🔎 あなたのRAGパイプラインは、あいまいなユーザープロンプトにどれほど対応できますか？
NVIDIA Nemotron LLMの高度なAI推論能力を活用してRAGパフォーマンスを向上させる方法を発見してください。
私たちは、先進的なクエリ分析と書き換え技術がどのように機能するかを示す実践的なウォークスルーを共有します。

中国の科学者たちは、有機太陽電池の分野で革新的な有機/無機「二成分共生」戦略を提案しました。これは、界面層の材料設計に新しいアイデアを提供し、大規模商業化の基盤を築く画期的な成果です。

Solidityガス最適化トリック。

rough frameworkをまとめているところです rn
明日、これを迅速に進めるために起きる他の2人の開発者もいます。
いくつかのメモを追加します:
- 各LLMのホルニネスのレベルをどのようにスケールしたいですか？( Andyによって説明されたように) 1から10のスケールにすべきですか、それとも他の方法ですか？

次のバージョンのBun
アイドルCPU時間が短縮されました

最近、あるAIプラットフォームが正式にThe Graph Protocolを彼らのAIエージェントシステムに接続しました。全体の考え方は非常に明確で、スマートエージェントがリアルタイムでオンチェーンデータを取得し、自動的に反応できるようにすることです。特に、分散型金融の流動性戦略を実行する際に。
現在彼らが使っているのは Substreams と呼ばれるもので、The Graph が提供するストリーミングデータツールです。あなたはこれを、オンチェーンにプールがあると理解できます。