Đội ngũ Thanh Hoa phát triển AgentSociety², một hệ thống AI kết hợp các nhà khoa học xã hội và các thực thể silicon để thực hiện các quy trình nghiên cứu tích hợp và mô phỏng xã hội.
S&P 500 ĐÃ SỤP ĐỔ MỖI LẦN MẪU NÀY XUẤT HIỆN.
1998: -22%
2002: -22%
2010: -17%
2015: -15%
2018: -20%
2022: -19%
Bây giờ cùng thiết lập này lại đang hình thành vào tháng 7 năm 2026.
Thị trường đang ở mức cao kỷ lục.
Nhà đầu tư lẻ đang phấn khích.
Và không ai còn tin rằng một cú sụp đổ là có thể xảy ra nữa.
Đó chính xác là cách mọi đợt điều chỉnh lớn bắt đầu.
#ETHBTC breaks support as whale liquidation hits market
#AI social science research breakthrough
Bitcoin có thể đang lặp lại cấu trúc đáy quen thuộc từ chu kỳ trước.
Vào năm 2022, BTC đã giảm gần 20% dưới mức cao nhất của chu kỳ 2017 trước khi cuối cùng hình thành đáy vĩ mô.
Hiện tại, Bitcoin đang giao dịch khoảng 15% dưới mức cao nhất của chu kỳ 2021, tạo ra một thiết lập trông rất giống nhau.
Chưa có gì được xác nhận, nhưng mô hình này chắc chắn đáng để theo dõi.
#Taiwan passes crypto regulatory law
Thị trường chứng khoán Hàn Quốc đang sụp đổ.
Bitcoin đang duy trì, thậm chí còn phục hồi.
Đáng theo dõi sát sao.
#Poland rejects MiCA crypto licensing
#AI social science research breakthrough
$PVT thú vị vì biểu đồ đã có cú bùng nổ lớn, và hiện tại đã trải qua một thời gian dài nén lại sau điều chỉnh.
Sự ổn định sau đỉnh như vậy thường tạo ra cơ hội nếu giá bắt đầu thu hút sự chú ý trở lại. Lịch sử bùng nổ chứng minh thị trường biết cách di chuyển công cụ này, và hiện tại nó đang nằm gần một phạm vi nén, nơi ngay cả một sự trở lại của động lượng nhỏ cũng có thể tạo ra lợi nhuận vượt trội.
Đáy thấp, cấu trúc chặt và không gian để mở rộng. Đó là góc nhìn tăng giá ở đây.
#Trump discloses crypto income
#Sleepagotchi expands health app
Chúng tôi thích di chuyển nhanh và phá vỡ các giới hạn, hiện đang nỗ lực tìm hiểu cách @CyreneAI có thể giúp chúng tôi đẩy xa hơn nữa ranh giới đó.
Kỹ sư giải pháp của Braintrust: “Các LLM tốt nhất không luôn đảm bảo hiệu suất ổn định” Chính câu này lý giải vì sao cần kiểm thử trước khi chỉnh sửa prompt để đảm bảo prompt đã chỉnh sửa trả lời đúng các yêu cầu thực tế của người dùng Một lần chạy trên môi trường thử nghiệm có thể trông tốt hơn, trong khi cùng một prompt lại làm giảm chất lượng trên các đầu vào hỗn loạn Buổi hội thảo trình bày vòng đánh giá tối thiểu: nhiệm vụ, bộ dữ liệu, điểm số, kiểm thử ngoại tuyến, nhật ký trực tuyến, đánh giá bởi con người Bài viết dưới đây liên kết cùng điểm này với việc truy xuất dữ liệu, kiểm tra ảo tưởng, quản lý phiên bản và kiểm thử hồi quy thay đổi prompt Xem buổi hội thảo, sau đó đọc bài viết trước khi triển khai prompt chỉnh sửa tiếp theo mà không có kiểm thử hồi quy
Một người đọc to một câu sẽ cho bạn biết cách họ phát âm các từ. Một cuộc hội thoại thực sự cho bạn biết nhiều hơn thế. Nó tiết lộ cách con người phản ứng, ngừng nghỉ, ngắt lời, nhấn mạnh ý tưởng, thay đổi giọng điệu và điều chỉnh ngôn ngữ dựa trên ngữ cảnh. Sự khác biệt này rất quan trọng. Để AI có thể vượt ra ngoài việc nhận diện giọng nói và tiến tới hiểu cách ngôn ngữ thực sự được sử dụng, nó cần được tiếp xúc với giao tiếp chân thực – không chỉ là những bản ghi đơn lẻ. Đây là một trong những ý tưởng được phản ánh trong cách tiếp cận của @_dialectra khi xây dựng bộ dữ liệu giọng nói. Bằng cách thu thập và tinh chỉnh ngôn ngữ từ những người nói thực tế thông qua các quy trình có cấu trúc, mục tiêu không chỉ đơn thuần là lưu giữ các từ ngữ, mà còn ghi lại ngôn ngữ như nó tồn tại trong cuộc sống hàng ngày. Vì ngôn ngữ không được trải nghiệm từng câu một. Nó được trải nghiệm thông qua các cuộc hội thoại.
Bạn không thể chỉ đơn giản kết nối Claude Code với một hệ thống doanh nghiệp và để nó làm mọi thứ thay bạn. Không chỉ mọi thứ đều dễ bị tổn thương, đặc biệt khi giao quyền kiểm soát cho AI, mà còn là một hỗn hợp phức tạp gồm nhiều giao diện người dùng và cơ sở dữ liệu rải rác khắp nơi. Bạn cần có con người tham gia vào quy trình. Dài hạn $CTSH $ACN
OpenAI đang tụt hậu xa so với Anthropic đến mức không còn đáng cười nữa Họ phải huấn luyện các mô hình lớn hơn càng sớm càng tốt
Một điều chúng ta chưa nói đủ nhiều là có bao nhiêu thông tin được nén vào một cuộc hẹn với bác sĩ. Bạn đang cố gắng mô tả các triệu chứng của mình, lắng nghe cẩn thận, đặt những câu hỏi đúng, ghi nhớ các thay đổi về thuốc, hiểu kết quả xét nghiệm, và suy nghĩ về những bước tiếp theo—all trong vòng 15 hoặc 20 phút. Sau đó bạn rời đi và nhận ra mình đã quên mất một nửa những gì đã được nói. Tôi nghĩ đó là một vấn đề lớn hơn nhiều so với những gì mọi người nhận thức. AI Doctor Notes được xây dựng xung quanh chính khoảnh khắc đó, do @dreamlabsolutn phát triển. Thay vì cố gắng thay thế bác sĩ của bạn, nó giúp bạn ghi lại cuộc trò chuyện, chuyển đổi nó thành các ghi chú rõ ràng, dễ hiểu, và làm nổi bật các việc cần theo dõi quan trọng khi mọi thứ vẫn còn tươi mới. Điều tôi đánh giá cao là mục tiêu không phải là chẩn đoán bạn hay đưa ra lời khuyên y tế. Mà là giúp bạn ghi nhớ, giữ tổ chức và làm cho các cuộc hẹn sau này bớt áp lực hơn. Tôi cũng có thể thấy tại sao công cụ này lại có giá trị đối với người chăm sóc hoặc phụ huynh đang quản lý lịch hẹn cho người khác. Thông tin y tế thường được truyền lại qua trí nhớ, và trí nhớ không phải lúc nào cũng đáng tin cậy. Đôi khi, công nghệ hữu ích nhất không phải là thứ đưa ra quyết định thay cho chúng ta. Mà là thứ giúp chúng ta đưa ra quyết định tốt hơn bằng cách ghi nhớ những điều quan trọng.
