Dogelon Mars 京都酒会顺利召开 开启2024下半场新征程

币界网Dipublikasikan tanggal 2024-07-18Terakhir diperbarui pada 2024-07-18

币界网报道:

7月6日晚,Dogelon Mars 于京都举行了行业酒会。

现场,超过200名区块链行业各领域负责人、KOL、来自Dogelon Mars 的全球支持者们,群聚于此畅谈Dogelon Mars的未来与发展,更有异国风情表演助兴现场,酒会盛况空前,可谓是通过一场酒会再次掀起了整个区块链行业的浪潮。

r6tG3sgqPfmolDbhGu7MFtidGq54n60Pb1U55VMW.png

4DRCzTK0xNplbfccX8ImoPMNbraIbsUIcWP9mMLN.png

伴随着互联网尤其是移动互联网的不断发展,区块链以及AI已经成为生活中不可或缺的部分,数字内容形态也随着需求与技术的变化不断演进。当下,随着虚实结合、数字孪生、互动式营销等需求不断增长,AI变得尤为重要。区别于人与自然相结合的物理世界,在想象力与技术的推动下,真实与虚拟的边界将无限模糊,科技与艺术全面融合,Dogelon Mars也将成为构建AI生态的佼佼者。

Dogelon Mars最近的爆火,也正是基于此。据悉,Dogelon Mars正式推出了AI创作NFT的工具平台ai.dogelonmars,这是一个通过AI与NFT融合的图像创建平台。用户通过输入提示词,能够自由快捷的创作出具有个人想象力的NFT素材,并可以选择是否进行Mint。

从结果上看,ai.dogelonmars显然深受广大加密用户的喜爱,甚至已经火爆出圈的程度,不少圈外好友声称ai.dogelonmars的使用体验几乎不输传统AI工具,截至目前,用户已经使用ai.dogelonmars创建了超过2,000,000幅Dogelon图像,这些图像在Dogelon Mars的漫画题材和周边产品的发展中提供了大量的故事背景和元素。也逐渐正成为Dogelon Mars平行宇宙的构建方式之一。

酒会现场,大家纷纷拿出手机体验ai.dogelonmars的AI功能,并期待Dogelon Mars未来在游戏、动漫等娱乐周边的布局。

京都酒会期间,大家纷纷交流ELON的投资潜力,并一致看好ELON的未来走势。作为狗狗币的坚定支持者,马斯克的影响同样延伸至被昵称为ELON的Dogelon Mars。Dogelon Mars的吸引力在于它不仅是对马斯克探索火星梦想的致敬,还体现了一种文化现象。社交媒体平台如Twitter、Telegram和Reddit上,超过500,000名粉丝聚集在一起,共同庆祝这种基于Meme文化的加密货币。

自推出以来,Dogelon Mars的价格经历了惊人的增长,仅在首月就飙升了30,000%以上。

尽管整个加密市场面临下滑趋势,Dogelon Mars的交易活动却显示出逆势增长,24小时内交易额达到了1亿美元。鉴于埃隆·马斯克持续的高人气,Dogelon Mars项目有望在未来的牛市中大放异彩。

京都酒会除官方安排的各项活动内容外,现场嘉宾也在酒会现场得到了与各领域领航人沟通交流的机会。酒会的人都以最轻松、最快乐的方式打破了社交边界,让每一位来到现场的嘉宾在获得尽情狂欢之时也收获了更多的机会。

未来,Dogelon Mars还会举办更多类似的聚会,如果你想加入Dogelon Mars的酒会,现在就多多关注Dogelon Mars的官方社交媒体,成为Dogelon Mars的社区一员,Dogelon Mars的下次酒会也许就在你的城市!

Bacaan Terkait

Baru Saja, DeepSeek V4 Perbarui DSpark, Kecepatan Inference Meningkat 80%

Baru-baru ini, DeepSeek V4 diperbarui dengan framework *Speculative Decoding* baru bernama **DSpark**, yang diklaim meningkatkan kecepatan inferensi hingga 80%. Pembaruan ini, yang juga disertai open-sourcing framework **DeepSpec**, berfokus pada optimasi teknikal dan peningkatan performa, bukan perubahan arsitektur model inti. DSpark mengimplementasikan **Semi-Autoregressive Generation** untuk menjaga throughput tinggi dan meningkatkan akurasi token yang dihasilkan oleh model draf (*draft model*). Inovasi utamanya adalah **Confidence-Scheduled Verification**, yaitu sistem penjadwalan yang cerdas dan adaptif. Sistem ini menggunakan *Confidence Head* untuk memperkirakan probabilitas penerimaan setiap token kandidat dan secara dinamis menyesuaikan panjang verifikasi berdasarkan beban kerja sistem (*hardware-aware*), sehingga mengalokasikan daya komputasi hanya ke token yang paling potensial. Dalam pengujian di berbagai domain (penalaran matematika, generasi kode, percakapan), DSpark menunjukkan peningkatan signifikan dibandingkan model *state-of-the-art* seperti Eagle3 dan DFlash. Pada kondisi *throughput* yang setara, DSpark meningkatkan kecepatan respons pengguna sebesar 57%-85% untuk model DeepSeek-V4 Flash dan Pro. DeepSpec, yang dirilis bersamaan, adalah *codebase* lengkap untuk melatih dan mengevaluasi model draf *speculative decoding*. Framework ini menyediakan pipeline standar (persiapan data, pelatihan, evaluasi) dan mendukung beberapa algoritma (DSpark, DFlash, Eagle3) serta model target (Qwen3, Gemma), memudahkan peneliti dan insinyur untuk mengembangkan dan menerapkan teknik percepatan inferensi pada model bahasa besar mereka sendiri.

marsbit1j yang lalu

Baru Saja, DeepSeek V4 Perbarui DSpark, Kecepatan Inference Meningkat 80%

marsbit1j yang lalu

Ternyata Beginilah Cara Karpathy Menggunakan Claude?

Sejak bergabung dengan Anthropic, aktivitas Andrej Karpathy di komunitas terbuka berkurang drastis. Baru-baru ini, sebuah dokumen bernama CLAUDE.md yang diklaim sebagai panduan penggunaan Claude milik Karpathy beredar di komunitas. Isinya berisi sejumlah prinsip ketat untuk memandu AI dalam menulis kode, yang bertujuan mengurangi kesalahan umum model bahasa besar (LLM). Prinsip-prinsip utama mencakup: 1) **Baca dahulu sebelum menulis** – pahami struktur dan gaya kode proyek yang ada. 2) **Berpikir sebelum menulis kode** – klarifikasi asumsi, pertimbangkan trade-off, dan uraikan rencana. 3) **Tetap sederhana** – hindari desain berlebihan, abstraksi prematur, dan fleksibilitas yang tidak diperlukan. 4) **Modifikasi terarah** – lakukan perubahan minimal yang sesuai dengan gaya kode asli, jangan melakukan reformatting atau pembersihan yang tidak relevan. 5) **Verifikasi dan uji** – pastikan kode berfungsi seperti yang diharapkan dengan pengujian yang tepat. 6) **Debug secara sistematis** – jangan menebak, selidiki akar masalahnya. 7) **Hati-hati dengan dependensi** – hindari menambah dependensi yang tidak perlu. 8) **Komunikasi yang jelas** – jelaskan apa yang dilakukan dan alasannya. Dokumen ini juga menyoroti pola kegagalan umum seperti abstraksi yang salah, "optimistic path", dan "halusinasi pengetahuan". Meskipun keaslian dokumen ini diragukan, isinya sangat selaras dengan pemikiran Karpathy yang telah banyak mengkritik kelemahan LLM dalam pemrograman. Prinsip-prinsip ini, yang juga telah dijadikan template populer di GitHub, dianggap dapat meningkatkan efektivitas dan mengurangi kesalahan saat menggunakan asisten AI seperti Claude untuk pengembangan perangkat lunak.

marsbit2j yang lalu

Ternyata Beginilah Cara Karpathy Menggunakan Claude?

marsbit2j yang lalu

Riset BIT: Halving 2028 Bukanlah Akhir, Perombakan Sejati Industri Pertambangan Bitcoin Baru Dimulai

Industri penambangan Bitcoin sedang mengalami penyesuaian struktural paling kompleks sejak kelahiran protokolnya. Meski harga Bitcoin bertahan di sekitar $61.000 dan hash rate global mendekati 1 ZH/s (hampir rekor tertinggi), profitabilitas penambang terus memburuk. Beberapa indikator—seperti biaya produksi, pendapatan dari biaya transaksi, ekspansi hash rate, dan anggaran keamanan industri—menunjukkan bahwa sektor ini beroperasi di ambang titik impas. Pengurangan hadiah blok (halving) 2028 diprediksi akan mempercepat proses konsolidasi ini. Masalah utamanya bukan hanya berasal dari penurunan subsidi blok pasca-halving, tetapi juga transisi yang belum tuntas ke model pendapatan berbasis biaya transaksi. Banyak perusahaan penambangan kini beralih dari sekadar memproduksi Bitcoin menjadi operator infrastruktur, operator energi, dan penyedia infrastruktur komputasi untuk AI/HPC. Dengan demikian, fokus kompetisi bergeser dari ekspansi hash rate menuju peningkatan model bisnis. Data menunjukkan bahwa dengan harga Bitcoin sekitar $61.000, pendapatan teoritis harian penambang seharusnya sekitar $78 juta, namun kenyataannya hanya sekitar $33 juta—terjadi selisih sekitar 136%. Pendapatan dari biaya transaksi juga rendah, hanya sekitar $220.000 per hari, jauh di bawah perkiraan historis sebesar $9,7 juta. Biaya listrik sendiri menyerap 71,5% dari total pendapatan industri pada tahun 2025. Setelah halving 2028, biaya produksi dasar Bitcoin diproyeksikan naik menjadi sekitar $93.289, yang akan mendorong konsolidasi industri ke perusahaan-perusahaan besar dengan modal kuat dan pendapatan yang terdiversifikasi. Masa depan industri ini terletak pada transformasi dari bisnis "penambangan" murni menjadi bisnis "infrastruktur", yang mengandalkan sumber pendapatan lain seperti manajemen energi dan layanan hosting komputasi AI/HPC. Bagi investor, pertanyaan kuncinya adalah perusahaan mana yang dapat berhasil bertransformasi dan membangun keunggulan kompetitif yang lebih tangguh dalam lanskap baru ini.

marsbit2j yang lalu

Riset BIT: Halving 2028 Bukanlah Akhir, Perombakan Sejati Industri Pertambangan Bitcoin Baru Dimulai

marsbit2j yang lalu

Trading

Spot
活动图片