Założyciel OpenClaw: Nowa wersja zaktualizuje się, aby korzystać z MCP, który może zastąpić kanał wiadomości Anthropic
Założyciel OpenClaw, Peter Steinberger, opublikował na platformie X post, w którym poinformował, że kolejna wersja OpenClaw również będzie korzystać z MCP (Model Context Protocol), co pozwoli użytkownikom na zastąpienie protokołu kontekstu modelu kanału wiadomości Anthropic, umożliwiając tym samym połączenie z szerszą gamą dostawców wiadomości. Peter Steinberger przyznał również, że ta regulacja jest „trochę niewygodna”, ale znacznie rozszerzy możliwości dostępu do wiadomości OpenClaw i jego kompatybilność ekologiczną.
W odpowiedzi na obawy społeczności, że OpenClaw jest „stronniczy” wobec OpenAI, Peter Steinberger oświadczył również, że OpenClaw obsługuje różne oprogramowanie od Microsoft Teams, Matrix do WhatsApp.
Cena --
Niniejsza treść ma charakter wyłącznie informacyjny i nie stanowi porady finansowej, inwestycyjnej, prawnej ani podatkowej. Wszelkie wydarzenia, nagrody, promocje online lub powiązane informacje, o których tu mowa, nie powinny być traktowane jako rekomendacja, zachęta ani zaproszenie do kupna, sprzedaży, wymiany lub innego rodzaju obrotu aktywami kryptograficznymi. Aktywa kryptograficzne charakteryzują się dużą zmiennością i mogą prowadzić do strat. Dostępność usług, produktów i powiązanych wydarzeń WEEX może się różnić w zależności od regionu. Użytkownik jest odpowiedzialny za upewnienie się, że jego udział jest zgodny z obowiązującymi lokalnymi przepisami i regulacjami.
Możesz również polubić

Infrastruktura AI Infinity pozyskuje 15 milionów dolarów finansowania, wycena osiąga 100 milionów dolarów

Od teorii do rynków na żywo: Podwójny system AOT Matrix w WEEX AI Trading Hackathon
Na rynkach kryptowalut — jednym z najbardziej niewybaczalnych systemów niestacjonarnych — porażka strategii rzadko jest spowodowana zbyt prostymi modelami. Dzieje się tak, ponieważ większość strategii nigdy nie jest naprawdę narażona na presję rynkową. Właśnie w tym celu został zaprojektowany WEEX AI Trading Hackathon — przesuwając nacisk z innowacji teoretycznych na rzeczywistą wdrażalność, rzeczywiste wykonanie i rzeczywistą wydajność. Wśród uczestniczących zespołów, AOT Matrix wyróżnia się zaawansowanymi zdolnościami ilościowymi opartymi na sztucznej inteligencji. Dzięki architekturze podwójnego mózgu V4.4, system osiągnął optymalizację od końca do końca — od podstawowej logiki po wykonanie — odzwierciedlając podwójny nacisk platformy na innowacje i rzeczywiste wydajności.

Preliminary Round Participant Insights — Matrix AOT: Analiza lewego mózgu, decyzje prawego mózgu w handlu AI
W WEEX AI Trading Hackathon, AOT Matrix wybrał bardziej ostrożną ścieżkę w projektowaniu systemów - jedną, która jest w rzeczywistości trudniejsza do rozpoczęcia w środowisku handlu na żywo. Od samego początku dokonali wyraźnych wyborów co do roli, jaką powinna i nie powinna odgrywać sztuczna inteligencja w systemie handlowym. Zinterpretowaliśmy AOT Matrix na temat ich logiki podejmowania decyzji, wielokrotnych iteracji ich architektury systemu i jak to jest wdrożyć ją w rzeczywistym środowisku handlowym i ograniczeniach inżynieryjnych WEEX.

Korea Południowa chce tokenizować całą swoją giełdę: plan ma już datę

Nscale poszukuje 3,5 miliarda USD przed IPO i redefiniuje AI w Europie

Spark, L2 Bitcoina, zderza się z kulturą otwartego kodu w swoim ekosystemie

Bitcoin: Jak ekonomiści, którzy zmarli przed wiekiem, stali się biblią bitcoinowców?

Bitcoin zdobywa strategiczną pozycję w gospodarce Zjednoczonych Emiratów Arabskich

Pentagon poddaje wysokich urzędników testom na wykrywaczu kłamstw w celu odkrycia przecieków

DAOs zmuszają protokoły kryptograficzne do wyboru między kodem a hamulcami awaryjnymi

Badania Fed na temat stablecoinów ujawniają, jak ten sam dolar może być liczony podwójnie w M1 lub M2

Postkwantowa ochrona bitcoina: QuFi sprawdziła zabezpieczenia Bitcoina bez zmian w blockchainie

OCEAN wznawia Lightning po problemach spowodowanych zakładem Dashjr na BIP-110

SHAKA Festival 2026: Startup Challenge, który stawia założycieli przed inwestorami

Centra danych IA: Chłodzenie pod powierzchnią morza

Potwierdzenie wzmocnienia odporności na cenzurę w Hegotá, skrócenie slotów w fazie rozważania

SDE odcinek 45: Kuba używa Bitcoina jako koła ratunkowego

Mega-IPO AI: SpaceX przetrzymuje swoje huśtawki, OpenAI się cofa, Anthropic wciąż dąży do października

Crypto: Pi Network dodaje trzy nowe narzędzia dla deweloperów

Wartość NAV akcji Blue Owl spadła do 14,26 USD

Czym jest adres bitcoin i jak może być narażony na obliczenia kwantowe?

Moonwell Card zakończy działalność 6 września, a użytkownicy muszą wypłacić swoje salda

Szpiegostwo i AI: Były inżynier Google skazany na rok więzienia za kradzież tajemnic

Beincrypto ekspertów w dziedzinie prawa i regulacji zaprezentuje się w siedzibie ONZ razem z GBA

W sierpniu akcje związane z wydobywaniem Bitcoina wzrosły o 67% w ciągu miesiąca, przewyższając wzrost akcji związanych z AI

AI właśnie rozwiązało 350-letni problem matematyczny, pisząc najdłuższy dowód w historii

Stablecoiny w Brazylii: 80% rynku kryptowalut

Era Ternus w Apple: co się zmienia bez Tima Cooka na czołowej pozycji

Handel tokenizowanym złotem: XAUT rośnie do 4.430$, wieloryby kupują bez sprzedaży

Aktualizacja profilu Shiba Inu: Kusama zmienia bio i wywołuje reakcję społeczności
Infrastruktura AI Infinity pozyskuje 15 milionów dolarów finansowania, wycena osiąga 100 milionów dolarów
Od teorii do rynków na żywo: Podwójny system AOT Matrix w WEEX AI Trading Hackathon
Na rynkach kryptowalut — jednym z najbardziej niewybaczalnych systemów niestacjonarnych — porażka strategii rzadko jest spowodowana zbyt prostymi modelami. Dzieje się tak, ponieważ większość strategii nigdy nie jest naprawdę narażona na presję rynkową. Właśnie w tym celu został zaprojektowany WEEX AI Trading Hackathon — przesuwając nacisk z innowacji teoretycznych na rzeczywistą wdrażalność, rzeczywiste wykonanie i rzeczywistą wydajność. Wśród uczestniczących zespołów, AOT Matrix wyróżnia się zaawansowanymi zdolnościami ilościowymi opartymi na sztucznej inteligencji. Dzięki architekturze podwójnego mózgu V4.4, system osiągnął optymalizację od końca do końca — od podstawowej logiki po wykonanie — odzwierciedlając podwójny nacisk platformy na innowacje i rzeczywiste wydajności.
Preliminary Round Participant Insights — Matrix AOT: Analiza lewego mózgu, decyzje prawego mózgu w handlu AI
W WEEX AI Trading Hackathon, AOT Matrix wybrał bardziej ostrożną ścieżkę w projektowaniu systemów - jedną, która jest w rzeczywistości trudniejsza do rozpoczęcia w środowisku handlu na żywo. Od samego początku dokonali wyraźnych wyborów co do roli, jaką powinna i nie powinna odgrywać sztuczna inteligencja w systemie handlowym. Zinterpretowaliśmy AOT Matrix na temat ich logiki podejmowania decyzji, wielokrotnych iteracji ich architektury systemu i jak to jest wdrożyć ją w rzeczywistym środowisku handlowym i ograniczeniach inżynieryjnych WEEX.



