3. 梯度更新是针对模型内部计算的更新。即使奖励函数是“人类选择”，但它们并不总是(，例如RLAIF)，模型在奖励上的更新方式取决于模型的权重和激活，以及

格基密码学保障安全，可编程引导管理噪声，实现高效加密计算。

这就是关键，速度毫无意义如果数据不能持久。Irys同时锁定这两者使其与众不同。

我们在文档上直播！感谢团队的所有支撑。

目标从来不仅仅是建立一个快速的区块链。如果这只是唯一的目标，我们三年半前就可以完成了…

我们(终于)在ChatGPT中添加了对MC工具的全面支撑。
在开发者模式下，开发者可以创建连接器并在聊天中用于写入操作(，而不仅仅是搜索/获取)。更新Jira工单，触发Zapier工作流，或组合连接器以实现复杂的自动化。

三个核心的 Polymarket 应用程序接口：
事件、市场、体育、搜索等...
头寸，交易等。

谢谢你，我们在 MCP ( 上取得了显著进展：MCP 服务器连接/关闭由 AgentOS 生命周期直接处理)，但遗憾的是我们尚不支持完整规范(引导、采样)。
也就是说，这是我们名单上的优先事项，我们的团队正在处理它。

如果有人好奇，尝试了Hedra、MultiTalk、Grok，以及Google AI Studio上的一个自定义应用后...
我为此选择了某个AI工具，它是唯一一个满足我所需质量的工具 - 但每次生成只能为这两个角色生成一条短语(当我

人工智能将量子“Q日”推向现实—并破坏加密：新研究

codex 的涨势是真实的。用户在我们平台上选择它的比例几乎占所有代理会话的三分之一。

开发更新
另一个里程碑：我们添加了一个基于嵌入的向量数据库(RAG)。
这是什么意思？
我们正在结合...

Hugging Face 一直以来都是开源机器学习的倡导者。他们最近在 MLX、Core ML 和 Swift Transformers 上的工作真的令人兴奋。

我一直希望苹果能推出你提到的 LLM 操作系统/认知核心，始终在本地运行，无需手动设置，配合 imgtotext 进行多模态处理。小模型，多工具，优秀的用户体验 + 智能。我期待着它，尽管我知道它不会来。rip.