現在，供應非常有限，我們預計在規模化運營之前，至少還需要幾個月的時間，但運行單個實例爲我們的用戶托管編碼模型是一個確定的可能性。我們運行B200s、H200s、H100s、A100s、L40S和4090 48GB。

所以現在推斷的意義就在於，我們幾乎無法將量化的 Q8 Qwen Coder 3 和 Kimi K2 實例放在我們的 H200 上。Kimi K2 @ Q8 完全沒有爲上下文留出 kv 緩存的空間。這些模型能否適應單個 8xB200 實例？可能，我們這周會嘗試。

有一種觀點認爲編碼將使應用程序更安全，而不是更不安全。
很多松散的語言/系統存在是因爲它們更容易學習。但隨着人工智能的出現，這已不再需要。
所以我們實際上可以用不糟糕的語言構建出不糟糕的系統。並且仍然讓它們被採納。

【DeXRP 技術者視角的解說】
明天22:00開始在YouTube進行直播🫡
※這不是介紹產品的內容，而是從技術的角度解釋實際情況。

反對觀點：開源模型是AI實驗室實現市場滲透的虧損引導。
如果中國在開源競賽中獲勝，然後慢慢將所有模型遷移到僅支持某些硬件制造商，一些主要的GPU公司可能會受到影響，美國在AI方面的GPU供應軟實力也可能會受到影響。

硬件加速真的成爲ZK採用的瓶頸嗎，還是還有其他因素在起作用？

狂野。單次拍攝文本到3D場景 (高斯濺射)，未進行編輯。
這接近於一個可用於遊戲/3D應用的場景資產。

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EIP-7907，增加了合約代碼大小限制並爲代碼加載添加了gas計量，最近被從F…中移除。

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ZK 使用起來笨重且昂貴。
然後出現了一個新解決方案。
現在ZK便宜且快速。
升級不是可選的。它是不可避免的。
這是我的計算證明

模塊化爲構建者提供了靈活性，爲用戶提供了所有權。
但是像這樣的動態事物能有效擴展嗎？