2月13日消息，XRP Ledger已正式激活代幣托管修正案XLS-85，允許用戶為已發行的可互換代幣建立托管帳戶。這意味著，除XRP本身外，Trust Line代幣和多用途代幣（MPT）也能在鏈上按條件鎖定，為去中心化金融與企業級應用提供更靈活的資產管理方式。 該修正案於2026年1月30日重新獲得30個驗證者支持，達到激活門檻，並在兩週後上線。此前，XLS-85曾在2025年9月接近通過，但因與MPT標準不兼容的問題引發分歧，支持率一度降至16票。XRPL dUNL驗證者Vet指出托管會計在轉帳費用和供應量追蹤上的缺陷，社群隨後推出fixTokenEscrowV1並納入Rippled v3.0.0，才恢復信心並推動最終激活。

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根據網站管理員主頁 1 月 6 日的一份報告，TinyLlama 團隊發佈了一款僅佔用 637 MB 的高性能 AI 開源模型 TinyLlama。 TinyLlama 是 Meta 開源語言模型 Llama2 的緊湊版本，擁有 10 億個參數和卓越的多領域語言模型研究性能，其最終版本優於現有規模相當的開源語言模型，包括 Pythia-1.4B、OPT-1.3B 和 MPT-1.3B。 據悉，TinyLlama可以部署在邊緣設備上，也可以用於輔助大型模型的推測解碼。

據《科創板日報》8 月2 日報導，百度智能雲千帆大模型平台已完成新一輪升級，全面接入LLaMA2 全系列、ChatGLM2、RWKV、MPT、Dolly、OpenLLaMA、Falcon 等33 個大模型，成為國內擁有大模型最多的平台，接入的模型經過千帆平台二次性能增強，模型推理成本可降低50%。同時，千帆平台上線了預置_ 模板庫，模板數量達103 個，覆蓋對話、遊戲、編程、寫作十餘個場景。此外，本次升級再次發布多款全新插件。

據IT 之家6 月25 日報導，AI 創業公司MosaicML 近日發布了其語言模型MPT-30B，該模型具有300 億參數，訓練成本“僅有其他同類競品模型的零頭”，有望促進行業逐步降低此類模型訓練成本，擴大AI 模型在更廣泛領域的運用。 MosaicML 公司的首席執行官兼聯合創始人Naveen Rao 表示，MPT-30B 的訓練成本為70 萬美元（約502.44 萬元人民幣），遠低於GPT-3 等同類產品所需的數千萬美元訓練成本。此外，由於MPT-30B 的成本較低，體積較小，它也可以更快速地被訓練，並且更適合部署在本地硬件上。據悉，MosaicML 使用了Alibi 和FlashAttention 技術來優化模型，可以實現更長的文本長度和對GPU 計算的更高利用率。 MosaicML 也是少數幾個能夠使用Nvidia H100 GPU 的實驗室，相比以往成果，當下每塊GPU 的吞吐量增加了2.4 倍以上，可帶來更快的完成時間。