AMA en X

Dos oraciones completas: Ayer por la noche, la aguja del mercado hacia la línea 3670 no rompió el máximo anterior y cayó rápidamente, cayó a dos rebotó el soporte de 3460, lo que muestra la fuerza de los alcistas, la probabilidad de caer por debajo a corto plazo no es grande, soporte a corto plazo para ver 3451-3403, la presión por encima del nivel de cuatro horas es obvia, la sierra larga y corta a corto plazo, la resistencia superior 3632-3668 se rompe para ver 3718-3740 Al Contado: Strax: 1.266, también puede optar por agregar el precio en efectivo en lotes, sería:7.599 lina:0.0144 Área de lotería LTC:90.92 CVC:0.196-0.167 Matic:0.938 sol:172.5 ksm:45.51 xrp:0.586

📅 Crypto Events for Tomorrow 2024/03/26 - $AGI | AMA on X 2024/03/26 - $IMX | Mainnet Hard Fork 2024/03/26 - $STC | Mainnet Launch 2024/03/26 - $CVC | Announcement #Gate Post Highlights##NewYear2024##ContentStar##比特币##BountyCreator##HotTopicDiscussion##GateioBountyCreator##Crypto #

⬆️ Aumento de volumen 1h $CVC ▴165% $HERO ▴128% $ZZZ ▴77% $LAVASWAP ▴69% 👉

Consejo experto: si no te sientes como responder preguntas sobre tu producto, entonces te muerde en el trasero más tarde y todos tus holders están en ruinas, puedes simplemente culpar a alguien más en lugar de asumir responsabilidad.

Evolución de los paradigmas de entrenamiento de IA: de un control centralizado a una revolución técnica de colaboración descentralizada. En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que más recursos consume y presenta la mayor barrera técnica, lo que determina directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de la aplicación práctica. En comparación con la llamada ligera de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran capacidad de cálculo, procesos de manejo de datos complejos y un fuerte soporte de algoritmos de optimización, lo que lo convierte en la verdadera "industria pesada" de la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de los paradigmas de arquitectura, los métodos de entrenamiento se pueden clasificar en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento de descentralización, que es el enfoque principal de este artículo. El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, completada por una única entidad en un clúster de alto rendimiento local, donde todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware, el software de bajo nivel, el sistema de programación del clúster, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento, son coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite el uso compartido de memoria y la sincronización de gradientes.