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Alchemy
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研究发现 Transformer 模型分阶段学习潜在结构
一篇新发表在 arXiv 上的研究论文探讨了 Transformer 模型在训练过程中如何学习潜在结构。研究人员使用 Alchemy 基准测试，观察到 Transformer 在不同阶段获取结构的不同组成部分。研究发现，虽然模型能有效地组合基本转换，但在分解复杂示例以推断原子转换方面存在困难。研究还确定了在哪些特定层和时间窗口冻结参数会显著影响模型完成这些学习阶段的能力。
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代理经济在支付方面取得进展，但信任仍是关键挑战 · 跟踪 2 个来源
本周代理经济的发展突显了支付基础设施的进步，Mastercard 的 Agent Pay 在 Polygon 上记录了授权，Coinbase 的 x402 协议扩大了其覆盖范围。Eco 也改进了跨链稳定币的协调。然而，这些创新主要解决了“如何支付”的问题，而将至关重要的“信任谁”的问题留给了大部分未解决。用于代理身份和声誉的 ERC-8004 标准正在成为解决这种交易对手风险的关键发展，这对于实现安全、开放的代理对代理市场至关重要。
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作者将生成式AI比作炼金术骗局，批评行业贪婪
作者批评了当前生成式AI的状况，将其比作历史上的炼金术等骗局，即用宝贵的资源换取微薄的收益。他们认为AI的推广者正在将宝贵的文化变成“劣质品”，而风险投资家则在追求增长的过程中破坏了真正的价值。文章强调了一种观点，即许多AI领导者缺乏构建功能性产品的能力，而是依赖炒作和财务运作。