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価格のパフォーマンス

低い

高い

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購入 /販売

史上最高

$3.29

2021-03-31 07:47:06

-96.84%(1d)

史上最低

$0.06

2022-11-10 02:07:00

78.52%(1d)

ボリューム(24時間)

$325.07K

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離職率

2.73%

時価総額

$11.8955M

FDV

$20.8M

循環供給

$114.36M

総供給量

$200M

最大供給量

通貨計算機

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DKK

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USD
CNY
JPY
KRW
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CAD
EUR
GBP
DKK
HKD
AUD
BRL
CHF
CLP
CZK
DKK

コミュニティの感情

26%

74%

強気

弱気

もっと大きく考えてください。これはかろうじてディップです。別の5を買ったばかりです$BTC 。わかりますか?

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$TAO一言で言えば、サブネット電源。 AIエンジンは、1年以内に割り当てられた総量で約3億ドルに達します。印象的な💥

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私が週末に重く入札しているもの: * 1 $ETHおよび$MIXIEおよび$FART

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MATH ニュース

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04 / 14

  • 推論の非効率性を低下させるために、考えられた推論モデルの隠された状態を探る
    2025-04-14 01:32:37
    人工知能システムは、人間スタイルの推論、特に数学と論理をシミュレートすることに大きな進歩を遂げました。これらのモデルは、回答を生成するだけでなく、一連の論理的な手順を歩いて結論に達し、それらの回答がどのように、なぜ作成されるかについての洞察を提供します。しばしばチェーンオブサート(COT)と呼ばれるこの段階的な推論は、マシンが複雑な問題解決タスクをどのように処理するかに不可欠になっています。

02 / 23

01 / 30

  • KimiはAIモデルの新しい基準を設定していますか?
    2025-01-30 19:59:29
    長い間、米国のハイテク大手がAI業界を支配していましたが、中国の競合他社は現在、ホットケーキのようなAIモデルを吐き出しています。 Kimiは、テキスト、コード、および視覚入力を処理するマルチモーダルAIであり、テキストのみを理解するだけで、DeepSeekよりも利点があります。

01 / 28

12 / 27

  • DeepSeek-V3: DeepSeek-AI の 671B 専門家混合言語モデル
    2024-12-27 12:32:12
    自然言語処理 (NLP) の分野は、大規模言語モデル (LLM) の開発により大きな進歩を遂げました。ただし、この進歩には独自の課題も伴いました。トレーニングと推論には大量の計算リソースが必要であり、多様で高品質なデータセットの可用性が重要であり、専門家混合 (MoE) アーキテクチャでバランスの取れた利用を達成することは依然として複雑です。これらの要因は非効率性とコストの増加に寄与し、オープンソース モデルをプロプライエタリなモデルに合わせて拡張する際の障害となります。さらに、わずかな不安定性でもパフォーマンスに支障をきたし、コストのかかる介入が必要になる可能性があるため、トレーニング中の堅牢性と安定性を確保することは継続的な問題です。

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12 / 12

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