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搜索“Learn”共有10条相关结果
Techub News 消息，区块链情报平台 Arkham 宣布其 API 地址情报更新源已升级为实时推送，可在几分钟内提供新的、更新的或变更的情报。所有 Arkham API 用户将自动获得此升级。 （@arkham）
Techub News 消息，模型聚合平台 OpenRouter 新上架了 OpenAI 的 GPT-6 Astra Pro 模型。该模型与 GPT-6 Astra 底层相同，但启用了 reasoning.mode 为 pro 的设置，旨在为复杂任务提供更高质量的响应。 （OpenRouter）
Techub News 消息，Base 网络宣布推出创作者资助计划（Creator Grant Program），旨在支持独立创作者制作关于 Base 网络、其生态系统及建设者的优质内容。该计划将为每位入选的创作者提供最高 4000 美元的资助。 （@base）
Techub News 消息，IBM 发布其 Granite 4.2 系列语言模型，提供 3B、8B 和 30B 三种规模。该系列模型基于约 15 万亿个 token 进行训练，上下文窗口最高可达 512,000 token。其中，较大规模的模型通过“智能体强化学习”（agentic RL）训练，能够自主学习工具使用和代码执行。所有模型均在 Apache 2.0 开源许可下发布。 （The Decoder）
Techub News 消息，麻省理工学院（MIT）工程师开发出一款名为 Extreme Event Aware（η-learning）的 AI 工具，能够在无需依赖历史灾害数据的情况下预测极端天气事件。该工具可生成统计上可能、但历史上未在特定区域出现过的极端天气事件地图，并估算事件的持续时间、强度及影响范围。 研究人员 Kai Chang 与 Themis Sapsis 教授在 8 月 20 日发表于《自然·通讯》的论文中描述了该方法。该算法结合点统计数据与空间地图，通过低分辨率与高分辨率地图的对应关系学习统计规律，从而生成超出训练数据范围的极端天气空间模式。 在测试中，该工具针对美国大陆降水数据生成了可能出现的百年一遇风暴地图，例如可模拟纽约市降雨量达 300 毫米（历史最高记录为 200 毫米）的合理风暴情景，为城市规划、保险及电网运营提供极端情景预案参考。 （Nature Communications）
Techub News 消息，图灵奖得主 Richard Sutton 近日表示，使用合成数据来扩展大语言模型是一个“重大错误”。他认为世界是无限复杂的，任何对世界的模拟都是“微观的”，而人类的专业知识会成为阻碍真正扩展的瓶颈。 Sutton 提出的替代方案是开发能够从自身经验中持续学习的智能体，而非依赖固定的模型。他指出，这种基于经验的学习方式才能更好地应对世界的复杂性。（The Decoder）
Techub News 消息，比特币入门平台 Satsman 正式推出，该平台采用 Learn to Earn 模式，用户可通过学习比特币知识赚取比特币最小单位「聪」（Sats）。 Satsman 旨在降低比特币入门门槛，通过教育激励方式帮助新手了解比特币基础概念和实际应用。用户完成平台课程或指定任务后即可获得真实的 Sats 奖励，实现知识获取与资产积累的双重目标。
Techub News 消息，据 www.treeofalpha.com 报道，Binance 对其 Learn & Earn 活动展开合规调查。 该活动允许新用户通过完成测验获得比特币奖励，然而，Binance 需要确保所有参与者符合相关法律法规，以维护市场的公平性和透明度。
Techub News 消息，BNB Chain 和 HackQuest 合作推出 BNB Greenfield 和 opBNB Learning Track，内容涵盖 Greenfield 存储，AI agent 开发，opBNB 开发，Solidity 语法等。完成课程后，学习者将获得由 opBNB 和 HackQuest 联合颁发的学习证书。
Techub News 消息，据 Cointelegraph 报道，Learn to Earn平台 Intract 宣布完成 300 万美元融资，Alpha Wave Global 领投，BITKRAFT Ventures、Gumi Cryptos、Polygon Ventures、Tokentus, MoonPay、Web3 Studios 等参投。本次融资将用于扩大团队规模和进行用户推广。
