Cortex Labs

🛠 Actualizaciones del Nodo Completo de Cortex – #131 🛠

¡Nuevas correcciones, optimizaciones y un nuevo lanzamiento estable 1.10.63 están aquí! Desglosemos 👇

1/ Mejoras P2P 🌐

Manejo de errores de inicio de descubrimiento mejorado (https://t.co/fHlStNc2Yb)
Tiempo de espera de respuesta de discv5 configurable para mejor estabilidad de red (https://t.co/rGFnZImENP)
Parámetros no utilizados eliminados en revalidationList para mayor eficiencia (https://t.co/LYoXleEnT7)

2/ Ajustes de Rendimiento & Estabilidad ⚙️

Se introdujo un desplazamiento de vaciado en el congelador (https://t.co/sbCvsU1QaC)
Corregido el marshalling de NAT en TOML (Fix (https://t.co/PPmNHoWdlM)
Omitir establecer flushOffset en modo solo lectura para un uso óptimo del disco (Commit (https://t.co/qRWFmIvTms)

3/ Optimización de VM & Gas 🚀

Corrección de gas intrínseco con conteo de bytes para mejor cálculo de gas (https://t.co/uH9YVtxmuA)
Especificaciones de contrato de VM actualizadas (https://t.co/o27n8TXbtt)

🔥 ¡El Nodo Completo de Cortex v1.10.63 Estable ya está EN VIVO! Revísalo:
🔗 Notas de la versión (

🛠 Actualizaciones del Proyecto Cortex – #131 🛠

¡Nuevas correcciones, optimizaciones y un nuevo lanzamiento estable 1.10.63 están aquí! Desglosémoslo 👇

1/ Mejoras P2P 🌐

Mejorada la gestión de errores al iniciar Discovery (Corrección)
Tiempo de espera de respuesta de discv5 configurable para mejor estabilidad de red (Compromiso)
Parámetros no utilizados eliminados en revalidationList para mayor eficiencia (Compromiso)

2/ Ajustes de Rendimiento & Estabilidad ⚙️

Desplazamiento de vaciado introducido en el congelador (Compromiso)
Corregido el marshalling de NAT en TOML (Corrección)
Omitir la configuración de flushOffset en modo de solo lectura para un uso optimizado del disco (Compromiso)

3/ Optimización de VM & Gas 🚀

Corrección de gas intrínseco con conteo de bytes para mejor cálculo de gas (Compromiso)
Especificaciones de contrato de VM actualizadas (Compromiso)

¡Cortex Full Node v1.10.63 Estable ya está EN VIVO!

Aquí está lo que hemos estado trabajando el mes pasado en #OPML, #ZkRollup y Desarrollo de Nodo Completo. 🛠

🧵👇

🔻Actualizaciones del Proyecto Cortex #129

#OPML

1. Analizar las instrucciones de PC ejecutadas por cvm-runtime mips y obtener el código binario;
2. Investigar y depurar el procedimiento de descompilación de capstone y el fallo de segmentación por desbordamiento de memoria;
3. Utilizar compilación y ejecución en c++ para probar el código de golang;
4. medir la bandera de compilación de c++: softFloat, hardFloat, -O3, -mfp32, etc. Y analizar el archivo readelf para cannon;
5. Analizar y comparar los encabezados de segmento;
6. Investigar proyectos y técnicas relacionadas con FHE;

#ZkRollup

1. agregar todas las tablas de búsqueda utilizadas en el circuito principal de VM;
2. inicializar el estado del cargador de arranque;
3. agregar el registro**,** agregar el oráculo testigo;
4. Refrescar el estado antes de cada ejecución de operación: crear un candidato provisional para el siguiente estado de VM;
2. Implementar el circuito de operación: implementar el circuito opcode de suma & resta**, **agregar el circuito de binop**, **circuito op noop;
3. Completar básicamente la lógica de todas las OPs de VM (excepto por la parte de retorno), probar y fusionar en el circuito de ejecución cíclica;
4. Estudiar y fusionar el último código de upstream (algunos archivos públicos de almacén, integrados), y prepararse para seleccionar gradualmente los commits en la nueva biblioteca de integración de fork;

#CortexNode

1. índice de transacción independiente & corregir(https://t.co/UMxDbBMYtE);
2. reemplazar la lógica personalizada con bytes.HasPrefix(https://t.co/0FEcK5SLO0);
3. liberar 1.10.62 inestable(https://t.co/WeWaSeoN44);
4. liberar 1.10.61 estable(https://t.co/FOgJf3hK3K);
5. tarea: eliminar palabras redundantes en el comentario(

🚀 Actualizaciones del Proyecto Cortex #128

#OPML
1. Problemas resueltos con Unicorn ejecutando cvm:
- Se recompilaron bibliotecas dinámicas MIPS y archivos ejecutables ELF.
- Se mapeó el sistema de archivos a direcciones de memoria específicas.

2. Desarrollados pasos de prueba del programa, reescrito el script de compilación, analizados resultados de C++ del archivo ELF.
3. Desplegado cvm-runtime a MLVM Unicorn para ejecución, obteniendo checkpoint_final e investigando instrucciones específicas.

#ZkRollup
1. Implementada entrada en todos los circuitos.
2. Utilizados productos grand para prueba de igualdad de cola.
3. Ordenadas y deduplicadas solicitudes de compromiso de código; añadido descompresor de código para descomprimir en memoria.
4. Procesada cola de registros en colas específicas, ordenando registros L1Message y solicitudes de almacenamiento.
5. Construido circuito para la VM principal.

#CortexFullNode
1. Optimizada la fuga de montones del prefector
https://t.co/BeXBq0Iv5x
2. Reducidas compilaciones innecesarias de JS bigint
https://t.co/LTOElTS3lj
3. Simplificado MaxUint64
https://t.co/55MiFR2kOw
4. Corregido el estado faltante cuando num es cero
https://t.co/XW1MKm8XJm
5. Reestructuradas las dependencias en el encabezado

¡Nos complace anunciar que Cortex se une a la comunidad @CoinMarketCap! #CMCcommunity

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

Estimado #CoinMarketCap,

Nos gustaría registrar un correo electrónico de http://cortexlabs.ai para administrar el panel de informes automáticos de Cortex en CoinMarketCap.

1/🚀 Actualizaciones del proyecto Cortex #127🚀

#OPML
1️⃣ Compilación del conjunto de instrucciones MIPS completada para cvm-runtime e implementación del modelo de prueba.
2️⃣ Carga de biblioteca dinámica MIPS corregida y adaptada a tipos de tensor/datos de MLVM.
3️⃣ Diseño de memoria modificado y formato de lectura de modelo ajustado a estructura + pesos; lógica de lectura/escritura de datos implementada para direcciones de memoria específicas.
4️⃣ Inferencia del modelo cvm-runtime adaptada para soportar funciones de paso.
5️⃣ Se agregó la herramienta de depuración Unicorn.

¿Por qué pánico?

GM

1/Actualizaciones de la corteza n.º 125

OPML
1️⃣ Investigué el proceso de arbitraje del cañón y analicé la lógica de procesamiento subyacente.

2️⃣ Analicé la ruta técnica de ora-io OPML: implementé cálculos de operación de tensor MIPS con mlgo y API de preimagen con mlvm.

🧵👇

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Hagamos 🐉龙 (LARGO) para AI Blockchain