Guten Morgen, liebe Degens der Projekte. Ich habe all das Geld, das ich verdient habe, überall in euch investiert. Ich hoffe, ihr wisst, was zu tun ist 😄 @multiplifi @KaitoAI @FalconStable @cookiedotfun @defidotapp @legiondotcc Hallo, liebe Projektteams Das Geld, das ich jetzt verdient habe, habe ich überall bei euch gestaked. Ihr wisst, was zu tun ist 😄 @multiplifi @KaitoAI @FalconStable @cookiedotfun @defidotapp @legiondotcc

Lehrer, es gibt ein dringendes Problem: @SuccinctLabs wird auf Binance Spot gelistet. Wo können wir die Token für den Airdrop der Testnet-Nutzer abholen? Was ist das Netzwerk?

Es ist sehr verwirrend, dass man nicht einfach jeden Tag Tweets über Projekte posten kann, um in die Charts zu kommen. Vielleicht liegt es daran, dass die Konkurrenz zu groß ist und das Gewicht von ICT das Ranking beeinflusst. Vielleicht ist es ein Problem des Systems, egal wie, $M hat sich nach oben bewegt, ich habe ein paar Long-Positionen gemacht. In den letzten zwei Tagen ist es von unten auf etwa 0,30 gestiegen und hat sich fast verdoppelt. Das Projektteam hat wirklich Weitblick, sie haben die Belohnungen verteilt und dann den Kurs angehoben, seit ein paar Tagen haben sie nichts getweetet, sie reden nicht, sie ziehen nur den Kurs nach oben～ Am Ende des Jahres sehe ich Stabilität über 1U, habt ihr Vertrauen? Crik - crik 🦗🦗 @MemeCore_ORG @MemeX_MRC20 @KaitoAI @MeCo_ICE #MemeX #MemeCore $M #KAITO @Wanamaker_X $stM @Calderaxyz @MaplestoryU, ich weiß nicht, was diese beiden auf der Liste machen.

Kaito Capital Launchpad wird schnell zum Anlaufpunkt für die erste Community-Angebotsrunde. Wenn du Teil des Kaito-Ökosystems bist - Staker, Yaps-Inhaber, Yapper, Kulturträger - verdienst du bereits passiv zukünftige Token von Espresso, Theoriq, Billions und vielen mehr. Wenn du ein großer Bull bei einem von ihnen bist, wird es auch einen Mechanismus geben, der es dir ermöglicht, deine Exposition zu verdoppeln / zu verdreifachen. Bleib dran!

Ein großer Wandel in den Grundlagen der KI ist im Gange, und 0G Labs führt ihn an. Der neueste Artikel von @sandy_carter auf @Forbes beschreibt den neuesten Durchbruch von @0G_Research: 0G trainiert das größte verteilte LLM bisher - über 100 Milliarden Parameter. Tauche ein →

Strategie ist nicht mehr ein PDF. Sie ist programmierbar, modular und zusammensetzbar. In der alten DeFi-Welt: 📝 Du hast Threads geschrieben 🛠 Du hast Schritte erklärt 👥 Vielleicht haben ein paar es manuell kopiert In der Welt von INFINIT: 🧠 Du gibst eine Strategie vor ⚙️ KI erstellt ein verifiziertes Ausführungsmodul 🧩 Andere remixen es, optimieren es, forken es 📈 Die Leistung wird verfolgt. Belohnungen sind echt. INFINIT macht jede Onchain-Idee zusammensetzbar — wie Smart Contract Lego-Blöcke, aber für Strategien. Willkommen im Zeitalter der Strategieliquidität. $IN #Defi @Infinit_Labs @ElectricCapital @mirana @hashed_official @InitCapital_ @init_intern @KaitoAI #Yapping @tascha_panpan

Datenqualitätsprüfung durch Peer-Validierung und Staking Der dezentrale Ansatz von Sapien endet nicht bei der Datensammlung; er gewährleistet auch die Datenqualität durch Mechanismen wie Peer-Validierung und Staking. Bevor Daten für das AI-Training verwendet werden, werden sie von Peers – anderen Experten im System – überprüft und validiert, um sicherzustellen, dass die Daten genau, relevant und zuverlässig sind. Die Plattform verwendet auch ein Staking-System, bei dem die Beitragsleistenden Tokens als Sicherheit sperren müssen, bevor sie Daten einreichen. Wenn ihre Daten als hochwertig validiert werden, werden sie belohnt; wenn nicht, müssen sie mit Strafen rechnen. Meine Perspektive: Ich glaube, dass diese Kombination aus wirtschaftlicher Verantwortung und Peer-Validierung Sapien von anderen Plattformen abhebt. Die wirtschaftlichen Anreize, die in das System eingebaut sind, stellen sicher, dass die Beitragsleistenden motiviert sind, nur die hochwertigsten Daten bereitzustellen. Gleichzeitig sorgt das Peer-Validierungssystem dafür, dass keine einzelne Entität unkontrollierte Kontrolle über die Daten hat, wodurch die Integrität des AI-Trainingsprozesses gewahrt bleibt. Dieser zweischichtige Ansatz macht die Plattform von Sapien nicht nur effizient, sondern auch vertrauenswürdig – ein kritischer Faktor in der AI-Entwicklung. @JoinSapien @RowanRK6 @cookiedotfun @cookiedotfuncn #Sapien

Wie das Staking-System von Sapien eine nachhaltige KI-Datenwirtschaft aufbaut Das Staking-System von Sapien verknüpft das finanzielle Engagement der Mitwirkenden mit der Qualität ihrer Arbeit. Dies stellt sicher, dass die Mitwirkenden einen Anreiz haben, qualitativ hochwertige Daten einzureichen, und der Slashing-Mechanismus hilft, minderwertige Arbeiten zu entfernen. Ich denke, dieser Ansatz ist eine hervorragende Möglichkeit, einen hohen Standard für Daten aufrechtzuerhalten, während sichergestellt wird, dass die Mitwirkenden motiviert und in den Erfolg der Plattform investiert bleiben. @JoinSapien @cookiedotfun @RowanRK6 #sapien

Wie Sapien die KI-Leistung durch dezentrale Zusammenarbeit verbessert Die Plattform von Sapien vereint Experten aus verschiedenen Branchen und Regionen, was die Trainingsdaten für KI-Modelle erheblich bereichert. Diese dezentrale Zusammenarbeit schafft KI-Modelle, die robuster und anpassungsfähiger sind. Persönlich sehe ich dies als einen großen Schritt nach vorne, um KI-Modelle inklusiver zu gestalten, mit der Fähigkeit, in einer Vielzahl von realen Anwendungen zu funktionieren. @JoinSapien @cookiedotfun @RowanRK6 #sapien

Abbau regionaler und branchenspezifischer Barrieren Traditionell wurden AI-Daten innerhalb spezifischer Branchen oder geografischer Regionen gesammelt, was zu Verzerrungen und Lücken in AI-Modellen führte. Die dezentrale Plattform von Sapien hingegen baut diese Barrieren ab, indem sie globale Beiträge nahtlos in den AI-Trainingsprozess integriert. Dies stellt sicher, dass AI-Modelle mit Daten trainiert werden, die nicht nur genau, sondern auch repräsentativ für verschiedene Regionen, Kulturen und Branchen sind. @JoinSapien Meine Perspektive: Als Befürworter globaler Zusammenarbeit glaube ich, dass dies einer der wichtigsten Aspekte von Sapiens Ansatz ist. Damit AI effektiv reale Probleme lösen kann, muss sie mit Daten trainiert werden, die die Komplexität und Vielfalt der Welt, in der wir leben, widerspiegeln. Durch den Zugang zu globalem Fachwissen stellt Sapien sicher, dass AI in verschiedenen Kulturen und Regionen angewendet werden kann, wodurch AI-Systeme anpassungsfähiger und weniger voreingenommen werden. @JoinSapien @cookiedotfun #Sapien