LLM让糟糕的开发者轻松通过编码面试，而优秀的开发者则能在短短几周内掌握多年的高级开发概念，但招聘实践仍然倾向于那些最擅长撒谎以证明自己资历的人，而非能够最快解决现实问题的人。

新集成：使用某些人工智能平台创建智能 SQL AI 代理
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在修补后，X元皮层中主题出现了大规模模式崩溃。
可能是由于算法基于概念/语义聚类和模因EV。

使用zkml来保持AI策略的私密性是一个聪明的层次添加

GLM-4.5-Air-3bit 适用于任何拥有64GB Mac的用户想要尝试，同时DWQ正在制作 🔥

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GLM-4.5即将来临！
我们模型的新篇章将会在新的组织下托管于 GitHub 和 Hugging Face。

我们并没有在开发新类型的芯片，因此过去几年摩尔定律面临的挑战(晶体管只能变得如此之小，我们正达到原子极限)在这里继续适用。
有很多正在进行的研究在以不同的方式接近这个，所以🤞

xAI将会在下个月上线的110,000个Nvidia GB200上训练他们即将发布的重型视频模型。

为什么你要为实验跟踪库付费？
很高兴介绍一个新的100%开源库：Tr…

⚡ 神秘模型激发热情：
基准中心LMArena列出了六个未知的巨头——Zenith、Summit、Lobster、Nectarine、Starfish和o3-alpha——现在统治着排行榜。关于GPT-5级系统在公众中进行隐秘测试的猜测不断升温，点燃了长期的AI热潮。

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快速配置。无需额外的托管。并且能够直接引入多达91个模型…

人工智能基础设施的扩展持续进行，得益于公共和私人投资。优先考虑强健的代码而非匆忙。真正的进步在于与目标对齐，而不是追逐短暂的算法。

ZK是未来。但它可以变得更快，甚至更便宜。
一家公司说不，然后为ZK证明专门制造了特殊硬件(定制芯片)，使它们速度极快且价格实惠。
这就是 ZK 如何扩展到现实世界。

如果你对meshtastic感兴趣，并且想将bitchat的范围提高100倍，你实际上只需做以下事情：
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看到某处说已经修复了，清除应用缓存，更新zkpassport就可以了

实际上可以看到Cysic硬件将ZK计算从梗变为元，在没有情绪的情况下，仅仅是纯粹的吞吐量和真实的网络使用。这不是一些学术上的独立案例，而是你在想要大规模加密时真正需要的基础设施。