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Me opongo a que Nvidia eche a Jensen Huang. Es un despido sin sentido para un héroe de la tecnología como el. Le debemos buena parte de lo que está pasando en la IA. Fundó Nvidia hace 33 años y la llevó de las tarjetas para videojuegos a ser el motor de esta revolución y la empresa más valiosa del mundo. Con quién se acuesta es asunto suyo y de su mujer, no del consejo. Una relación consensuada entre adultos, aunque sea con alguien de la empresa, no es un problema en sí. Lo grave sería una violación, un abuso o favores sexuales a costa de la compañía. Nadie le acusa de eso. La única preocupación seria sería que hubiera filtrado información a China. No está probado, y el propio consejo dice que no tiene motivos para creer que se hayan comprometido los secretos de Nvidia. Investigar, sí. Echar por su vida privada a uno de los grandes visionarios de la tecnología, no. Estados Unidos no gana nada decapitando a su empresa más estratégica por puritanismo.

Si RR. HH. dice en una videollamada «hoy es tu último día de trabajo, tu acceso al portátil termina a las 5 p. m.», nunca digas: «de acuerdo, gracias por la oportunidad» «¿puedo al menos terminar mi sprint?» nada, luego cierra sesión y espera un correo electrónico En su lugar, di:

BACK-TO-BACK 25+ POINT GAMES FOR #2# PICK DARRYN PETERSON! Sunday vs. MIN: 26 PTS, 4 3PM Tonight vs. MIA: 25 PTS, 4 3PM He's the third rookie this season to accomplish the feat, joining Darius Acuff Jr. and Yaxel Lendeborg 👏

Maine residents are "getting it at all ends," Brooke Sutherland, Bloomberg's Boston bureau chief, told Joe Mathieu, as they contend with acute price increases for heating and housing ahead of the midterm elections

把任务交给一部陌生人的手机，你敢吗？ 这是我研究 @Acurast 时，最先想弄明白的问题。 手机算力这个方向很好理解：闲置设备重新利用，普通用户提供资源，开发者部署应用。 但如果应用需要处理私人输入，设备主人能不能看到？如果代码被改过，开发者怎么知道？ 这些问题不解决，设备数量再多，也很难让人放心使用。 Acurast 选择手机，有一个值得关注的原因：手机里的安全硬件。 它利用可信执行环境，也就是 TEE，提供隔离执行与硬件支持的验证机制。目标是保护计算中的数据，并验证指定代码在真实设备上执行。 这让我觉得，评价一个手机算力网络，除了问它“能算多少”，还应该问它“能证明什么”。 比如，一个应用把用户输入交给模型处理，开发者需要知道运行的是自己指定的程序，也希望输入不会因为换了执行设备就被随意查看。 Acurast 尝试提供的，就是这一层计算基础设施。 但“可验证”有个边界，值得讲清楚。 证明指定代码执行了，不代表代码没有漏洞；证明模型按要求运行，也不代表模型判断一定正确。 一个分类模型完全可以在没有被篡改的情况下，把邮件分错。 所以，执行验证解决的是一部分信任问题。应用本身仍然需要测试、权限控制和错误处理。把这些区别说清楚，反而更容易理解这项技术适合用在哪里。 网络规模也已经有了可核对的数据。 截至 10 月 6 日查阅官网，Acurast 展示的是： 32.2 万部以上累计接入手机、11 亿笔以上链上交易、67.5 万次以上计算部署。 这说明网络已有一定积累。不过，累计接入不等于同时在线，部署次数也不能直接当成付费客户数。判断使用情况，还得继续看活跃设备、任务执行和开发者留存。 再往下，就是另一个问题：即使数据受到保护，设备会不会突然不提供算力了？ 这也是 $ACU 和 Staked Compute 值得放在一起看的地方。 算力提供者通过质押与算力承诺参与；未能满足承诺时，可能面临罚没。持币者也可以通过委托参与，但同时承担所选提供者的相关风险。 硬件验证与经济约束，分别处理不同的问题：前者帮助验证执行环境，后者让持续提供算力带上经济责任。 两者都不能消除所有故障，但能让网络的运行规则更具体。 对我来说，AI × DePIN 的机会就在这些细节里。 一个开发者愿不愿意把任务部署过来，会同时考虑隐私、性能、费用和稳定性。手机只是执行设备，真正需要被检验的，是整套服务能否满足应用要求。 而 $ACU 的使用需求，也要放回这套服务里观察：网络费用、算力激励、质押和治理，是否随着实际使用发挥作用。 我会继续关注 Acurast 的具体应用，以及开发者用过之后是否愿意继续使用。 闲置手机能提供算力，是一个有意思的起点。 让别人愿意把真实任务交给它，才是更值得追踪的进展。 $ACU #Acurast# #AI# #DePIN#