Resultados da pesquisa de "ALPHA AI"
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07:46

Plataforma de Negociação com IA Fere AI Angaria $1,3M em Financiamento Liderado pela Ethereal Ventures

Notícia da Gate, 25 de abril — Fere AI, uma plataforma de negociação de ativos digitais com base em IA, anunciou a conclusão de uma ronda de financiamento de $1,3 milhões liderada pela Ethereal Ventures, com participação da Galaxy Vision Hill e da Kosmos Ventures, de acordo com a Globenewswire. A plataforma suporta redes de interoperabilidade entre cadeias, incluindo Ethereum, Solana e Base, permitindo que os utilizadores descrevam os seus objetivos de negociação em linguagem natural enquanto os agentes de IA executam as operações.
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01:27

Plataforma de Agente de Negociação com IA Fere AI Angaria 1,3M USD, Liderada pela Ethereal Ventures

Mensagem do Gate News, 25 de Abril — A plataforma de agente de negociação de activos digitais com IA, Fere AI, anunciou a conclusão de uma ronda de financiamento de 1,3 milhões de dólares, liderada pela Ethereal Ventures, com a participação da Galaxy Vision Hill e da Kosmos Ventures. A plataforma suporta redes cross-chain, incluindo Ethereum,
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14:21

Fere AI conclui ronda de financiamento de $1,3M liderada pela Ethereal Ventures

Mensagem do Gate News, 24 de Abril — A Fere AI, uma plataforma de agentes de negociação de activos digitais com base em IA, anunciou a conclusão de uma ronda de financiamento de $1,3 milhões liderada pela Ethereal Ventures, com a participação da Galaxy Vision Hill e da Kosmos Ventures. A plataforma suporta redes cross-chain, incluindo a Ethereum,
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09:01

Xpeng e Xiaomi lideram avanço de IA no automóvel no Beijing Auto Show

Notícia do Gate, 24 de Abril — Os fabricantes automóveis chineses mostraram sistemas avançados de IA para automóveis no Beijing Auto Show a 24 de Abril, enquanto o país acelera a sua estratégia AI Plus e procura uma maior independência de semicondutores estrangeiros. A Xpeng demonstrou um estacionamento controlado por voz que permite aos condutores de emitir comandos falados em vez de selecionar manualmente localizações.
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03:21

Os dados de treino do DeepSeek V4 duplicaram para 33T, despoletando instabilidade que atrasou o lançamento

Mensagem de Gate News, 24 de abril — O relatório técnico V4 da DeepSeek revela que o V4-Flash e o V4-Pro foram pré-treinados em 32T e 33T tokens, respetivamente, o dobro dos aproximadamente 15T tokens usados para o V3. O relatório reconhece ter encontrado “desafios significativos de instabilidade” durante o treino, com picos de perda a ocorrer repetidamente devido a anomalias na camada Mixture-of-Experts MoE; o mecanismo de routing em si agrava estas anomalias, e um simples rollback não consegue resolver o problema. DeepSeek implementou duas soluções agora aplicadas ao treino real: Routing Antecipatório, que desacopla o cálculo do índice de routing das atualizações da rede backbone e ativa automaticamente apenas quando são detetados picos de perda adicionando aproximadamente 20% de sobrecarga, e SwiGLU Clamping, que suprime diretamente as anomalias ao limitar os valores de ativação a um intervalo fixo. O relatório afirma que as duas abordagens são eficazes, mas admite que “os princípios subjacentes permanecem insuficientemente compreendidos”. Susan Zhang, investigadora da Google DeepMind que anteriormente trabalhou na Meta AI e na OpenAI, comentou que a instabilidade despoletada pelo dobro dos dados de treino “explica o atraso”. Ela descreveu as duas soluções como “band-aids” enquanto reconhecia a transparência técnica da DeepSeek.
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