AI دنیا کا ماڈل فریم ورک ٹی-ریکس
2026 کی گرماکالی تجربہ سے پتہ چلا کہ π0.5 ماڈل میں محسوسی ان پٹ شامل کرنے سے کام کی کامیابی کی شرح 17% سے گھٹ کر 6% ہو گئی۔ T-Rex فریم ورک 12 چالاک ہاتھوں کے کاموں میں اوسطاً 30% بہتری حاصل کرتا ہے۔
$DN ایک وسیع توسیع کے بعد اب بھی اچھی طرح سے قائم ہے۔
چارٹ نے نچلے رینج سے مضبوط مانگ کو ظاہر کیا، جس کے بعد ایک بڑا بروک آؤٹ ہوا اور اب قیمت مکمل طور پر گرنے کے بجائے ٹھنڈی ہو رہی ہے۔ ایک بڑی حرکت کے بعد اس قسم کا کنسلیڈیشن اگلے اکومیولیشن زون بن سکتا ہے۔
اگر خریداروں نے اس علاقے کو دفاع کیا، تو $DN دوسری اوپر کی طرف کوشش کے لیے تیار ہو سکتا ہے۔
#AI world model framework T-Rex
#Ethereum outlines Lean roadmap
$POKT نے $0.00730 کے قریب کم طلب کے زون کو ٹچ کیا اور خریدار شروع ہو گئے ہیں کہ اس علاقے کی حفاظت کریں۔
ایک تیز فروخت کے بعد، قیمت اب $0.008 کے گرد ایک بنیاد تعمیر کرنے کی کوشش کر رہی ہے۔ اگر یہ سطح برقرار رہی، تو اگلی بولش قدم $0.0091 اور پھر $0.010+ کی طرف واپسی ہوگی۔
چارٹ ابھی بھی ایک ریکوری سیٹ اپ کے لیے ابتدائی لگ رہا ہے۔
#AI world model framework T-Rex
$LIT 📈 کیا آپ کو یاد ہے جب میں نے $LIT کو $2–2.1 زون کے قریب نشان زد کیا تھا؟
اب یہ 2.53 پر ہے، صرف آج کے لیے تقریباً 16 فیصد بڑھ چکا ہے۔ اگر آپ نے اس کال کو پکڑا اور سرمایہ لگایا، تو یہ آپ کا موقع ہے کہ آپ اپنی بات کہیں۔
یہاں تکنیکی طور پر صورتحال یہ ہے: روزانہ RSI6 90.65 پر ہے — یہ بہت زیادہ خریداری والی علاقہ ہے، جو میں نے اس چارٹ پر کبھی دیکھا ہے۔ MACD اب بھی بڑھ رہا ہے اور حجم مضبوط ہے، اس لیے جذبہ واضح طور پر بulls کے ساتھ ہے۔ لیکن اس RSI سطح پر، اس قسم کے حرکات عام طور پر یا تو زبردست جاری رہتے ہیں (پیرابولک جاری رہنا) یا اگلے مرحلے سے پہلے تیزی سے کم ہو جاتے ہیں۔
اصل نمبر جس پر نظر رکھنی چاہیے وہ تمام اوقات کا اعلیٰ نقطہ 2.7650 ہے۔ قیمت اس سطح کے قریب آ رہی ہے، اور اس سطح پر اس کا رویہ ہمیں بہت کچھ بتائے گا — حجم کے ساتھ صاف بریک آؤٹ مضبوط سگنل ہوگا، جبکہ اس سطح پر رد عمل کا مطلب ہو سکتا ہے کہ اگلی کوشش سے پہلے ایک توقف آ رہا ہے۔
تو کون سچ مچ $2 زون میں خریدنے والا تھا؟ اور زیادہ اہم بات یہ ہے — کیا آپ کو لگتا ہے کہ LIT اس بار اپنا تمام اوقات کا اعلیٰ نقطہ عبور کرے گا، یا پھر اسے دوسری کوشش سے پہلے پہلے تھوڑا سا توقف لینا پڑے گا؟
اپنا انٹری اور اپنا خیال کمنٹس میں ڈال دیں۔ اگر یہ اپڈیٹ مفید ہے تو اسے اس وقت LIT کو ٹریک کر رہے کسی شخص کے ساتھ شئیر کر دیں، اور اس کے بعد کے تجزیہ کے لیے وہیں رہیں۔
$LIT $KCS $TLM #Ethereum outlines Lean roadmap #AI world model framework T-Rex #France crypto kidnapping cases rise #Fed holds interest rates
آٹومیشن نے، درحقیقت، نوکریوں کو ختم نہیں کیا 🙌
سیرا نے @OpenRouter x402 APIs شپ کر دیں۔ ایجینٹ اب LLM ریزننگ، تصویر جنریشن اور ویڈیو جنریشن کے لیے ہر کال کے لیے ادائیگی کر سکتے ہیں، کوئی OpenRouter اکاؤنٹ نہیں، کوئی API کی کلید مینجمنٹ نہیں۔ صرف آپ کے استعمال کردہ چین پر x402 USDC۔ → POST /chat/completions، 15 بہترین ایجینٹ ٹیکسٹ ماڈلز → POST /images/generations، یونیفائیڈ تصویر API، سینکرونائزڈ ڈلیوری → POST /videos/generations، ایسنک ویڈیو جابز + مفت سٹیٹس پول → ڈائنانک قیمتیں، لائیو OpenRouter ریٹس → ایجینٹ ڈیفالٹس، ٹولز، response_format، کم تیمرچر، سیڈ کرپٹو انٹلی جنس + جنریٹو AI۔ صرف ایک سیرا چیک آؤٹ۔
انٹھروپک کا بہترین ماڈل، کلاؤڈ فیبل 5، 8 جولائی سے مفت رسائی ختم کرتے ہوئے ٹوکن فی ٹوکن ادائیگی کے نظام پر منتقل ہو جائے گا۔ پہلے ہی 0G پر 10 فیصد لانچ ڈسکاؤنٹ کے ساتھ لائیو، یہ تبدیلی صارفین کی مشارکت کو دوبارہ شکل دے سکتی ہے۔ کیا یہ اقدام نوآوری کو بڑھائے گا یا رسائی کو محدود کرے گا؟ #crypto #AI #chatbots
کلود کے مشورے: اپنے پروجیکٹ کے دستاویزات تیار کریں۔ > کلود کے ساتھ دستاویزات بنائیں اور ان پر مکمل کنٹرول رکھیں، پھر گٹھب پر کامٹ کر دیں۔ > اپنے ریپو کو @GitBookIO کے ذریعے گٹ بک سے جوڑیں اور سینک کو سکریں۔ > جب آپ کو کچھ بنانا یا اپڈیٹ کرنا ہو، صرف کلود کو حکم دیں اور تبدیلیاں کامٹ کر دیں۔ گٹ بک اپنے صفحات کو خودکار طور پر اپڈیٹ کر دے گا، جیسے ایک لائیو آن-چین ڈیش بورڈ برائے
AI نے بہت کچھ تبدیل کر دیا۔ آپ جانتے ہیں۔ آپ کا بوس پہلے ہر لائن کو پوسٹ ہونے سے پہلے پڑھتا تھا۔ پھر یہ ہم سب کے لیے تیزی سے اسکیم بن گیا۔ پھر… کسی کے پاس وقت نہیں رہا، نہ؟ + @AnthropicAI انجینئرز نے ایک سال میں اپنا کوڈ آؤٹ پٹ 200% بڑھا دیا۔ + جائزہ اس کے ساتھ scale نہیں ہوا۔ 84% پل ای ریکسٹس کو ربر سٹیمپ کر دیا گیا۔ —> اس لیے انہوں نے اس کے لیے AI ایجینٹس کا ایک ٹیم بنائی۔ منطق چیک کرتے ہیں اور سیکورٹی کے خلل تلاش کرتے ہیں، ایک پرفارمنس کو فلگ کرتا ہے۔ سب کچھ متوازی طور پر۔ کوئی انسان اسے دیکھنے سے پہلے۔ نتیجہ بھی دلچسپ ہے۔ + معنی خیز جائزہ پل ای ریکسٹس میں 16% سے بڑھ کر 54% ہو گیا۔ + کم سے کم 1% دریافت شدہ مسائل غلط تھے۔ یہ پہلے سے @AnthropicAI کے اندر لائیو ہے۔ اور یہ اگلے ہفتے آپ کی ٹیم کے GitHub پر آ رہا ہے۔ “بہت انسانی، آٹومیٹ نہیں کیا جا سکتا” والی فہرست دوبارہ مختصر ہو گئی۔
LLMs کے لیے بڑے کنٹیکس ونڈوز کے بارے میں ایک سوال کے جواب میں: “ہاں، مناسب میموری فٹ پرنٹ والے GPU پر۔ نوٹ کریں کہ M1 Max کے بعد، ایپل GPU میں تربیت اور انفرنس دونوں کے لیے حیرت انگیز 64 سے 192 GB VRAM دستیاب ہے۔ ہم نے آرٹسٹس کے لیے اپنے جنریٹو AI ٹولز کی تربیت کے لیے 64 GB VRAM کی ضرورت محسوس کی، چاہے سست ہو، لیکن ایپل سلیکون پر کام کرتا ہے۔ سب سے زیادہ اعلیٰ ایڈا RTX 6000 صرف 48 GB تک محدود ہے، اس لیے 80 GB A100 یا H100 صرف NVIDIA کا آپشن ہے اور یہ ڈیسک ٹاپ کلاس کارڈ نہیں ہیں جو ہم وہاں بڑی تعداد میں پائیں گے” @JulesUrbach 28.07.23 $RENDER
