Vendas a retalho da zona euro em abril, taxa anual

NFT no Moonbeam: desenvolvimento recente em acesso cadeia cruzada e arte 1:1 A atualização constante da tecnologia blockchain impulsiona o desenvolvimento contínuo de cenários de aplicação de NFT na Moonbeam. Os usuários podem acessar livremente os NFTs através de cadeia cruzada, e novos casos de uso, como o conceito de NFT 1:1, também atraíram ampla atenção nesse campo. A Moonbeam está ativamente melhorando a capacidade de acesso interconectado de contratos NFT através de cadeia cruzada, criando novas oportunidades para o uso de NFTs em outras blockchains. A rede Moonbeam possui um ecossistema diversificado e ativo, que suporta nativamente os padrões ERC-721 e ERC-1155 de NFT, podendo ser utilizados em contratos inteligentes de cadeia cruzada. Isso significa que os NFTs compatíveis com Ethereum podem ser exibidos e utilizados na mesma plataforma sem a necessidade de transferência entre cadeias. Essa flexibilidade impactará a aplicação dos NFTs em vários setores, como jogos, metaverso, colecionáveis de arte, entre outros. Moonbeam compatível

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Evolução do Paradigma de Treinamento de IA: da Controle Centralizado à Revolução Tecnológica de Colaboração Descentralizada Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a fase que consome mais recursos e tem a maior barreira técnica, determinando diretamente o limite de capacidade do modelo e o efeito prático da aplicação. Em comparação com a chamada leve da fase de inferência, o processo de treinamento requer um contínuo investimento em poder computacional em larga escala, processos complexos de tratamento de dados e suporte de algoritmos de otimização de alta intensidade, sendo a verdadeira "indústria pesada" da construção de sistemas de IA. Do ponto de vista do paradigma de arquitetura, os métodos de treinamento podem ser classificados em quatro categorias: treinamento centralizado, treinamento distribuído, aprendizado federado e o treinamento de descentralização, que é o foco principal deste artigo. O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado por uma única entidade em um cluster local de alto desempenho, completando todo o processo de treinamento, desde o hardware, software de base, sistema de agendamento de cluster, até todos os componentes do framework de treinamento, que são coordenados por um sistema de controle unificado. Essa arquitetura de profunda colaboração possibilita o compartilhamento de memória e a sincronização de gradientes.