Odaily星球日报讯 Optimism 宣布，Test in Prod 开发的Span Batches 本周将上线主网，链运营商运行任意标准 OP Chain 的固定链上开销将降低超过 90％。

Odaily星球日报讯 OpenSea数据显示，大型MMORPG MetaCene Apostle NFT地板价上升至1.15ETH，当前总交易量超过218 ETH。 据悉，MetaCene刚刚结束Alpha2 Test。测试期间，MetaCene链上交互达17万次，NFT Holders超过1250人。游戏新增玩家5228人，分布在亚服和美服上。在此基础上，活跃玩家比重达83%，次日留存高达75%，14日留存保持在50%的水平。从用户分布上来看，巴西、菲律宾、香港、日本、韩国是此次测试玩家数量最大的几个区域。 据官方信息，MetaCene将在1月推出盲盒NFT，并发布手机端游戏。

PANews 10月12日消息，Optimism 基金会官方宣布，Test in Prod已加入Optimism Collective核心开发团队，作为第三支核心团队，Test in Prod将与OP Labs和Base一起构建OP Stack。Optimism将在四年内向Test in Prod提供500万枚OP代币（30%的代币将在一年后（2024年8月31日）归属；30%的代币将在第二年按月分发；剩余两个20%的代币将在第三年和第四年每年按月分发）。

10月12日消息，Test in Prod 已加入 Optimism Collective 核心开发团队，将与 OP Labs 和 Base 一起构建 OP Stack，Optimism 将在四年内向 Test in Prod 提供 500 万枚 OP 代币，30% 的代币将在一年后（2024 年 8 月 31 日）分发，30% 的代币将在第二年按月分期付款，20% 的代币将在第三年和第四年按月分期支付。

Odaily星球日报讯 Fox Business记者Eleanor Terrett在X平台发文表示，美国众议院金融服务会主席Patrick McHenry在听证会上问道：“比特币为何不被视为证券？” SEC主席Gary Gensler在试图回避后答道：“它不符合作为证券的法律标准，即豪威测试（Howey Test）。”Gensler最终表示：“它不是证券。”

Odaily星球日报讯 据官方消息，Sei原生全链游戏YoleeUniverse将在8月17日~ 8月24日开启Alpha Test Season 1，活动中所有用户的gas花费将被全部返还，团队将会根据用户的活跃度进行代币空投。

PANews 8月15日消息，据官方博客，Web3游戏平台Immutable宣布其Immutable zkEVM测试网已正式上线，现有的智能合约和Solidity代码可以免费直接迁移到Immutable的zkEVM测试网环境中。Immutable zkEVM是游戏专用链，提供EVM兼容性、低成本、大规模和企业级安全性。它将zk-rollup技术的优势与以太坊生态系统功能相结合，同时提供对整个Immutable游戏产品套件的访问。 Immutable zkEVM测试网在发布时提供以下功能：EVM兼容性、Immutable产品兼容性、Test-IMX的原生L2水龙头、Sepolia到Immutable zkEVM的存款桥、Immutable zkEVM到Sepolia的提款桥、Immutable Relayer（即将推出）。在此测试网中，MATIC将用作唯一的质押代币，Test-IMX将用作唯一的原生Gas代币。该测试网将锚定到Sepolia（而非Goerli）。对于主网，Immutable zkEVM未来将锚定以太坊主网。 Immutable计划在推动主网发布的同时继续改进测试网体验，Immutable zkEVM主网目前定于今年第四季度发布。虽然Immutable zkEVM目前正在利用Polygon Edge，但计划在未来的版本中部署Polygon Zero。未来Immutable zkEVM将逐渐增加对有效性证明的依赖。

据 IT 之家 8 月 1 日消息，谷歌近日从 Play Store 和苹果 App Store 下架了 AI Test Kitchen 应用。该应用主要测试谷歌的各种 AI 系统，用户可以在其中了解、体验新兴 AI 技术并提交反馈。AI Test Kitchen 于去年 5 月召开的 I/O 大会上亮相，于今年 8 月上架谷歌 Play Store 和苹果 App Store 平台，主要提供了由 LaMDA（Language Model for Dialogue Applications）提供的 3 种体验。

据站长之家 8 月 1 日报道，华为云、中国科学院和北京大学的研究人员最近提出了一种名为 RRTF（Rank Responses to align Test&_Teacher Feedback）的新框架，能够有效地提升预训练的大型语言模型（LLM）在代码生成方面的性能。RRTF 框架通过自然语言 LLM 对齐技术和排名反馈的方式来改进代码生成 LLM 的表现。研究团队还引入了 PanGu-Coder2 模型，该模型在 OpenAI Human_ 基准测试中取得了出色的 62.20% 的通过率。 该研究通过在 StarCoder15B 上应用 RRTF 框架，超越了 PanGu-Coder 并获得了所有记录的代码 LLM 中最佳性能，证明了 RRTF 的有效性。对三个基准测试（Human_、Coder_ 和 LeetCode）的全面分析表明，代码 LLM 在代码生成任务中可能能够超过相同或更大规模的自然语言模型。研究还强调了高质量数据对提高模型遵循指令和编写代码能力的价值。