🚨 $NPS ĐÃ ĐƯỢC XÁC MINH CHÍNH THỨC TRÊN @First_Ledger✅ Một cột mốc khác của $NPS trên XRP Ledger (XRPL) và hệ sinh thái Aibull Capital! 🐂
🛡️ GUARDED SWAP Các tài sản được hỗ trợ: XRP • RLUSD • NPS • BEAR • SIGMA • AURA • FARM • CAPYS • SONICX Các cặp TOKEN/XRP: NPS/XRP BEAR/XRP SIGMA/XRP AURA/XRP FARM/XRP CAPYS/XRP SONICX/XRP + XRP ↔ RLUSD ở cả hai chiều.
Hiện đang triển khai airdrop trực tuyến với tính năng Vé được kích hoạt và 12 lô mỗi khung thời gian, hỗ trợ tối đa 96 khoản thanh toán mỗi sổ cái.
Nếu bạn bán token với giá thấp, bạn sẽ không trở thành aibull
Đức, Berlin: aibull-core C++ và máy chủ core riêng của chúng tôi cho XRP Ledger là xrpld, cùng với Clio Ba Lan, Warsaw: Frontend và client trò chơi Proxy Mỹ: Bot AI, Discord, thu thập dữ liệu, thông tin tình báo
Chuyển đổi các số liệu pool-state của api.php cũ và guarded-swap sang C++ của aibull-core và máy chủ XRP Ledger riêng của chúng tôi là xrpld cùng Clio.
đang xây dựng bản vá
ROCm™ Hyperloom là một nền tảng đa tác nhân tự động tối ưu hóa suy luận trên GPU AMD Instinct™. Nó phân tích từng công việc, tìm kiếm các tối ưu hóa khung và nhân, xác thực từng ứng cử viên toàn diện, và tích hợp các kết quả đã được chứng minh vào cơ sở kiến thức công thức — mà không cần điều chỉnh thủ công theo từng mô hình. Nó hỗ trợ tạo văn bản, tạo hình ảnh và các đường ống tùy chỉnh trên vLLM, SGLang và xDiT.
Bộ công cụ AMD Data Science bao gồm các thành phần sau: hipDF – Thư viện DataFrame được tăng tốc bằng GPU, cung cấp khả năng thao tác, tổng hợp và chuyển đổi dữ liệu bảng nhanh chóng và có khả năng mở rộng. hipDF hỗ trợ các quy trình tiền xử lý hiệu suất cao, kỹ thuật đặc trưng và ETL thiết yếu cho các đường ống dữ liệu hiện đại. Nó cũng hỗ trợ tăng tốc nhiều quy trình Pandas hiện có với ít hoặc không cần thay đổi mã. hipGRAPH – Tận dụng tăng tốc GPU để xử lý và phân tích các cấu trúc và mạng lưới đồ thị phức tạp với tốc độ và độ chính xác cao. hipGRAPH hỗ trợ nhiều thuật toán đồ thị khác nhau—như độ trung tâm, duyệt, tương đồng, lấy mẫu và gán nhãn—and tích hợp liền mạch với các DataFrame của hipDF trong toàn bộ hệ sinh thái AMD Data Science. hipMM – Thư viện Quản lý Bộ nhớ HIP cung cấp các công cụ quản lý bộ nhớ GPU nâng cao như phân bổ hiệu quả, gộp bộ nhớ và di chuyển dữ liệu để hỗ trợ các thư viện khác nhau tạo thành bộ công cụ AMD Data Science. hipRAFT – Cung cấp lớp nền tảng gồm các nguyên thủy được tăng tốc bằng GPU có thể tái sử dụng cho khoa học dữ liệu và học máy, bao gồm phân cụm, giảm chiều và các phép toán thống kê. hipRAFT đóng vai trò là nền tảng tính toán cho các ứng dụng khoa học dữ liệu và AI cấp cao hơn. hipVS – Thư viện tìm kiếm vector được tăng tốc bằng GPU, chứa nhiều thuật toán tìm kiếm lân cận gần đúng và chính xác cũng như phân cụm hiệu suất cao. hipVS tích hợp liền mạch với các DataFrame do hipDF cung cấp, nhằm hỗ trợ một loạt lớn các tác vụ khoa học dữ liệu. dask-hip – Thư viện để triển khai và quản lý các worker Dask trên các hệ thống GPU AMD được hỗ trợ HIP. dask-hip bổ sung khả năng thực thi phân tán để mở rộng các tác vụ khoa học dữ liệu được tăng tốc bằng GPU trên một hoặc nhiều GPU AMD. hip-ucxx – Thành phần giao tiếp cho các quy trình GPU phân tán trên nền tảng AMD. hip-ucxx bổ sung cho dask-hip bằng cách cung cấp hỗ trợ giao tiếp dựa trên UCXX cho môi trường ROCm, giúp kích hoạt các quy trình khoa học dữ liệu phân tán và đa-GPU trên các hệ thống AMD.