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"抵制现代成瘾 @loomlocknft \n\n别查看私信 用Telegram t.me/loomdart \n\n非天使 非KOL 不投资 勿扰"
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DeItaone
Tiger Research 对比特币变得更加看涨Tiger Research表示,它对比特币变得更加积极,认为市场可能处于熊市周期
DeItaone
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QuintenFrancois
围绕其200周移动平均线积累比特币原生资产。就这么简单。
QuintenFrancois
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那你真是蠢透了
APompliano
"企业家、投资者和终身学习者。\n\n每日写作:pompletter.com\n每日节目:pompdesk.com \n播客:pompyoutube.com \n我的第一本书:pompbook.com"
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我们送出这些是为了让人们成为行走的广告牌。
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"Bitfinex 是全球领先的数字资产交易平台。Telegram: t.me/bitfinex"
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VitalikButerin
"我选择平衡。第一级的平衡。\n\nmi pinxe lo crino tcati \n\nslatestarcodex.com/2018/09/12/in-…"
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目标:利用我的个人健康和旅行数据,通过前沿模型为我提供个性化的饮食和运动建议,同时确保不向它们泄露任何私人信息。
策略:使用本地模型(Qwen 3.8 Flash Next)进行编排,并将强大的远程模型作为工具调用,以利用本地模型所不具备的更高级思维和知识。
隐私的三层方法:
1. 避免泄露个人身份信息,或通过写作风格泄露我的身份 -> 由本地模型而非我本人撰写查询发送给前沿模型
2. 避免通过支付渠道泄露我的身份 -> zkAPI
3. 避免通过网络/IP泄露我的身份 -> Tor
你需要这三层防护(最终我们确实拥有了这三层,至少在某种程度上)
一个技能文件教导本地模型何时以及如何构建最小化数据泄露的请求到远程模型。使用包裹在Tor中的zkAPI作为CLI工具。
一切运作正常!我收到了建议,来自前沿模型的信息帮助改进了这些建议。
主要不足之处:
* Tor对于请求级别的去链接优化真的很差,这是当今世界上唯一有意义的网络层隐私形式(长期运行的标识符太脆弱了)。可能隐私性不够,而且延迟比理想情况高10-100倍。
* 技能文件的请求构建策略绝对远非最优。
* Qwen 3.8 Flash Next仍然太慢,让人不舒服。它稳定运行在20-30 TPS,但只有达到100+时才会真正感觉快。
* 存在权衡:你对给予远程模型的数据越谨慎,它能提供的帮助就越少
Grayscale
"Grayscale, the world's largest digital asset-focused investment platform // 服务条款: grayscale.com/terms-of-servi…"
Grayscale
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本周,Grayscale的全球分销主管Laurie Katz在@Reuters Investment USA向代表超过$5万亿管理资产的受众发表讲话。
数字资产正日益成为更广泛的机构投资组合讨论的一部分。
saylor
"比特币代表希望.com | $BTC 持有者 | @Strategy 创始人兼董事长 | 简介 michael.com | 免费教育 saylor.org | $MSTR $STRC"
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