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1月6日 (3) 2026年才刚开始(当前日期为2026年1月6日),InterLink Labs Network(以下简称InterLink Network)的主要活动集中在年初的过渡和规划阶段。以下是基于最近事件和公告的总结,主要聚焦于已发生的里程碑事件,以及从2025年延续而来的早期进展。InterLink Network作为一个专注于人类验证网络、区块链和AI的Web3项目,正在从2025年的基础建设转向2026年的大规模采用。 关键事件与成就 举办全球直播事件“The Next Era: 2026”:2026年1月3日,InterLink Network在加州Newport Beach总部举办全球直播活动,由CEO Kenneth A. Timmering主讲。这标志着项目正式进入“大规模采用阶段”,回顾了2025年的基础(如ITLX钱包推出、人类信用评分系统HCS引入、安全组成立),并公布2026年路标,包括InterLink Chain升级(更快、更可扩展的L1,支持即时结算和近零费用)、生态系统扩展(更多节点、支付应用和QR商户整合)、超过500万验证用户向10亿人类节点推进,以及机构采用(如$ITL作为国库资产,Q1/Q2目标顶级交易所上市)。这一事件被视为2026年的开端性成就,强调从加密到日常人类应用的桥梁。 用户与网络增长延续:截至2026年初,用户基数已从2025年底的约530万验证用户(包括真实人类节点)持续增长,强调防机器人和证明人格(Proof of Personhood)的机制。该项目报告了机构势头增强,包括$ITL被全球玩家确认为国库资产,以及社区DAO投票推动的交易所上市准备。这反映了2026年早期在用户验证和生态稳定性上的进展。 机构与生态采用初步推进:2026年计划中的部分已启动,包括向180个国家扩展、AI资助的通用基本收入(UBI)举措,以及开发者社区建设(提供财务、市场和技术支持)。早期报告显示,9家国库伙伴从2025年延续,并目标在2026年达到100+家公司采用$ITL作为储备资产。同时,项目完成了领先审计公司的全面审计,并满足SEC要求,为美国股票交易所上市做准备。这些是2026年机构级成就的起点。 整体展望 InterLink Network在2026年的重点从2025年的产品交付(如核心应用、面部识别升级、代币上市)转向AI优
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#人才 #电子商务 #现场直击 #重要通知 #感谢祖国 哈哈哈哈哈哈哈哈😻😻😻😻😻😻😻😻😻😻😻😻😻😻😻😻😻😻🇨🇳🇨🇳🇨🇳🇨🇳🇨🇳🇨🇳🇨🇳🇨🇳🇨🇳🇨🇳🇨🇳🇨🇳🇨🇳🇨🇳🇨🇳🇨🇳🇨🇳🇨🇳🌹🌹🌹🌹🌹🌹🌹🌹🌹🌹🌹🌹🌹🌹🌹🌹🌹🌹🐶🐶🐶🐶🐱🐱🐱🐱🧨🧨🧨🧨🧨🧨🧨🧨🧨🧨🧨🧨🧨🧨🧨🧨🧨🧨🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎉👅👅👅👅👅👅👅👅👅👅👅👅👅👅👅👅👅天佑中华岁岁有今朝有酒今朝醉赢家霸王中王绿色通道的吗哈哈春暖花开感恩谢谢了叩拜!钉子户无价之宝钉子户哈!仙境奇缘绿色通道的吗哈哈春暖花开仙子帮助我的了哈哈哈春回大地的吗哈哈春暖花开富贵竹的吗哈哈哈哈哈吃了吗天意如此的吗哈哈哈哈哈哈也是一条美丽的风景线我的了哈哈哈一路长虹路谢谢了呵呵!哈哈中国外交官赵立坚名场面优秀威武霸气帅国之栋梁人生赢家每一天阳光明媚开开心心健康平安幸福美满万事吉祥顺心胜利胜利胜利路呵呵呵抖音看世界哈哈哈哈哈哈哈🐒🐒🐒🐒开心快乐吗呵呵美呀呵地方了吗的吗哈哈哈哈哈哈开心万岁万岁万万岁!中国力量全世界都知道了吗谢谢了!🦹‍♀️🦹‍♀️🦹‍♀️🦹‍♀️
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梁文锋 DeepSeek 跨年之日 发文炸场 DeepSeek发布mHC技术:用“流形约束”解决大模型训练稳定性难题 DeepSeek团队在2025年末发布重要论文《Manifold-Constrained Hyper-Connections》,提出了一种能显著提升大模型训练稳定性的创新方案。该研究针对当前超连接(HC)技术在扩展过程中出现的训练不稳定、信号失真等核心问题,通过数学约束与工程优化相结合的方式,为大模型架构演进提供了新思路。 传统残差连接的升级困境 传统残差连接的“恒等映射”特性是深度网络稳定的关键,但HC技术在提升表达能力的同时,由于缺乏约束,导致训练中出现信号放大(最高达3000倍)和梯度异常问题。这不仅影响训练稳定性,还显著增加了GPU内存和通信带宽需求。 mHC核心机制:双随机流形约束 DeepSeek提出的mHC方案核心在于将HC中的残差映射矩阵投影到双随机矩阵构成的“流形空间”。通过Sinkhorn-Knopp算法实现投影,使矩阵具备行列和为1的守恒特性,从而恢复恒等映射性质,避免信号放大或衰减。 实测效果显著 在27B参数规模的测试中,mHC展现出卓越的稳定性:损失曲线平稳收敛,梯度范数保持稳定,复合映射增益控制在1.6(HC为3000)。在下游任务上,mHC全面超越HC,尤其在BBH(+2.1%)和DROP(+2.3%)等复杂推理任务中表现突出。 工程可行性得到验证 通过内核融合、重计算与通信重叠等优化措施,mHC在扩展率n=4时仅引入6.7%的额外训练开销,实现了高效训练。这一方案为解决大模型扩展中的稳定性问题提供了切实可行的技术路径,为下一代基础架构演进指明了方向。
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