3. Las actualizaciones de gradiente son con respecto a los cálculos internos del modelo que se está actualizando. Incluso si las funciones de recompensa son "elecciones humanas", que no siempre lo son ( por ejemplo, RLAIF), la forma en que el modelo se actualiza en función de las recompensas depende de los pesos y activaciones del modelo, y el

La Criptografía de Gate.io garantiza la seguridad, la Programabilidad permite gestionar el ruido, logrando un cálculo encriptación eficiente.

Esa es la clave. La velocidad no significa nada si los datos no pueden durar. El bloqueo de Irys en ambos es lo que lo distingue.

¡Estamos en vivo en la documentación! Gracias al equipo por todo su soporte.

El objetivo nunca fue solo construir una blockchain rápida. Si ese fuera el único objetivo, podríamos haber terminado hace tres años y medio...

Finalmente hemos agregado soporte completo para herramientas MC en ChatGPT.
En modo de desarrollador, los desarrolladores pueden crear conectores y usarlos en el chat para acciones de escritura (no solo buscar/obtener). Actualizar tickets de Jira, activar flujos de trabajo de Zapier o combinar conectores para automatizaciones complejas.

Tres API centrales de Polymarket:
Eventos, Mercados, Deportes, Búsqueda, etc...
Posiciones, Operaciones, etc.

Gracias, hemos logrado un progreso significativo con MCP ( eg: la conexión/cierre del servidor MCP es manejada directamente por el ciclo de vida de AgentOS ) pero lamentablemente no soportamos la especificación completa aún ( Elicitación, Muestreo ).
Dicho esto, este es el p0 en nuestra lista y nuestro equipo está trabajando en ello.

en caso de que a alguien le interese, después de probar Hedra, MultiTalk, Grok, una aplicación personalizada en Google AI Studio...
me decidí por una cierta herramienta de IA para esto, que era la única que cumplía con la calidad que quería - pero solo podía generar hasta una frase cada una para los dos personajes por generación (cuando yo

La IA acerca el 'Día Q' cuántico a la realidad—y a romper la encriptación: nuevo estudio

el subir de codex es real. los usuarios lo están eligiendo para casi un tercio de todas las sesiones de agentes en nuestra plataforma.

Actualización de desarrollo
Otro hito: hemos añadido una base de datos vectorial basada en embeddings (RAG).
¿Qué significa?
Estamos combinando...

Hugging Face ha sido durante mucho tiempo un defensor del aprendizaje automático de código abierto. Y su trabajo reciente en MLX, Core ML y Swift Transformers es realmente emocionante.

Siempre he esperado que Apple lanzara ese LLM OS / núcleo cognitivo que mencionaste, siempre funcionando localmente, sin configuración manual, junto con imgtotext para multimodal. Modelo pequeño, muchas herramientas, gran experiencia de usuario + inteligencia. Lo espero con ansias, aunque sé que no llegará. rip.