una capa de pagos programable orientada a Agentes de IA
para que el Agente pueda completar los pagos de forma autónoma
mientras que el usuario aún puede controlar los fondos y el spending limit

Entrada al sitio web: https://t.co/SJPCjzGbjK

Reclama el agua: https://t.co/k9PiBrlDNu
Nota: aquí se reclama USDC en la red Base Sepolia

Después de reclamar el agua, entra al sitio web:

1: Deposit
Deposita los USDC de prueba en KARPAK PAY

2: Crear Agent Key
Crea permisos de pago de forma individual para tu Agente

3: Configurar Spending Limit
Puedes controlar cuánto puede gastar el Agente

4: Probar Agent Payment
Permite que el Agente realice el pago dentro del alcance de los permisos

5: Withdraw
Finalmente, retira los fondos de prueba

Lo más distintivo de KARPAK PAY es su nuevo concepto
No consiste en entregar directamente la cartera a la IA
sino en darle al Agente un presupuesto que puede usar de forma autónoma, pero con límites claros
El Agente puede gastar por sí mismo, pero no puede gastar lo que quiera
Esa es la forma de Agent Payment

QMS @QMSNetwork Las pruebas en la red ya salieron

¿Hay algo brutal que puedan contar? ¿Cómo se hace exactamente?

Vi el comportamiento del promotor y también los comentarios de los miembros del grupo

Al final, da la impresión de que es como regalar dinero

Y como digo siempre: puedes no dar, pero no puedes no tener derecho~

Mira los viejos monederos, ¡por si hay alguna sorpresa~

Este de Wuyan Ge es el que vi que está organizado de la manera más completa

¡Empieza Hazels @0xhazels GTD!

Solo que está un poco caro… GTD cuesta 0.027 ethereum:native

Si lo juegan, recuerden que es ETH de la red principal (mainnet). No se equivoquen.

Los amigos del grupo estiman que ya están recogiendo el equipaje. Ya es hora de salir de viaje en el Día Nacional

Yo no. Ya estoy trabajando

Antes, cuando trabajaba en el club nocturno, lo de limpiar las luminarias se lo externalizábamos directamente a otros

En aquel entonces, cuando cotizábamos a la parte B, era 35 por un foco tipo haz de luz

Hoy voy a hacer el de la parte C, y la parte B me cotiza 10 yuanes por un foco tipo haz de luz

Un foco pesa aproximadamente 30 jin. Hay que desmontarlo desde un lugar alto, luego desmontarlo para limpiar por dentro

No puedo decir otra cosa... de verdad que está muy cansado..... Ahora hice el trabajo de las partes A, B y C

¡Jefes! Si tienen una clave, acuerden llamen también al hermano pequeño

Dicen que $shhhh ¿ahora se pierde dinero?

Ese día salí a hacer trabajos por cuenta propia.

Cuando volví a casa, ya había terminado.

¡Prepárense con sus GPU! ¡Unidad de extracción reunida!

¡QMS @QMSNetwork está en marcha hoy!

¡Jumper @jumperapp! ¿Nueva ronda con sobre-suscripción 8 veces?!

Por ahora, el número total de personas que participa en la ronda de preventa no es más que 3518.

Parece que a todos de verdad les encanta este proyecto.

¿Dicen que en las legiones, si puedes entrar en la preventa, entonces ganas?

Gracias a @MojoAI_HQ por el reconocimiento

Es un honor ser parte del primer grupo de Mojo Taster.

En vez de esperar a que el proyecto madure para luego echarle un vistazo,
me gusta más esta sensación de poder vivirlo desde el principio, juntos, y dar feedback también juntos.

A continuación, exploraremos Mojo con todos ustedes.

Juntos, vivamos la experiencia totalmente nueva que trae el all-in-one agentic trading OS.

Bienvenido a Mojo

Si un robot solo llega a aprender un movimiento

en realidad no es que sea tan inteligente todavía

Lo realmente problemático es esto:
cuando aprende a agarrar cosas, ¿puede después seguir clasificándolas?
una vez clasificadas, ¿puede continuar trasladándolas?
este es también lo más interesante de la actualización de Axis

Ahora empiezan a descomponer las capacidades del robot en distintos Expert
agarrar = una habilidad
clasificar = una habilidad
transportar = una habilidad
colocar = una habilidad

Luego conectan directamente estas habilidades en cadena:
agarrar → clasificar → transportar → colocar
el Expert anterior, al terminar, entrega el resultado al siguiente

Puedes entenderlo así:
antes era enseñar al robot a resolver un solo problema
ahora se trata de ir acumulando un árbol de habilidades
Y además, esto no es solo contar una historia

En el experimento más reciente de Axis hay un dato bastante intuitivo:
la tasa de éxito de un robot real 22% → 52%

Reutilizan los datos del mundo real generados por la estrategia desplegada
y los vuelven a usar para seguir entrenando, la tasa de éxito mejora claramente

También hay otro número que es bastante clave: $5–$10 / tarea

El costo de entrenar un Expert ya puede situarse en ese orden de magnitud
entrenar un Expert en una A100 tarda aproximadamente 3–6 horas

Así que ahora, cuando miras Axis, en realidad tampoco les interesa solo preguntar:
¿cuántas muestras de datos han recopilado?
porque más datos no significa que el robot realmente haya aprendido algo

Lo que quieren saber es:
¿cuántas habilidades verdaderamente útiles, reutilizables y combinables entre sí pueden finalmente extraer de esos datos?

Esa es la diferencia

Si hoy el robot aprende a agarrar
mañana aprende a clasificar
pasado mañana aprende a transportar
y al final todavía puede unir todas esas capacidades
lo que logra no son solo unos cuantos movimientos aislados
sino un conjunto que puede ampliarse continuamente:
Robot Skills Library

Por eso, la sensación de Axis ahora va cambiando poco a poco de:
Más Datos
a: Más Habilidades → Las Habilidades se Pueden Componer → Tareas Más Complejas

Los datos solo son el comienzo
lo verdaderamente importante es qué es capaz de aprender el robot a partir de esos datos

#AXIS #PhysicalAI @axisrobotics #Kaito @KaitoAI

Aunque es un iPhone 14 Pro, siempre me mantengo al día con el sistema más nuevo

Ahora de verdad es PDST

Fomies @FomiesNFT ha abierto otra vez la lista blanca; es gratis, ¡apúrate y listo!

Entrada: https://t.co/XZwTZ7dduU

Sigue con el blanco puro: @ComputersRh.

Puedes no hacerlo, pero no puedes no tenerlo

Entrada: https://t.co/uA5HvsP1vl