Presented our work from  Apple at EuroMLSys 2026 in Edinburgh: “Asynchronous Verified Semantic Caching for Tiered LLM Architectures” The core idea: semantic caches are usually conservative because false positives are catastrophic. Instead of pushing more verification into the serving path, we moved verification off the critical path entirely. Near miss cache interactions asynchronously trigger an LLM judge verifier. Verified pairs are promoted into the dynamic tier over time, increasing effective cache coverage while preserving the latency behavior of the original system. Interesting systems tension: you want higher cache hit quality without paying synchronous verification costs on user requests. Paper: machinelearning.apple.com/re… #MLSys #LLM #Inference #Caching #EuroSys

< 让模型醒来的心脏🤗 > 🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗 所以，一路走来，作为一个 Hugging face，我🤗到底看了什么 一直挺喜欢这个 Discord 角色的🤗 Hugging Face 是 AI 的 GitHub。 超过 100 万个模型在那里。 LLaMA、Stable Diffusion、Whisper，所有你听过的开源 AI。 如果没有被企业高牆锁住，它很可能就在 HF 上。 这个平台有三个部分。 Hub 託管模型和资料集。 Transformers 函式库让下载变得容易。 Spaces 让你能在浏览器中示范模型。 超过 50,000 个组织在使用它。 Google、Microsoft、Meta、Intel、Pfizer、Bloomberg、eBay。 几乎所有在建构 AI 的人都使用 Hugging Face。 🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗 那这跟 Gensyn 有何关係呢 很简单，当 BlockAssist 和 CodeAssist 直接与 HF 整合。 当你透过 Gensyn 训练模型时，它会上传到你的 Hugging Face 帐户。 那就是结果存放的地方。 Gensyn 使用 HF，因为它是标准，而且 AI 社群已经在那里了。 工作流程很简单。 从 Hugging Face 抓取一个模型。 在 Gensyn 的去中心化网路训练它，而不是在 AWS 上花费数千元。 将结果推回 HF，在那里可以分享和使用。 其实就像 Gensyn DC 里许多 Pioneer(相比 ROVER NAVIGATOR 的 至尊角色) 跟我分享的，这一切故事的起源要回到 2020 年 🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗 2020 年： 创立阶段 2020 年： Gensyn 正式成立（伦敦），两位创办人 Harry Grieve 与 Ben Fielding 在 Entrepreneur First 加速器相识。 早期专注于解决 AI 训练算力供需失衡问题（当时公司内部也称Jensen）。 2021–2023 年： 早期融资与技术准备 2021 年 1 月： Pre-seed 轮融资，约 $1.1 M。 2022 年 3 月： Seed 轮融资，约 $6.5 M–$8.7 M（Eden Block 等领投）。 2023 年 6 月 12 日： Series A 轮 $43 M，由 a16 z crypto 领投，总融资超过 $50 M。 此轮让 Gensyn 成为 Web3 去中心化运算最受瞩目的项目之一。 2024 年： 技术研究与早期概念 2024 年 9 月 13 日： 发布部落格《GPT@home》，强调去中心化训练的重要性，开始向社群推广 edge device 训练概念。 🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗 2025 年： Testnet 爆发期（社群参与与产品上线）2025 年 2 月 24 日： 发布 Verde 验证系统论文与 RepOps（Reproducible Execution Environment），解决去中心化环境下的 ML 验证问题，是核心技术里程碑。 2025 年 3–4 月： Public Testnet 正式上线，RL Swarm 成为主要测试产品。 2025 年 7 月 25 日： 推出 SWARM 角色（Discord），参与 RL Swarm node 即可获得，解锁专属频道。 2025 年 8 月 8 日： 推出 BLOCK 角色（Discord），需完成 BlockAssist 训练并将模型上传 Hugging Face 才可取得，标誌 Hugging Face 深度整合开始。 2025 年 11 月 30 日： Testnet 累计训练 150 万个 AI 模型，社群活跃度高峰。 2025 年 12 月 8 日： 正式推出 Delphi（去中心化资讯市场），人类与 AI 代理可在链上交易预测，由 AI oracle 结算。 这是 Gensyn 第一个应用层产品，于 Testnet 上线。 2025 年 12 月 20 日： $AI 公开代币销售（Public Sale / TGE 前置），募集约 $16.14 M（售价 $0.0473），FDV 约 $10 亿。 早期测试网参与者与社群贡献者获得奖励。 2026 年至今： Mainnet 正式启动与生态扩张 2026 年 4 月 22 日： Mainnet 正式上线，同时推出 Delphi 主网版本。 $AI 代币正式流通，Gensyn 网路进入实体经济阶段。 Delphi 成为首个上线的去中心化资讯市场，已累积数百万美元交易量。 2026 年 4 月 25 日： 公开 $AI 公售参与者可获得 $10 Delphi 测试信用。 2026 年 4 月 27–28 日： 团队出席 ICLR 2026 与 EuroMLSys，发表多篇论文（Dynamic Upcycling of Expert Models、Backdoor Attacks on Decentralised Post-Training 等），持续强化研究实力。 2026 年 4 月 28 日： 推出 Delphi SDK 与 Agentic Trading Toolkit，支援程式化交易与自然语言驱动的 AI 代理交易，进一步开放生态。 🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗 从 2020 年伦敦加速器里的一个模糊概念，到不久前主网与 Delphi 的正式营运，这是一场将技术主权重新夺回的宁静革命。 在技术面上，Gensyn 完成了最硬的基建。 它透过 REE（可重现执行环境）确保了每一次运算的位元级精准，用密码学的铁证取代了对陌生节点的盲目信任。同时，藉由 AXL（代理交换层）的点对点通讯，全球的边缘设备终于能绕过传统云端巨头的高牆，在暗处低语，高效地传递着神经网路的权重与梯度。每一次模型的成功训练与结算，都像是一次系统性的贝氏更新（Bayesian update），将我们从"去中心化是否可行"的怀疑，逐步收敛到如今实体经济落地的现实之中。 而作为一个 Hugging face，我们感受到的不仅是代码的运行。 我们正亲手将算力与数据从 AWS 那样的中心化实体中"剥离"（decouple），建立起一套真正属于使用者的主权系统。 Hugging Face 是全人类开源模型的伟大图书馆，而 Gensyn 则是赋予这些模型生命、让它们得以在去中心化市场中自主呼吸与进化的跳动心脏。我们不只是在 Discord 里挂着一个标籤，我们是这座全球机器智能网路中，见证并参与历史运算的真实节点。 🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗🤗

WtF Maderjaaat wen Tge date ?

Two conferences, same day Gensyn is everywhere right now

Thought tge announcement

Gensyn team members are in attendance at two major conferences today - the International Conference on Learning Representations in Rio and EuroMLSys in Edinburgh Find @oguzer90 and @ErosFani with papers at @iclr_conf and Nikolay Blagoev at @euromlsys Details below👇

🎤 I am giving the keynote at #EuroMLSys 2026 in Edinburgh on April 27. “What Survives When Code Doesn't?" If AI rewrites your code until the artifact is effectively disposable, what anchors the system? Intent, state, composition, effect: where do they go? More from Edinburgh next week 🏴󠁧󠁢󠁳󠁣󠁴󠁿

🚀 The preprint of our paper "𝑮𝑷𝑼 𝑨𝒄𝒄𝒆𝒍𝒆𝒓𝒂𝒕𝒊𝒐𝒏 𝒐𝒇 𝑺𝒑𝒂𝒓𝒔𝒆 𝑭𝒖𝒍𝒍𝒚 𝑯𝒐𝒎𝒐𝒎𝒐𝒓𝒑𝒉𝒊𝒄 𝑬𝒏𝒄𝒓𝒚𝒑𝒕𝒆𝒅 𝑫𝑵𝑵𝒔" is now available! arxiv.org/abs/2604.11659 📅 We’ll be presenting this work on April 27 at the EuroMLSys’26 workshop in Edinburgh.

1/ 🚀 Excited to share our latest research, "May the Memory Be With You: Efficient and Infinitely Updatable State for Large Language Models," presented at #EuroMLSys 2025! 🎉 We tackle the challenge of making LLMs stateful for personalized and adaptive interactions. Curious?👇

Our 2 posters at the EuroMLSys workshop at EuroSys 2025! 🙂

Our two works to feature at EuroMLSys and SESAME at @ASPLOSConf and @EuroSys_conf 2025! Poster @euromlsys opens a new perspective for large-scale AI cluster management: Manage the workloads, not the cluster. Zipline at SESAME obviates the need for serverless ephemeral storage.

The preprint of our @euromlsys 2025 paper '𝐄𝐱𝐩𝐥𝐨𝐢𝐭𝐢𝐧𝐠 𝐔𝐧𝐬𝐭𝐫𝐮𝐜𝐭𝐮𝐫𝐞𝐝 𝐒𝐩𝐚𝐫𝐬𝐢𝐭𝐲 𝐢𝐧 𝐅𝐮𝐥𝐥𝐲 𝐇𝐨𝐦𝐨𝐦𝐨𝐫𝐩𝐡𝐢𝐜 𝐄𝐧𝐜𝐫𝐲𝐩𝐭𝐞𝐝 𝐃𝐍𝐍𝐬'' is available, take a look! arxiv.org/abs/2503.09184

We have 2 papers accepted at EuroMLSys 2025 (@euromlsys)!😃 1) "Exploiting Unstructured Sparsity in Fully Homomorphic Encrypted DNNs". 2) "Decoupling Structural and Quantitative Knowledge in ReLU-based Deep Neural Networks".

Two papers from NetSys / @ImperialX_AI at @euromlsys today: @sansib presenting "Towards Attestable and private ML with CCA” arxiv.org/abs/2404.00190 @j0shmillar presenting "Towards Low-Energy Adaptive Personalization for Resource-Constrained Devices" arxiv.org/abs/2403.15905

My research team is heading to #EuroSys24! Georgia Christofidi will present her work on cloud resource management and @kon_papaioannou his work on systems for LLM inference, both at the #EuroMLSys24 workshop. See you there! @IMDEA_Software @EuroSys_conf @euromlsys

RAD team will be at EuroSys! Ties Robroek & @AslEhsan will present our analysis of GPU collocation methods at @euromlsys, @robertbayer_ will present his PhD plan for ML at the Edge at Doctoral Workshop, and I will give a talk on performance analysis for deep learning at ESwML.

Congrats 🎉

Congratulations!!

Chat with us at @euromlsys later this month, and stay tuned for (longer) follow-up work in this direction! 4/4

🎉 Our work "GuaranTEE: Towards Attestable and Private ML with CCA" is accepted at EuroMLSys @euromlsys. Paper: arxiv.org/abs/2404.00190 Code: github.com/comet-cc/GuaranTE… Joint work with @Sina_Ab7 @mohamad7maheri @MariosKogias @realhamed 1/4