I + D de MRT y CVM
1. Completó el entrenamiento de la red de reconocimiento facial basada en vggface2 y el algoritmo de alineación facial.
2. El conjunto de datos LFW y VGGface2 fueron reprocesados donde se corrigió el rostro para obtener rasgos faciales más uniformes.
3. Se corrigió el error del archivo de preconfiguración en el marco de cuantificación de MRT.
4. Investigó el último documento cuantitativo de IA para integrarlo en el MRT.
5. Documentos técnicos actualizados, parte de configuración cuantitativa MRT revisada y documentos API, y documentos de conjuntos de datos personalizados mejorados.
6. Nueva prueba unitaria de cuantificación del operador MRT: convolución y convolución grupal.
7. Nuevos operadores de soporte para MRT: reshape_like, broadcast_like, batch_dot y unit testing. CVM aún no lo admite.
Desarrollo de nodo completo de Cortex
1. Se corrigió el problema de pérdida de memoria de la lista de transacciones.
2. Presentación optimizada de la actualización de la estructura del árbol.
3. Se agregó la reparación del recuento de espacios de transacciones al grupo de transacciones.
4. Altura de datos sincronizados y caché de registro hash.
5. Se agregó una estructura de hojas de pila y optimización de caché de instantáneas.
Diverso
1. Investigó la tecnología zkRollup en Ethereum y estudió más a fondo el código base del proyecto zkSync.
