@SentoraHQ i @FlareNetworks Projekt @Firelightfi osiągnął drugi limit rejestracji od momentu ogłoszenia w poniedziałek. Społeczność XRP jest w ogniu! Dziękujemy za wsparcie. Teraz wszyscy na pokład w kierunku uruchomienia za kilka tygodni.

🧠 Grok 4 autorstwa @xai robi postępy w benchmarkach rozumowania, ale obraz jest bardziej złożony, niż sugerują wyniki. Oto jak się prezentuje — i czego naprawdę możemy się nauczyć z jego wyników 🧵 📊 Pełna ocena: 1️⃣ Wyniki Grok 4: • AI2 Reasoning Challenge (Łatwy): 98% • AIME 2025 (Matematyka): 89% • Audyt Księgowy: 84% • MMLU-Plus: 64% • Data4Health: 55% To są wyniki ogólne — ale przyjrzyjmy się bliżej, co działa, a co nadal zawodzi. 2️⃣ AIME 2025 ✅ Radzi sobie z algebrą, geometrią, teorią liczb ✅ Przestrzega zasad formatowania LaTeX ❌ Ma problemy z logiką wieloetapową ❌ Błędy w kombinatoryce ❌ Problemy z precyzją formatu (np. brak °) 3️⃣ Audyt Księgowy ✅ Silny w etyce i raportowaniu ✅ Dobrze rozumie zasady audytu ❌ Błędnie interpretuje podobne procedury ❌ Nie dostrzega subtelnych różnic w odpowiedziach ❌ Ma trudności z zastosowaniem teorii w rzeczywistych przypadkach 4️⃣ Prawdziwy wgląd? Nawet model z wynikiem 98% w niektórych zadaniach może mocno zawieść w sytuacjach niejednoznacznych lub pod presją formatowania. Benchmarki takie jak AIME i Audyt pokazują, jak zawodzi, a nie tylko jak dużo zdobywa punktów. 5️⃣ Dlaczego to ma znaczenie: Potrzebujemy przejrzystej oceny per zadanie — nie tylko rankingów. #Grok4 jest potężny, ale nadal kruchy w krytycznych, rzeczywistych dziedzinach. 🧪 Zbadaj pełne zestawienie: #AI #LLMs #Benchmarking

7 dni do momentu, gdy nasza lista oczekujących stanie się AKTYWNA! Bądź jednym z pierwszych 1 000, aby odblokować korzyści dla wczesnych użytkowników, dostęp do wersji alfa oraz zwiększone nagrody za staking. 👉 Zarejestruj się 14 lipca, aby uzyskać płynny staking na poziomie instytucjonalnym dla $XRP.

Próbowałem nakreślić kilka unikalnych pomysłów w tym artykule: Transformery w szklanych skrzynkach: Jak obwody oświetlają wewnętrzne mechanizmy głębokiego uczenia.

Bardzo się cieszę, że mogłem to napisać :) Inżynieria sekwencji #676: Hacking z Gemini CLI

Badania Anthropic dotyczące „poufnego wnioskowania” opartego na TEE mogą przekształcić Web3-AI. Współzałożyciel Sentora @jrdothoughts wyjaśnia szczegóły tutaj👇

Doskonała analiza ostatniej manii na produkty tokenizowanych akcji. Zgadzam się, że nie są to dobre produkty, i mam nadzieję, że to pierwsza iteracja czegoś użytecznego, co pojawi się w przyszłości, gdy zostaną opracowane lepsze modele.

Sekwencja Wiedzy #675: Uczenie się oceny wieloagentowych AI

Sekwencja Wiedzy #675: Uczenie się oceny wieloagentowych AI