Balaji Srinivasan推出新学校-最新加密货币新闻

币界网Dipublikasikan tanggal 2024-08-19Terakhir diperbarui pada 2024-08-19

币界网报道:

Coinbase首任首席技术官Balaji Srinivasan宣布成立the Network School,这是一所位于新加坡附近岛屿上的创新教育机构。该学校将于2024年9月23日至12月23日开始为期90天的弹出式课程,围绕“学习、燃烧、赚钱、娱乐”的原则设计

内容隐藏1学生将学习什么?2谁可以申请网络学校?3个关键要点

学生将学到什么?

网络学校将提供一种持续学习模式,参与者可以解决现实世界的问题,并通过数字证书记录他们的成就。课程将涵盖广泛的主题,包括技术社区的发展。这种方法与传统教育体系形成鲜明对比,确保学生持续参与学习。访问COINTURK FINANCE获取最新的金融和商业新闻。

身体健康也将是一个核心关注点,饮食和健身计划的灵感来自布莱恩·约翰逊的蓝图计划。鼓励参与者进行日常锻炼,并食用营养餐,以增强长期健康和身体表现。

谁可以申请网络学校?

该学校旨在创造一个适合被称为“黑暗天才”的人的环境,这些人认为传统教育体系不兼容,但渴望发展自己的技能。网络学校将向所有年龄段的人开放,特别是针对创意和技术专业人士。

申请将通过ns.com处理,为被录取的候选人提供低成本的住宿选择。这一举措对寻求独特教育机会的个人和小团队特别有吸引力。

关键要点

–现实世界中的问题解决和持续学习。–包括技术社区建设在内的综合课程通过日常锻炼和营养餐强调身体健康开源项目和人工智能内容创作的每日奖励访问技术专家的职业发展机会。

网络学校还将纳入休闲活动,让参与者有机会享受美丽的岛屿位置,并因靠近新加坡而方便前往其他亚洲地区。

凭借其独特的教育和技能发展方法,网络学校有望为参与者带来开创性的体验。

您可以在Telegram、Twitter(X)和Coinmarketcap上关注我们的新闻。免责声明:本文所含信息不构成投资建议。投资者应该意识到加密货币具有高波动性,因此存在风险,应该进行自己的研究。

Bacaan Terkait

Model Besar AS Menuju Keterbatasan, Atas Nama Keamanan

Penulis: Xiao Jing, Editor: Xu Qingyang Pada akhir Juni 2026, pemerintah AS melakukan intervensi langsung terhadap model AI terdepan. Anthropic harus menarik model Fable 5 dan Mythos 5, sementara OpenAI meluncurkan GPT-5.6 dengan akses API terbatas hanya untuk mitra yang disetujui pemerintah. Proses ini menciptakan siklus "hentikan – negosiasi – izin bersyarat" dalam waktu kurang dari sebulan. Inti masalahnya adalah apakah model-model ini benar-benar terlalu kuat dan berbahaya. OpenAI dan Anthropic menyatakan, berdasarkan kerangka keamanan mereka sendiri, model-model ini tidak melewati ambang batas risiko yang tidak dapat diterima. Namun, pemerintah AS, yang dianggap kurang memiliki keahlian teknis di bidang AI terdepan, tetap memberlakukan pembatasan. Keputusan ini didorong oleh beberapa faktor: kemampuan model yang dapat didemonstrasikan, laporan keamanan dari pesaing (seperti Amazon), dan perintah eksekutif AI baru dari Presiden Trump yang membutuhkan contoh penegakan hukum. Situasi ini mengingatkan pada "Perang Kripto" tahun 1990-an, di mana pemerintah AS berusaha membatasi ekspor algoritma enkripsi kuat dengan alasan keamanan nasional. Upaya itu akhirnya gagal karena teknologi menyebar secara global, dan pembatasan justru merugikan perusahaan AS. Para ahli memperingatkan bahwa pembatasan serupa pada model AI dapat menghambat inovasi, mengganggu logika investasi industri, dan memperlambat difusi teknologi yang penting untuk keunggulan kompetitif jangka panjang. Dean W. Ball, mantan penasihat AI Gedung Putih, mengkritik proses persetujuan yang tidak transparan, tanpa standar jelas, dan tidak memiliki batas waktu. Dia memperingatkan bahwa jika hanya segelintir orang dan lembaga yang memiliki akses ke AI terdepan, hal itu justru dapat meningkatkan risiko konsentrasi kekuasaan. Sementara itu, model AI China terus berkembang dengan pendekatan sumber terbuka. Insiden Juni 2026 ini mungkin menandai dimulainya era di mana pemerintah AS menjadi gerbang wajib untuk peluncuran model AI terdepan, mengubah dinamika industri yang sebelumnya lebih terbuka.

链捕手1j yang lalu

Model Besar AS Menuju Keterbatasan, Atas Nama Keamanan

链捕手1j yang lalu

Ethereum Turun 45% Sejak Awal Tahun – Lalu Mengapa SharpLink dan Paus Masih Membeli?

Meskipun harga Ethereum (ETH) turun 20-45% sejak awal tahun, minat institusional terhadap aset kriptu terkemuka ini tetap kuat. SharpLink, setelah jeda delapan bulan, kembali membeli 5.000 ETH senilai sekitar $7,88 juta, diikuti penambahan 26.324 LSETH senilai $45,54 juta. Total kepemilikannya kini mencapai 876.285 ETH, menunjukkan keyakinan pada utilitas jangka panjang dan pendapatan staking Ethereum, meski menghadapi kerugian belum terealisasi hampir $1,71 miliar. Tren akumulasi ini juga tercermin pada aktivitas "paus" (whale), dengan satu dompet baru mengakumulasi 18.361 ETH senilai $28,9 juta dalam sembilan hari terakhir, menandakan persiapan untuk pergerakan harga di masa depan. Namun, kepercayaan yang kembali bangun ini belum sepenuhnya tercermin dalam permintaan institusional yang lebih luas. ETF Spot Ethereum justru mencatat arus keluar bersih, dengan penarikan $12,85 juta pada 26 Juni. Meski demikian, total aset yang dipegang penerbit ETF masih signifikan, senilai lebih dari $8,38 miliar, yang mengindikasikan penyesuaian posisi berkelanjutan daripada pelepasan total. Pada intinya, akumulasi oleh treasury perusahaan dan paus mendukung prospek jangka panjang Ethereum, tetapi pemulihan berkelanjutan masih bergantung pada membaiknya sentimen pasar dan arus masuk ETF yang lebih kuat untuk mengimbangi tekanan penjualan institusional yang masih ada.

ambcrypto7j yang lalu

Ethereum Turun 45% Sejak Awal Tahun – Lalu Mengapa SharpLink dan Paus Masih Membeli?

ambcrypto7j yang lalu

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.

marsbit8j yang lalu

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

marsbit8j yang lalu

Trading

Spot
活动图片