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Panthalassa波動エネルギーシステム（リンクドイン写真）波力エネルギーはこれまで米国の清浄エネルギー部門を背景に大きく動いていました。月曜日にオレゴンに本社を置くPanthalassaは、Peter Thielが率いる1億4000万ドルのラウンドを発表しました。PayPalの共同創設者と他の人々の新しい資金により、スタートアップはポートランドの近くにパイロット製造施設の建設を完了することができました。 Panthalassaは、巨大な浮遊球から生成された波力を現場AIコンピューティングと組み合わせる技術を開発しています。システムは低軌道衛星を介してデータを送信する。Panthalassaの共同創設者でありCEOであるGarth Sheldon-Coulsonは、声明で「私たちは、海岸から遠い地球上で最もエネルギー密度の高い波域で働き、その資源を信頼できるクリーンパワーに変換する技術プラットフォームを構築しました」と述べました。 「今、私たちは工場を建設し、車両を配置し、人類のための持続可能な新しいエネルギー源を提供する準備が整いました。」地球は、データセンター、電気輸送、建物の冷暖房、産業アプリケーションの需要を満たすために、新しいエネルギー源を見つけるために安心しています。歴史的に波力発電に関連する最大の課題の1つは、エネルギーを海から必要な場所に移動するために高価なインフラを構築する必要があることです。 Panthalassaのアプローチは、フィールドパワーを使用して既に訓練されたAIモデルを実行し、冷たい海水を利用してハードウェアを冷却することによってこれらの問題を回避し、2つの問題を同時に解決します。この戦略は、太陽エネルギーを活用する宇宙ベースのデータセンターへの関心が急増するのと似ています。去る3月、ワシントン州レドモンドに本社を置くスタートアップのStarcloudは、1億7千万ドルの新規資金調達を発表し、11億ドルの価値評価でユニコーン地位を確保しました。...

新設された体育庁が主催し、国立中央大学（ＮＣＵ）が主管する２０２６全国大学間体育大会が５月２日に公式開幕した。今年の大会は「恐れなく走り、緑に走る」というテーマを中心に挑戦を受け入れる若い世代の勇気と環境的、社会的責任に対する意志を強調します。全国的に合計143の大学が参加し、12,000人以上の学生選手を集めて最高の栄誉をめぐって競争するとともに、台湾のスポーツ発展と持続可能な未来に新たな推進力を吹き込んでいます。 第115回全国大学間体育大会開幕式が国立中央大学で行われ、数千人の観衆が集まり、壮大で華やかな場面を演出した。 開幕式には、チョン・テヒ首相、李養体育行政部長官、パンチミング環境部長官、ソ・ジュンピン桃園市副市長、シャウシュ山NCU会長など主要人事が参加した。 100人余りで構成されたNCU「レッドソックス」合唱団は、愛国家をパワフルに演奏し、雰囲気を最高潮に引き上げた。 最も話題になったハイライトの一つは、北極で最初に聖火を点火した聖火封筒式でした。阿里山出身の追族先住民の伝統的な「マヤスビー」を祝福意識に統合することで、意識はより豊かになりました。地球の極地から台湾の文化の根に至るこの象徴的な旅は、開幕式で感動的で意味のある公演に生まれ変わりました。祭りの雰囲気を加えた楽天ガールズチアリーダー団の興奮したパフォーマンスが際立っており、人気バンドパプンバンド（PAPUN BAND）、NCUレッドソックスチームなど人気バンドが順番に舞台に上がり、イベントを活気に満ちたクライマックスで飾った。 聖火は最終的にNCUの金メダルを獲得した体操選手チウ・ミンハンに伝えられ、彼は今年大会の炎を共同で点火するために聖火奉仕ランナーたちを導いた。 この日の行事は歴史と名誉の連続性を象徴する「3大聖火奉送」で終わった。 NCU卒業生Lin Hsueh-Fengは1988年から聖火を持ち、2018年大会を代表するJou Jing-Yang元NCU会長に渡し、2026年大会を代表するHsiau Shu-San県会長に伝えられました。その後、聖火はNCUの金メダルを獲得した体操選手チウ・ミンハン（Chiou Min-Han）に任せられ、彼は今年のオリンピックの聖火奉仕ランナーを率いた。華やかな照明効果で、イベントは眩しい道を明らかにしました。これは、スポーツの精神が時間の経過とともに進化し続け、今は新しい時代のための持続可能性というビジョンと絡み合っていることを象徴しています。

暗号通貨アナリストであるX Finance Bullは、多くの場合、弱点で批判されているXRPの大規模なトークン供給が、実際に機関を採用するための強力なメカニズムとして機能できる理由を説明する詳細な理論を提示しました。彼の分析は、XRPコミュニティのメンバーが供給を減らすためにトークンを焼却し続けていることから来ました。これとは対照的に、他の人はRippleがエスクロー資産を焼却し、希少性を引き起こし、価格の上昇を引き起こすように要求します。 XRP供給は「問題」ではなく「触媒」 3月18日のXポストでは、X Finance Bullは多くの人がXRPの1,000億のトークン供給量を見て警戒心を持ち、しばしばこれを問題として描写する傾向があることを観察しました。彼は、XRPの供給に関する主な懸念は、Rippleがまだ390億から440億のXRPと推定されるトークンの大部分を制御しているという信念に由来していると説明した。 関連読書しかし、アナリストはこれを否定的なものと見なすのではなく、XRPの大規模な供給が実際に「触媒」になる可能性があると提案しました。彼は、Rippleの現在のXRP集中により、関連会社がデジタル資産の20％以上を保有しているかどうかを評価するCLARITY Actで議論された主要なしきい値を超えると主張しました。 X...

先週、Bitcoinの上昇は価格をしっかり止めたように見え、最終的には73,000ドルに戻りました。それ以来、下落は週末に70,000ドルのレベルを再テストしようとするなど、鈍化しています。現時点では、上昇傾向は依然として開かれていますが、価格が再び暴落する可能性は依然として残っています。このために、ビットコイン価格は、雄牛が実際に上昇傾向を維持する場合に維持する必要がある重要な支持レベルを持っています。 ビットコインのマジックポイントは$70,500にあります 最高値で最初に拒否された後、ビットコイン価格は今重要なレベルに向かって動いています。暗号通貨アナリストのMax Tradesによると、現在の上昇傾向が維持する必要がある次の主要なサポートレベルに向かっています。このレベルは$ 70,500に過ぎず、上昇傾向が始まって以来、主要な支持線になりました。 関連読書この主な支持レベルは上昇傾向が持続するかどうかを決定するので、維持することが重要です。最高の範囲は現在まだ72,000ドル以上なので、下落傾向が最も大きな抵抗を見せているところです。したがって、価格が上昇し続けるには最高の範囲を突破し、下落を再開するには主要な支持線を突破する必要があります。 価格を下げるもう一つの主な要因は、まだ満たされていないCMEギャップがあるという事実です。このCMEギャップは67,000ドル未満で下落傾向を引き起こします。これを考えると、ビットコイン価格が70,500ドルのコア支持線を崩すことになると、先週に現れ始めた強気構造が弱まり始めるでしょう。 CMEのギャップに向かって押すと、67,000ドルを突破し、66,000ドルに向かって押して床を作ることを意味します。しかし、より流動性を確保するためにさらに下落する可能性があるため、これが下落傾向の底であるとは判断しません。 ソース：X 主な流動性レベルは65,000ドル未満であり、これはクジラが動きを最大限に活用するためにプッシュできるレベルです。これは、主要な支持線が壊れた場合には傾向の始まりにすぎないことを意味します。最後の動きはそれをより低く送ることができるカスケードイベントになります。 関連読書しかし、暗号通貨アナリストは、現在のビットコイン価格が下落傾向ではないと説明しています。これは、価格が範囲に結びついており、主要なサポートレベル以上の取引がここに維持されるためです。 「心に留めておくべき重要な点は、BTCがまだ範囲に縛られているということです。 BTCの雄牛は主要なサポートを維持します。ソース: Tradingview.com BTCUSD Dall.Eの特集画像、TradingView.comのチャート

今月初め、OpenAIの創立スタッフの一人であり、後にテスラのAIを率いた有名なAI研究者Andrej KarpathyがXで口コミを出しました。これだけでもそれほど珍しいことではありません。現在独立したAI研究者として働いており、AI時代のための新しい種類の学校を作っていると言うEureka Labsの創設者でもあるKarpathyはXに190万人のフォロワーを持っており、彼の評判は彼がAIについて語るほとんどすべてが福音や予言として扱われるほど有名です。しかし、この記事は、小さな言語モデルのトレーニングを改善する方法を理解するために、AIコーディングエージェントを使用して一連の実験を実行する実験に関するものでした。彼は2日間AIエージェントを実行し続け、その間にAIエージェントは700の異なる実験を行いました。これらの実験の過程で、トレーニング時間を改善する20の最適化が見つかりました。Karpathyは、大きくてもまだかなり小さい言語モデルに同じ20の調整を適用すると、モデルのトレーニングにかかる​​時間が11％向上することがわかりました。 Karpathyは、この実験を実行するために構築したシステムを「自動研究」と呼びました。Shopifyの共同創設者でありCEOであるTobias Lütkeは、社内データのAIモデルを最適化するために自動調査を試み、エージェントにモデルの品質と速度を改善するためのガイドラインを提供したとXに投稿しました。 Lütkeは、一晩の自動調査を行った後、37回の実験を実行し、19％の性能向上を達成したと報告しました。多くの人々の注目を集めたのは、自己研究がもともとサイエンスフィクションで取り上げられていた自己改善AIシステムのアイデアに近く、AI研究者の中には心から願い、一部に深い恐れがあるということです。懸念されるのは、AIが一種のループで独自のコードとトレーニングを継続的に最適化する「再帰的自己改善」が、AI安全研究者が時々「ハード離陸」または「インテリジェント爆発」と呼ぶ現象につながる可能性があることです。このようなシナリオでは、AIシステムは独自のパフォーマンスを急速に向上させ、人間の認知能力を超えて人間のコントロールから抜け出すことができます。Karpathyの実験はこれではありませんでした。自動研究設定の中心となるAIエージェントは、独自のトレーニング設定を改善するのではなく、はるかに小さく、あまり洗練されていない他のAIモデルのトレーニングコードと初期ニューラルネットワーク設定を調整することです。しかし、Karpathyは彼の実験がAI研究所が将来の研究を行う方法に大きな影響を与え、それが進行を加速する可能性があることを正しく指摘しました。KarpathyはXについて「すべてのLLMフロンティア研究所でこれを行います。これは最後のボスの戦いです」とKarpathyはXに書いています。彼は「もちろん、規模がはるかに複雑である」と認めた。彼の自動研究者は、630行のPythonコードに含まれているモデルとトレーニングプロセスの調整について心配するだけでしたが、フロンティアAIモデルのトレーニングコードベースははるかに大きいからです。 「しかし、そうすることは「ただエンジニアリング」に過ぎず、効果があるでしょう。」と彼は続けました。 「エージェントの群れを稼働させ、コラボレーションして、より小さなモデルを調整し、最も有望なアイデアをますます大きな規模で推進し、人間は（オプションで）エッジに貢献します。」彼は現在、独自の自動研究システムが単一のエージェントが単一のパスに沿ってコードの断片を継続的に改善するように設計されていますが、今後は複数のAIエージェントがさまざまな最適化とさまざまな実験を同時にナビゲートできると想像しています。...