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先生方、バイナンスのスポットに上場される予定@SuccinctLabs非常に速い質問があります テストネットユーザーがエアドロップしたコインはどこで入手できますか? インターネットとは?

紛らわしい プロジェクトについて毎日ツイートしてリストに載れるわけではありません おそらく、ICTの重みがランキングに影響を与えるからだろう メカニズムの問題なのか、何があっても、$M市場を引っ張って、ロングオーダーを何度かしました ここ2日間で0.30付近の底から上昇し、ほぼ2倍に上昇しました プロジェクト当事者には本当にパターンがあり、報酬を送って皿を引いた後、数日間ツイートしておらず、何も言わず、ただ皿を引っ張るだけです~ 年末に安定した1U以上が見えたら、自信がありますか? Crik - クリック 🦗🦗 @MemeCore_ORG @MemeX_MRC20 @KaitoAI @MeCo_ICE #MemeX #MemeCore $M #KAITO @Wanamaker_X $stM @Calderaxyz @MaplestoryU なぜこの二人がリストに載っているのかわかりません

Kaito Capital ローンチパッドは、最初のコミュニティ オファリングの頼りになる場所として急速に普及しています あなたが Kaito エコシステムの一員である場合 (ステーカー、ヤップス保有者、ヤッパー、カルチャーキャリア) は、すでに Espresso、Theoriq、Billions などの将来のトークンを受動的に獲得しています あなたがそれらのいずれかの大勢の強気な場合は、エクスポージャーを2倍または3倍に減らすことができるメカニズムもあります 乞うご期待!

AIの基盤に大きな転換が進んでおり、0G Labsがそれをリードしています。 @sandy_carter の @Forbes に関する最新記事では、@0G_Research の最新のブレークスルーが捉えられています: 0G はこれまでで最大の分散 LLM である 100B+ パラメーターをトレーニングします。 →でダイブ

戦略はもはやPDFではありません。 プログラム可能、モジュール式、コンポーザブルです。 古いDeFiの世界では: 📝 スレッドを書きました 🛠 手順を説明しました 👥 おそらく何人かは手動でコピーした INFINITの世界では: 🧠 戦略を促す ⚙️ AIが検証可能な実行モジュールを構築する 🧩 他の人はそれをリミックスし、最適化し、フォークします 📈 パフォーマンスが追跡されます。報酬は本物です。 INFINITは、スマートコントラクトのレゴブロックのように、すべてのオンチェーンアイデアを構成可能にしますが、戦略用です。 戦略流動性の時代へようこそ。 $IN #Defi @Infinit_Labs @ElectricCapital @mirana @hashed_official @InitCapital_ @init_intern @KaitoAI #Yapping @tascha_panpan

ピア検証とステーキングによるデータ品質保証 Sapien の分散型アプローチはデータ収集にとどまりません。また、ピア検証やステーキングなどのメカニズムを通じてデータ品質も保証します。 AIトレーニングにデータを使用する前に、同僚(システム内の他の専門家)によってレビューおよび検証され、データが正確で、関連性があり、信頼できることが確認されます。 このプラットフォームはステーキング システムも使用しており、貢献者はデータを送信する前に担保としてトークンをロックする必要があります。データが高品質であると検証されれば、報酬が与えられます。そうでない場合は、罰則が科せられます。 私の視点: この経済的説明責任とピア検証の組み合わせが、Sapien を他のプラットフォームと区別するものであると信じています。 システムに組み込まれた経済的インセンティブにより、貢献者は最高品質のデータのみを提供する動機付けられます。同時に、ピア検証システムにより、単一のエンティティがデータをチェックせずに制御できないことが保証され、AI トレーニング プロセスの整合性が維持されます。 この二層アプローチにより、Sapien のプラットフォームは効率的であるだけでなく、AI 開発における重要な要素である信頼性も高まります。 @JoinSapien @RowanRK6 @cookiedotfun @cookiedotfuncn #Sapien

Sapien のステーキング システムが持続可能な AI データ経済を構築する方法 Sapien のステーキング システムは、貢献者の金銭的コミットメントを仕事の質に結び付けます。 これにより、貢献者は高品質のデータを送信するインセンティブを得ることができ、スラッシング メカニズムは低品質の作業を削除するのに役立ちます。 このアプローチは、高水準のデータを維持しながら、貢献者がプラットフォームの成功にモチベーションを維持し、投資できるようにする優れた方法だと思います。 @JoinSapien @cookiedotfun @RowanRK6 #sapien

Sapien が分散型コラボレーションを通じて AI パフォーマンスをどのように向上させているか Sapien のプラットフォームには、さまざまな業界や地域の専門家が集まり、AI モデルのトレーニング データが大幅に充実します。 この分散型コラボレーションにより、より堅牢で適応性のある AI モデルが作成されます。 個人的には、これは AI モデルをより包括的にし、現実世界のさまざまなアプリケーションにわたって実行できる能力を備えた大きな前進であると考えています。 @JoinSapien @cookiedotfun @RowanRK6 #sapien

地域や業界の障壁を打ち破る 従来、AI データは特定の業界や地理的地域内で収集されてきたため、AI モデルにバイアスやギャップが生じていました。 しかし、Sapien の分散型プラットフォームは、グローバルな貢献を AI トレーニング プロセスにシームレスに統合できるようにすることで、これらの障壁を打ち破ります。これにより、AI モデルは正確であるだけでなく、多様な地域、文化、業界を代表するデータに基づいてトレーニングされることが保証されます。@JoinSapien 私の視点: グローバルコラボレーションの提唱者として、これはサピエンのアプローチの最も重要な側面の1つであると信じています。AI が現実世界の問題を効果的に解決するためには、私たちが住んでいる世界の複雑さと多様性を反映したデータに基づいて AI をトレーニングする必要があります。Sapien は、グローバルな専門知識を活用することで、AI をさまざまな文化や地域に適用できるようにし、AI システムの適応性と公平性を高めます。 @JoinSapien @cookiedotfun #Sapien