Symbol Docs Blogs June update! ☀️
The docs are finally winding down, which means I managed to steal a little time for XYM City again.
📚 Symbol Mobile Wallet guides
🛠️ NEM tutorials now 75% complete
🏙️ First blockouts of the Yellow District
https://t.co/rsWNoAAKIj
#XYMCity
ということで来週、この形で我が家のAI開発環境は完成する。各端末が、ML推論で100%ぶん回しても、端末の最大電力には全く至らないことがわかったので、余裕でDGX Sparkが2台追加できた。これで、ヘビー推論で独自のMAGMAスウォームが常時600tk/sで稼働する。
完成間近のチューン中であるが、それでもClaudeやGPTでエージェント利用するよりも、10-50倍のコスト効率。ローカルMLで組む一般的なスウォームに比べても3-8倍安い。
ハードウェアに650万円かけたとしても、やや保守的に見積もっても2ー4ヶ月で、フルに回したとしたら1ヶ月程度で元が取れる。
私が作った揺らぎの方程式で、スウォーム内の各MLは個性を持ち、タスク処理の過程で経験を積む。すると一定の確率で天才が突然変異として生まれるので、その天才をクローンして処理効率を自動的に上げる。
AI on SYMBOLに実装されたものと同じ揺らぎの方程式が実装されている。