Coinbase effectue des transactions cryptographiques IA
Brian Armstrong a annoncé l'atteinte d'une étape importante par l'échange de crypto Coinbase en enregistrant la toute première transaction crypto IA à IA.
Les principaux échanges cryptographiques, tels que Coinbase, font le premier pas pour intégrer l'intelligence artificielle (IA) dans les transactions cryptographiques. Le PDG de Coinbase, Brian Armstrong, a annoncé que l'équipe de développeurs de la bourse a enregistré la toute première transaction cryptographique IA à IA sur la plateforme.
Coinbase effectue des transactions cryptographiques IA
L'équipe de développeurs de Coinbase a franchi une étape importante dans le domaine de l'intégration de l'IA en réalisant la toute première transaction cryptographique IA vers IA. Cette transaction, qui a vu une plateforme d'IA acheter des « jetons » à une autre, diffère du concept traditionnel de transaction cryptographique.
Essentiellement, la transaction impliquait un échange de mots entre deux grands modèles de langage (LLM). Les développeurs de Coinbase ont effectué ces transactions sur la base du réseau de couche 2 en utilisant le stablecoin USDC pour démontrer le potentiel des agents d'IA à effectuer des transactions financières instantanément, à l'échelle mondiale et sans aucun frais.
Armstrong a en outre souligné qu'à l'heure actuelle, les agents de l'IA n'ont pas accès aux comptes bancaires, mais qu'ils peuvent détenir des portefeuilles cryptographiques, ce qui leur permet d'effectuer des transactions avec d'autres IA, des humains et des commerçants. Cela marque une étape importante pour permettre aux agents IA d'effectuer des actions utiles de manière autonome.
Selon Armstrong, les agents IA rencontrent actuellement des difficultés pour effectuer certaines actions, comme réserver un voyage ou accéder à des API payantes, en raison de leur incapacité à utiliser les méthodes de paiement traditionnelles, comme les cartes de crédit, pour acquérir des ressources.
Coinbase encourage désormais ses développeurs à travailler sur l'intégration de LLM et de modèles d'IA dans des portefeuilles cryptographiques à l'aide des portefeuilles MPC de la plateforme de développement Coinbase. Cela pourrait également contribuer à débloquer de nouvelles capacités pour l’IA dans l’économie numérique.
De plus, Armstrong a proposé de travailler sur des caisses compatibles avec l'IA, prédisant que l'économie de l'IA vers l'IA pourrait devenir une force majeure dans les années à venir.
Crypto et IA
Les crypto-monnaies et l’intelligence artificielle (IA) sont deux des industries émergentes les plus rapides dans le scénario de marché actuel. Les professionnels de chacune de ces industries travaillent à créer une synergie entre les deux.
À la suite des résultats de Nvidia plus tôt cette semaine, les jetons cryptographiques IA, tels que Fetch.ai (FET), Bettensor (TAO), Render et d'autres, ont montré une forte augmentation au cours des dernières 48 heures.
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L'utilisation de la bibliothèque Chrono en C peut vous permettre de contrôler plus précisément les intervalles de temps et de temps. Explorons le charme de cette bibliothèque. La bibliothèque Chrono de C fait partie de la bibliothèque standard, qui fournit une façon moderne de gérer les intervalles de temps et de temps. Pour les programmeurs qui ont souffert de temps et ctime, Chrono est sans aucun doute une aubaine. Il améliore non seulement la lisibilité et la maintenabilité du code, mais offre également une précision et une flexibilité plus élevées. Commençons par les bases. La bibliothèque Chrono comprend principalement les composants clés suivants: std :: chrono :: system_clock: représente l'horloge système, utilisée pour obtenir l'heure actuelle. std :: chron

DMA IN C fait référence à DirectMemoryAccess, une technologie d'accès à la mémoire directe, permettant aux périphériques matériels de transmettre directement les données à la mémoire sans intervention CPU. 1) L'opération DMA dépend fortement des dispositifs matériels et des pilotes, et la méthode d'implémentation varie d'un système à l'autre. 2) L'accès direct à la mémoire peut apporter des risques de sécurité et l'exactitude et la sécurité du code doivent être assurées. 3) Le DMA peut améliorer les performances, mais une mauvaise utilisation peut entraîner une dégradation des performances du système. Grâce à la pratique et à l'apprentissage, nous pouvons maîtriser les compétences de l'utilisation du DMA et maximiser son efficacité dans des scénarios tels que la transmission de données à grande vitesse et le traitement du signal en temps réel.

C fonctionne bien dans la programmation du système d'exploitation en temps réel (RTOS), offrant une efficacité d'exécution efficace et une gestion du temps précise. 1) C répond aux besoins des RTO grâce à un fonctionnement direct des ressources matérielles et à une gestion efficace de la mémoire. 2) En utilisant des fonctionnalités orientées objet, C peut concevoir un système de planification de tâches flexible. 3) C prend en charge un traitement efficace d'interruption, mais l'allocation de mémoire dynamique et le traitement des exceptions doivent être évités pour assurer le temps réel. 4) La programmation des modèles et les fonctions en ligne aident à l'optimisation des performances. 5) Dans les applications pratiques, C peut être utilisé pour implémenter un système de journalisation efficace.

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La mesure des performances du thread en C peut utiliser les outils de synchronisation, les outils d'analyse des performances et les minuteries personnalisées dans la bibliothèque standard. 1. Utilisez la bibliothèque pour mesurer le temps d'exécution. 2. Utilisez le GPROF pour l'analyse des performances. Les étapes incluent l'ajout de l'option -pg pendant la compilation, l'exécution du programme pour générer un fichier gmon.out et la génération d'un rapport de performances. 3. Utilisez le module Callgrind de Valgrind pour effectuer une analyse plus détaillée. Les étapes incluent l'exécution du programme pour générer le fichier callgrind.out et la visualisation des résultats à l'aide de Kcachegrind. 4. Les minuteries personnalisées peuvent mesurer de manière flexible le temps d'exécution d'un segment de code spécifique. Ces méthodes aident à bien comprendre les performances du thread et à optimiser le code.

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