AI वर्ल्ड मॉडल फ्रेमवर्क टी-रेक्स
2026 की गर्मी के प्रयोग में दिखा कि π0.5 मॉडल में स्पर्शीय इनपुट जोड़ने से कार्य सफलता दर 17% से घटकर 6% हो गई। T-Rex फ्रेमवर्क 12 दक्ष हस्तचालित हस्तक्षेप कार्यों में औसतन 30% सुधार प्राप्त करता है।
$DN एक विशाल विस्तार चलन के बाद अभी भी अच्छी तरह से बना हुआ है।
चार्ट ने निचले सीमा से मजबूत मांग दिखाई, जिसके बाद एक विशाल ब्रेकआउट हुआ और अब कीमत पूरी तरह से गिरने के बजाय शांत हो रही है। एक बड़े चलन के बाद ऐसा संकुचन अगला संचय क्षेत्र बन सकता है।
यदि क्रयकर्ता इस क्षेत्र की रक्षा करते हैं, तो $DN एक और ऊपर की ओर की कोशिश के लिए तैयार हो सकता है।
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#ईथेरियम outlines Lean roadmap
$POKT ने $0.00730 के निकट निम्न मांग क्षेत्र को स्पर्श किया और खरीददार इस क्षेत्र की रक्षा करना शुरू कर रहे हैं।
एक तीव्र बिक्री के बाद, कीमत अब $0.008 के आसपास एक आधार बनाने की कोशिश कर रही है। यदि यह स्तर टिकता है, तो अगला बुलिश कदम $0.0091 और फिर $0.010+ की ओर वापसी होगा।
चार्ट अभी भी एक रिकवरी सेटअप के लिए प्रारंभिक दिखता है।
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$LIT 📈 क्या आपको याद है जब मैंने $LIT को $2–2.1 के क्षेत्र में चिह्नित किया था?
यह अब 2.53 पर है, आज अकेले लगभग 16% की बढ़ोतरी के साथ। अगर आपने उस कॉल को पकड़ा और इसमें निवेश किया, तो यह आपका मौका है अपनी बात रखने का।
यहाँ तकनीकी रूप से स्थिति क्या है: दैनिक RSI6 90.65 पर है — यह अत्यधिक अतिक्रय क्षेत्र है, मैंने इस चार्ट पर काफी समय से इतना उच्च पाठ्यांक नहीं देखा है। MACD अभी भी बढ़ रहा है और मात्रा मजबूत है, इसलिए प्रवृत्ति स्पष्ट रूप से बुल्स के साथ है। लेकिन इस RSI स्तर पर, ऐसी चलनें या तो कठोरता से विस्तारित होती हैं (पैराबोलिक जारी रखना) या अगले लेग से पहले तेजी से शीतल होती हैं।
वास्तविक संख्या जिस पर ध्यान देना है, 2.7650 का सर्वकालिक उच्चतम स्तर है। कीमत इस स्तर के करीब पहुँच रही है, और इस स्तर पर कैसे व्यवहार करेगी, इससे हमें काफी कुछ पता चलेगा — मात्रा के साथ साफ़ तोड़ना मजबूत संकेत होगा, जबकि वहाँ प्रतिक्रिया होने से पहले एक प्रतीक्षा की संभावना हो सकती है।
तो क्या किसी ने $2 के क्षेत्र में मेरे द्वारा चिह्नित किए जाने पर $LIT खरीदा? और महत्वपूर्ण बात — क्या आपको लगता है कि LIT इस बार सर्वकालिक उच्चतम स्तर को पार करेगा, या पहले इसे शीतल होना होगा, फिर ही दूसरा प्रयास करेगा?
टिप्पणियों में अपना प्रवेश और अपना मत प्रस्तुत करें। अगर यह अपडेट उपयोगी है, तो LIT को ट्रैक करने वाले किसी के साथ साझा करें, और इसके अगले विश्लेषण के लिए साथ में रहें।
$LIT $KCS $TLM #ईथेरियम Lean roadmap को समझाता है #AI world model framework T-Rex #फ्रांस में क्रिप्टोअपहरण मामलों में वृद्धि #फेड मुद्रा दरों को स्थिर رखता है
वास्तव में, स्वचालन ने नौकरियों को नहीं मारा 🙌
Syra ने @OpenRouter x402 APIs शिप कर दिए हैं। एजेंट अब LLM रीजनिंग, इमेज जनरेशन और वीडियो जनरेशन के लिए प्रति कॉल भुगतान कर सकते हैं, कोई OpenRouter खाता नहीं, कोई API कुंजी प्रबंधन नहीं। केवल आपके द्वारा पहले से उपयोग किए जा रहे चेन पर x402 USDC। → POST /chat/completions, 15 शीर्ष एजेंटिक टेक्स्ट मॉडल → POST /images/generations, यूनिफाइड इमेज API, सिंक डिलीवरी → POST /videos/generations, असिंक वीडियो जॉब्स + मुफ्त स्टेटस पोल → डायनामिक प्राइसिंग, लाइव OpenRouter दरें → एजेंट डिफ़ॉल्ट्स, टूल्स, response_format, कम तापमान, सीड क्रिप्टो इंटेलिजेंस + जनरेटिव AI। एक Syra चेकआउट।
एंथ्रोपिक का शीर्ष मॉडल, क्लॉड फेबल 5, 8 जुलाई से मुफ्त पहुंच समाप्त करके प्रति टोकन भुगतान प्रणाली पर स्थानांतरित हो जाएगा। 0G पर पहले ही लॉन्च किया गया है, जहां 10% लॉन्च छूट उपलब्ध है, इस बदलाव से उपयोगकर्ता संलग्नता को आकार दिया जा सकता है। क्या यह कदम नवाचार को बढ़ाएगा या पहुंच को सीमित करेगा? #crypto #AI #chatbots
क्लॉड टिप्स: अपने प्रोजेक्ट के दस्तावेज़ बनाएं। > क्लॉड के साथ दस्तावेज़ बनाएं और उन पर पूरा नियंत्रण रखें, फिर GitHub पर कमिट करें। > @GitBookIO का उपयोग करके अपना रिपोजिटरी GitBook से कनेक्ट करें और सिंक को सक्षम करें। > जब आपको कुछ बनाना या अपडेट करना हो, तो केवल क्लॉड को प्रॉम्प्ट दें और परिवर्तन को कमिट करें। GitBook अपने पेजेस को स्वचालित रूप से अपडेट कर देगा, जैसे कि एक लाइव ऑन-चेन डैशबोर्ड के लिए
AI ने बहुत कुछ बदल दिया है। आप जानते हैं। आपके बॉस पहले हर लाइन पढ़ते थे जब तक यह पोस्ट नहीं हो जाती। फिर हमारे लिए यह जल्दी से स्किम करना बन गया। फिर... किसी के पास बिल्कुल समय नहीं रहा, है ना? + @AnthropicAI इंजीनियर्स ने एक साल में अपना कोड आउटपुट 200% बढ़ा दिया। + समीक्षा उसके साथ स्केल नहीं हुई। 84% पुल रिक्वेस्ट्स को रबर-स्टैम्प किया जा रहा था। —> इसलिए उन्होंने इसके लिए AI एजेंट्स की एक स्क्वाड बना दी। लॉजिक की जांच करते हैं और सुरक्षा छेदों को ढूंढते हैं। एक प्रदर्शन को फ्लैग करता है। सभी समानांतर में। कोई मनुष्य इसे देखने से पहले। परिणाम भी दिलचस्प है। + महत्वपूर्ण समीक्षा 16% से 54% हो गई। + कम से कम 1% से भी कम खोजें गलत थीं। यह पहले से ही @AnthropicAI के आंतरिक रूप से लाइव है। और अगला कदम आपकी टीम के GitHub पर है। "बहुत मानवीय, इसे स्वचालित नहीं किया जा सकता" की सूचि फिर से कम हो गई है।
एलएलएम के लिए बड़े कॉन्टेक्स्ट विंडोज के बारे में एक प्रश्न के जवाब में: “हाँ, उपयुक्त मेमोरी फुटप्रिंट वाले GPU पर। ध्यान दें कि M1 Max के बाद से, ऐपल GPU में ट्रेनिंग और इन्फरेंस दोनों के लिए 64 - 192 GB VRAM उपलब्ध है। हमारे कलाकारों के लिए अपने जेनरेटिव AI टूल्स के ट्रेनिंग के लिए 64 GB VRAM की आवश्यकता होती है, भले ही यह धीमा हो, लेकिन यह कम से कम Apple silicon पर काम करता है। सबसे उच्च अंतिम Ada RTX 6000 की सीमा केवल 48 GB है, इसलिए 80 GB A100 या H100 केवल NVIDIA का विकल्प है और ये डेस्कटॉप क्लास कार्ड नहीं हैं जो हम वहाँ पर बड़ी संख्या में पाएँगे” @JulesUrbach 28.07.23 $RENDER
