BTC $79,001.64 -0.87%
ETH $2,480.12 -0.17%
BNB $739.35 -1.10%
XRP $1.39 -1.25%
SOL $103.74 -2.33%
TRX $0.3340 -0.33%
DOGE $0.0900 +0.92%
ADA $0.2207 +0.80%
BCH $267.50 +4.22%
LINK $12.92 +4.63%
HYPE $85.55 -2.73%
AAVE $132.19 -0.94%
SUI $0.8133 +1.57%
XLM $0.1925 +4.18%
ZEC $1,158.07 -1.76%
BTC $79,001.64 -0.87%
ETH $2,480.12 -0.17%
BNB $739.35 -1.10%
XRP $1.39 -1.25%
SOL $103.74 -2.33%
TRX $0.3340 -0.33%
DOGE $0.0900 +0.92%
ADA $0.2207 +0.80%
BCH $267.50 +4.22%
LINK $12.92 +4.63%
HYPE $85.55 -2.73%
AAVE $132.19 -0.94%
SUI $0.8133 +1.57%
XLM $0.1925 +4.18%
ZEC $1,158.07 -1.76%

llm

Tất cả
Bài viết
Tin nhanh

first_img Chi tiêu của doanh nghiệp cho AI vẫn tăng, trọng tâm tăng trưởng chuyển từ đăng ký sang API

Tin tức từ ChainCatcher, FundaAI đã phát hành báo cáo nghiên cứu ứng dụng AI doanh nghiệp chỉ ra rằng ngân sách AI doanh nghiệp vẫn đang mở rộng, nhưng vào nửa cuối năm 2026 và năm 2027 sẽ xuất hiện sự phân hóa. Hướng dẫn chi tiêu AI của nhà cung cấp viễn thông lớn của Mỹ A cho thấy, từ mức cơ sở 100 vào tháng 1 tăng lên khoảng 190 vào tháng 12, và dự kiến sẽ tăng thêm 40%--50% so với năm trước vào năm 2027; trong khi đó, nhà sản xuất ô tô lớn của châu Âu A chỉ tăng 10%--15% tính đến nay, và hướng dẫn cho năm sau dự kiến sẽ giữ nguyên.Chi tiêu gia tăng đang chuyển từ các vị trí trả phí sang tiêu thụ API/Token và quy trình sản xuất. Tỷ lệ đăng ký và API của nhà cung cấp viễn thông trên đã thay đổi từ khoảng 50%/50% thành 40%/60%, và có thể tiến tới 35%/65%; công ty dược phẩm sinh học vừa và lớn A đã điều chỉnh từ 80%/20% xuống khoảng 70%/30%. Việc áp dụng mã nguồn mở không đồng đều, tỷ lệ sử dụng trong các tình huống hoạt động có thể đạt 30%--40%, do giá đơn vị thấp hơn, tỷ lệ chi tiêu cũng nhỏ hơn; các chuyên gia ước tính rằng suy luận mã nguồn mở có thể rẻ hơn khoảng 40%--70% so với các mô hình tiên tiến mã nguồn đóng, và chênh lệch về chi phí toàn bộ đã thu hẹp xuống còn 20%--40%, trong khi định tuyến mô hình, bộ nhớ đệm và nén ngữ cảnh vẫn có thể giảm thêm khoảng 20%--30% chi tiêu API.Ngân sách AI ở phía sản xuất ngày càng được xây dựng từ dưới lên theo ROI quy trình làm việc, với ROI sản xuất điển hình của nhà cung cấp viễn thông này khoảng 1.5--2 lần, thời gian hoàn vốn từ 6--18 tháng, các trường hợp sử dụng trưởng thành có thể đạt 3--5 lần. Đợt chi tiêu tiếp theo liên quan đến các tác nhân thông minh, hiện đại hóa phần mềm, vận hành mạng, quy trình hàng hóa và quy trình kinh doanh dài hạn hơn, nhưng năng lực kỹ thuật, tái cấu trúc quy trình, quản trị và sự sẵn sàng của dữ liệu đang trở thành những ràng buộc chặt chẽ hơn cả về tài chính.

DGrid AI công bố bài nghiên cứu mới PoQ-Judge, hoàn thành vòng đánh giá chất lượng LLM phi tập trung bằng khung đánh giá đa kiến trúc

Tin tức từ ChainCatcher, mạng lưới cơ sở hạ tầng AI phi tập trung DGrid AI hôm nay đã công bố nghiên cứu mới nhất "PoQ-Judge", đề xuất một bộ khung đánh giá chất lượng đa kiến trúc không cần tham chiếu câu trả lời. Điều này có nghĩa là trong môi trường triển khai thực tế, thường không có câu trả lời tiêu chuẩn để so sánh, giao thức vẫn có thể đưa ra đánh giá đáng tin cậy về chất lượng câu trả lời của mô hình và dựa vào đó phân bổ động lực. Đây là một mảnh ghép quan trọng lâu nay thiếu trong hệ thống đánh giá chất lượng suy diễn LLM phi tập trung của DGrid.PoQ (Proof of Quality, Chứng minh Chất lượng) là cơ chế đồng thuận tự phát triển của DGrid, được sử dụng để ngăn chặn các nhà cung cấp mô hình cung cấp mô hình kém chất lượng, làm giả dữ liệu hoặc ẩn phí tính toán, từ đó đảm bảo chất lượng dịch vụ và tính minh bạch trong định giá. Nhóm DGrid đã liên tục nghiên cứu sâu về PoQ, đã lần lượt công bố bốn bài nghiên cứu. PoQ-Judge được phát hành lần này đã đào tạo ba mô hình đánh giá bao phủ các tình huống chất lượng và chi phí khác nhau, với độ tương quan cao nhất đạt 0.747 trên tập kiểm tra giữ lại, vượt trội hơn tất cả các bộ đánh giá dựa trên câu trả lời tham chiếu trước đó, đồng thời thông qua đánh giá chuỗi và hiệu chỉnh trọng số trực tuyến đã giảm chi phí đánh giá hơn 72%.Với việc PoQ-Judge được triển khai, toàn bộ quy trình từ đánh giá chất lượng → chấm điểm → phân bổ động lực đã hoàn toàn thoát khỏi sự phụ thuộc vào câu trả lời tham chiếu, khép kín vòng chất lượng của suy diễn LLM phi tập trung.DGrid AI là một mạng lưới AI thông minh phi tập trung, cam kết xây dựng cơ sở hạ tầng AI mở, minh bạch và do cộng đồng điều hành. Xung quanh việc gọi và trải nghiệm ứng dụng mô hình, DGrid đã ra mắt nhiều sản phẩm cốt lõi: AI Gateway tổng hợp các mô hình lớn chính trên toàn cầu, nền tảng triển khai mô hình thông minh một chạm DClaw, nền tảng thi đấu mô hình ẩn danh AI Arena, và trợ lý gợi ý mô hình thông minh Dori, cung cấp dịch vụ một cửa cho các nhà phát triển và người dùng. Được biết, doanh thu của DGrid AI trong nửa năm đã vượt qua 20 triệu đô la Mỹ.

Security Company: AI agent's encrypted payment infrastructure has significant security vulnerabilities, LLM router has led to the theft of a $500,000 wallet

According to CoinDesk, researchers from the University of California, Santa Barbara, the University of California, San Diego, blockchain security company Fuzzland, and World Liberty Financial have jointly published a paper warning that "LLM routers"—intermediary services located between users and AI models—have become a significant security risk for crypto assets.The researchers found that 26 LLM routers are secretly injecting malicious tool calls and stealing user credentials, with one incident leading to the emptying of a customer's crypto wallet worth $500,000.Additionally, the researchers were able to control about 400 downstream hosts within hours by "polluting" the router ecosystem. Since sensitive data such as private keys and API credentials are often transmitted in plaintext through these routers, users are effectively exposing their assets to risk without their knowledge.The researchers pointed out that as McKinsey predicts AI agents will mediate $30 trillion to $50 trillion in global consumer spending by 2030, Binance founder Changpeng Zhao also predicts that the payment volume of AI agents will be a million times that of humans. The current infrastructure security is severely lagging behind the pace of industry development, and the risk of the "weakest link" could trigger a systemic chain crisis.
app_icon
ChainCatcher Building the Web3 world with innovations.