🔻Atualizações do Projeto Cortex #129

#OPML

1. Analisar as instruções PC executadas pelo mips do cvm-runtime e obter código binário;
2. Pesquisar e depurar o procedimento de descompilação capstone e falha de segmentação sem sobrecarga de memória;
3. Usar compilação e execução em c++ para testar código golang;
4. medir flag de compilação em c++: softFloat, hardFloat, -O3, -mfp32, etc. E analisar o arquivo readelf para canhão;
5. Analisar e comparar cabeçalhos de segmento;
6. Pesquisar projeto e técnica relacionados ao FHE;

#ZkRollup

1. adicionar todas as tabelas de consulta usadas no circuito principal da VM;
2. iniciar o estado do bootloader;
3. adicionar o registro**,** adicionar o oráculo testemunha;
4. Atualizar o estado antes de cada execução de op: criar um candidato preliminar para o próximo estado da VM;
2. Implementar o circuito op: impl adicionar & sub circuito opcode**, **adicionar o circuito binop**, **circuito noop op;
3. Basicamente completar a lógica de todos os OPs da VM (exceto pela parte de ret), testar e mesclar no circuito de execução cíclica;
4. Estudar e mesclar o código mais recente do upstream (alguns arquivos públicos de armazém, integrados), e preparar para gradualmente selecionar os commits para a nova biblioteca de integração de fork;

#CortexNode

1. índice de transação independente & corrigir(https://t.co/UMxDbBMYtE);
2. substituir lógica personalizada por bytes.HasPrefix(https://t.co/0FEcK5SLO0);
3. liberar 1.10.62 instável(https://t.co/WeWaSeoN44);
4. liberar 1.10.61 estável(https://t.co/FOgJf3hK3K);
5. tarefa: remover palavras redundantes no comentário(

🚀 Atualizações do Projeto Cortex #128

#OPML
1. Problemas resolvidos com o Unicorn executando cvm:
- Bibliotecas dinâmicas MIPS e executável ELF recompilados.
- Sistema de arquivos mapeado para endereços de memória específicos.

2. Desenvolvidos passos de teste do programa, reescrito script de compilação, analisados resultados de C++ do arquivo ELF.
3. Implantado cvm-runtime no MLVM Unicorn para execução, obtendo checkpoint_final e investigando instruções específicas.

#ZkRollup
1. Implementada entrada em todos os circuitos.
2. Utilizados produtos grand para prova de igualdade de fila.
3. Código de solicitações de desconstrução ordenado e deduplicado; adicionador de descompactador de código para descompactação de memória.
4. Processada fila de log em filas específicas, ordenando logs de L1Message e solicitações de armazenamento.
5. Circuito construído para a VM principal.

#CortexFullNode
1. Otimizada a fuga do heap do pré-carregador
https://t.co/BeXBq0Iv5x
2. Reduzidas compilações desnecessárias de bigint em JS
https://t.co/LTOElTS3lj
3. Simplificado MaxUint64
https://t.co/55MiFR2kOw
4. Corrigido estado ausente quando o número é zero
https://t.co/XW1MKm8XJm
5. Reestruturadas dependências no cabeçalho

Estamos felizes em anunciar que a Cortex está se juntando à comunidade @CoinMarketCap! #CMCcommunity

https://coinmarketcap.com/currencies/cortex/

Caro #CoinMarketCap,

gostaríamos de registrar um e-mail http://cortexlabs.ai para gerenciar o painel de autorrelatórios do Cortex no CoinMarketCap.

1/🚀 Atualizações do Projeto Cortex #127🚀

#OPML
1️⃣ Compilação do conjunto de instruções MIPS concluída para cvm-runtime e modelo de teste implementado.
2️⃣ Carregamento de biblioteca dinâmica MIPS corrigido e adaptado para tipos de tensor/dados de MLVM.
3️⃣ Layout de memória modificado e formato de leitura de modelo ajustado para struct + pesos; lógica de leitura/escrita de dados implementada para endereços de memória específicos.
4️⃣ Inferência do modelo cvm-runtime adaptada para suportar funções de etapa.
5️⃣ Ferramenta de depuração Unicorn adicionada.

por que entrar em pânico?

GM

1/Atualizações do Cortex #125

OPML
1️⃣ Pesquisei o processo de arbitragem de canhão e analisei a lógica de processamento subjacente.

2️⃣ Analisei a rota técnica do ora-io OPML: implementei cálculos de operação de tensor MIPS com mlgo e API de pré-imagem com mlvm.

🧵👇

Qual pré-venda estamos comprando hoje?

Vamos começar a construir um memecoin no @CTXCBlockchain?

Quem já viu um dragão no mapa?

Vamos 🐉龙 (LONG) para AI Blockchain