Popularne tematy
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Professor Jo 🐙
Opierając się na swojej karierze w finansach przejęć, jest "rolnikiem DeFi Joseon", który biegnie w kierunku większego marzenia w DeFi. @0xundefined_
<Teraz to nie model, ale dane są konkurencyjne>
Rdzeniem przemysłu AI nie są już obliczenia ani modele, ale 'dane wysokiej jakości.' Tak jak ludzka cywilizacja rozwijała się dzięki ropie naftowej w przeszłości, AI również potrzebuje nowego 'paliwa', aby iść naprzód. Tak jak ropa była wykorzystywana jako źródło energii i materiał przed i po II wojnie światowej, prowadząc do szybkiej industrializacji, sposób zabezpieczania i przetwarzania danych będzie decydował o przywództwie w erze AI.
Elon Musk również wspomniał o tym na początku tego roku. "Wykończyliśmy skumulowaną sumę ludzkiej wiedzy w uczeniu AI." To prawda, że modele takie jak GPT szybko się rozwijały, zbierając publiczne dane z witryn internetowych, książek, kodu i obrazów. Jednak teraz potrzebujemy nowych form danych, które są albo objęte prawami autorskimi, albo w ogóle nie istnieją.
Na przykład w dziedzinach takich jak pojazdy autonomiczne i robotyka potrzebujemy złożonych danych opartych na integracji wielu czujników, takich jak kamery, radary i lidary, a także danych przypadków zbieranych w rzeczywistych środowiskach, które nie istnieją w sieci.
Większym problemem jest 'jak je dobrze połączyć', a nie sama technologia. Tysiące ludzi muszą zbierać, etykietować i aktualizować dane, będąc rozproszonymi, a centralizowane metody stosowane do tej pory mają trudności z obsługą tej różnorodności i skali. Dlatego przemysł AI coraz bardziej konwerguje w kierunku idei, że podejście zdecentralizowane jest rozwiązaniem.
W tym miejscu wkracza 'Poseidon (@psdnai)'. Poseidon to nie tylko magazyn danych; to infrastruktura, która odbiera, weryfikuje i udoskonala dane z rzeczywistego świata, aby stworzyć zbiory danych do treningu, które można wykorzystać bez obaw o prawa autorskie.
Mówiąc metaforycznie, Poseidon jest 'rafinerią ropy naftowej.' Bierze surowe dane i przekształca je w paliwo, które AI może wykorzystać do nauki. Cały ten proces działa na @StoryProtocol. Przejrzysto rejestruje na łańcuchu, kto dostarczył dane, na jakich warunkach i kto je wykorzystał. Ci, którzy dostarczają dane, otrzymują sprawiedliwe wynagrodzenie, a deweloperzy AI mogą je wykorzystywać z spokojem.
Poseidon, który osiągnie innowacje na poziomie danych, a nie poprzez GPU lub modele, może być najlepszym przykładem zastosowania technologii web3 w branżach web2.
23 lip, 00:18
Z radością ogłaszamy, że prowadzimy rundę seedową na kwotę 15 milionów dolarów w Poseidon, który został inkubowany przez @StoryProtocol i buduje zdecentralizowaną warstwę danych do koordynacji podaży i popytu na dane do treningu AI.
Pierwsza generacja modeli podstawowych AI była trenowana na danych, które wydawały się być efektywnie nieograniczonym zasobem. Dziś najbardziej dostępne zasoby, takie jak książki i strony internetowe, zostały w dużej mierze wyczerpane, a dane stały się czynnikiem ograniczającym postęp AI.
Wiele z pozostałych danych jest teraz albo niższej jakości, albo niedostępnych z powodu ochrony własności intelektualnej. Dla niektórych z najbardziej obiecujących zastosowań AI — w robotyce, pojazdach autonomicznych i inteligencji przestrzennej — dane nawet jeszcze nie istnieją. Teraz te systemy potrzebują zupełnie nowych rodzajów informacji: wielozmysłowych, bogatych w przypadki brzegowe, uchwyconych w naturalnym środowisku. Skąd weźmie się wszystkie te dane z fizycznego świata?
Wyzwanie nie jest tylko techniczne — to problem koordynacji. Tysiące współpracowników muszą działać razem w rozproszony sposób, aby pozyskiwać, etykietować i utrzymywać fizyczne dane, których potrzebuje AI nowej generacji. Wierzymy, że żadne scentralizowane podejście nie może efektywnie zorganizować tworzenia i kuracji danych, które są potrzebne na wymaganym poziomie skali i różnorodności. Zdecentralizowane podejście może to rozwiązać.
@psdnai pozwala dostawcom zbierać dane, których potrzebują firmy AI, zapewniając jednocześnie bezpieczeństwo IP dzięki programowalnej licencji IP Story. Ma to na celu ustanowienie nowej podstawy ekonomicznej dla internetu, w której twórcy danych są sprawiedliwie wynagradzani za pomoc firmom AI w zasilaniu nowej generacji inteligentnych systemów.
Zespół Poseidon, kierowany przez głównego naukowca i współzałożyciela @SPChinchali, ma głęboką wiedzę w zakresie infrastruktury AI. Sandeep jest profesorem na UT Austin, specjalizującym się w AI, robotyce i systemach rozproszonych, z doktoratem z AI i systemów rozproszonych na Stanfordzie. Szef produktu i współzałożyciel @sarickshah spędził dekadę jako inżynier uczenia maszynowego, skalując produkty AI dla dużych przedsiębiorstw w sektorze usług finansowych, telekomunikacji i opieki zdrowotnej.
Cieszymy się, że możemy wspierać Poseidon w jego pracy nad rozwiązaniem jednego z najważniejszych wąskich gardeł w rozwoju AI.
2,08K
<Dlaczego Sonic przyjechał do Korei?>
Na początku tego roku @SonicLabs wzbudził emocje wśród degeneratów DeFi. Na szybko odnowionym łańcuchu, nostalgiczne produkty DeFi powróciły. Wtedy mówiono, że około 200 milionów tokenów $S zostanie rozdystrybuowanych na podstawie punktów, co stanowiło około 6% całkowitej podaży, tworząc znaczną ekscytację.
Jednakże, gdy globalne zainteresowanie łańcuchami specjalizującymi się w DeFi osłabło, Sonic prawdopodobnie wie, że nie ma wielu użytkowników za granicą, którzy podejmą się tej ilości.
Ostatecznie uważam, że jedynym rynkiem, na którym można oczekiwać reakcji, jest 'Korea', dlatego to wydarzenie zostało zaplanowane. Jednak koreańscy inwestorzy są teraz wykształceni i nie będzie to tak łatwe jak wcześniej.
Większość osób zgromadzonych na wydarzeniu to farmerzy airdropów, a uczestnicy z perspektywy projektu są postrzegani jako 'obciążenie'.
W końcu, jeśli nie będą konkurować z prawdziwymi produktami, które ucieleśniają ducha DeFi jak wcześniej, uważam, że będzie trudno odzyskać uwagę. Osobiście uważam, że to niefortunne widzieć, jak Sonic, którego kiedyś lubiłem, zostaje wypchnięty z centrum uwagi jak Vera.
17 lip, 18:28
IRL airdrop @SonicLabs Korea 🔥🔥
1,01K
<Historia, Zyskując Nową Dynamikę>
Nowa postać dołączyła do @StoryProtocol, która przekształca przemysł treści poprzez tokenizację IP.
To Sandeep Chinchali, profesor na UT Austin i ekspert w dziedzinie AI, robotyki oraz systemów rozproszonych.
Sandeep Chinchali, były badacz NASA, studiował generatywną AI i robotykę w chmurze na Stanfordzie, a obecnie jest profesorem na UT Austin, zajmującym się autonomicznym prowadzeniem pojazdów i rozproszonymi modelami uczenia maszynowego.
Podczas swoich badań zainstalował czarne skrzynki bezpośrednio w pojazdach, aby zbierać dane z rzeczywistego świata, analizując rzadkie sceny znane jako 'wydarzenia długiego ogona'. Głęboko zrozumiał znaczenie jakości danych i ich rzadkości, etykietując te dane i trenując lekkie modele AI na sprzęcie TPU do głębokiego uczenia.
W tym procesie zadał sobie pytanie.
"Aby AI działało prawidłowo w rzeczywistości, potrzebuje jakościowych danych, a nie tylko modeli. A aby zbierać te dane dobrowolnie, konieczna jest skuteczna struktura zachęt."
Odpowiedź znalazł w Story.
@StoryProtocol definiuje dane nie tylko jako zasób, ale jako IP, i buduje system nagród na łańcuchu.
Zbieranie rzadkich danych → Etykietowanie → Synteza → Rejestracja na łańcuchu → Dystrybucja tantiem
Każdy krok jest przejrzysto śledzony na łańcuchu. Profesor Sandeep wyjaśnia to w następujący sposób.
"Rejestruję rzadką scenę jazdy uchwyconą przez mój rejestrator w Story, a przyjaciel ją etykietuje. Na tej podstawie AI tworzy syntetyczne dane, generując połączone IP na każdym kroku, a tantiemy są automatycznie dystrybuowane do wszystkich współtwórców."
Jako Główny Oficer AI w Story, profesor Sandeep Chinchali będzie prowadził ogólną strategię AI, infrastrukturę danych do uczenia na łańcuchu oraz projekt rozproszonego systemu nagród za dane. Definiuje wartość danych w następujący sposób.
"Dane to nowe IP."
17 lip, 23:01
Przedstawiamy nowego Dyrektora AI w Story, @SPChinchali.
Sandeep jest profesorem na UT Austin, koncentrującym się na GenAI, robotyce i systemach rozproszonych. Jest byłym badaczem NASA, wczesnym inżynierem startupu przejętego przez VMware i posiada doktorat z AI oraz systemów rozproszonych z Uniwersytetu Stanforda.
Jako Dyrektor AI, Sandeep będzie prowadził strategię AI Story, napędzając kluczowe inkubacje i doradzając szerszemu ekosystemowi, jak uchwycić ogromną szansę, jaką niesie AI.
Praca Sandeepa od dawna koncentruje się na tym, jak roboty, czujniki i modele ML mogą uczyć się z chaotycznego świata fizycznego. Teraz przynosi swoją wiedzę do web3 i Story.
To dlatego, że następny skok AI nie polega na większej liczbie GPU. Chodzi o odblokowanie najbardziej wartościowej (i niedostatecznie obsługiwanej) kategorii IP: danych z rzeczywistego świata.
Powierzenie Sandeepowi tej roli to ważny krok w kierunku realizacji wizji Rozdziału 2 Story. W przyszłym tygodniu ta wizja ożyje w wielkim stylu.
Bądźcie czujni.
8,89K
<Wywiad z RedStone>
RedStone to modułowy projekt oracle blockchain, który dostarcza bezpieczne, szybkie i opłacalne źródła danych dla ponad 1250 aktywów na ponad 70 łańcuchach.
Jego architektura oddziela zbieranie danych poza łańcuchem od dostarczania na łańcuchu, wspierając zarówno mechanizmy pull, jak i push. Taki projekt daje programistom elastyczność w optymalizacji między kosztami gazu a wydajnością w czasie rzeczywistym.
Dziś wieczorem o 22:00 KST dołączy do nas założyciel RedStone, aby opowiedzieć o ich wizji i strategiach dla szybko rosnących rynków stablecoinów i RWA.
👉
5,21K
<Czy treść stworzona przez AI jest prawdziwa?>
Verify od @Mira_Network to infrastruktura, która odpowiada na to pytanie. Ocenia każde twierdzenie za pomocą trzech wyspecjalizowanych modeli weryfikacji, klasyfikując wyniki jako 'prawda', 'fałsz' lub 'brak konsensusu'.
Jeśli wszystkie modele osiągną ten sam wniosek, uznaje się to za wiarygodny wynik; jeśli się różnią, budzi to flagę podejrzenia. Chodzi nie tylko o znalezienie właściwej odpowiedzi, ale także o dostarczenie 'niepewności' jako danych.
Verify to nie tylko prosta demonstracja; to 'infrastruktura zaufania'. Oferuje backend za pośrednictwem API, umożliwiając firmom wykrywanie autentyczności treści generowanych przez AI, automatyczne filtrowanie dezinformacji oraz łączenie z ludzką recenzją, gdy jest to konieczne.
16 lip, 20:01
Internet ma problem z prawdą.
Dlatego stworzyliśmy Mira Verify, które wykorzystuje konsensus wielomodelowy do identyfikacji halucynacji i dezinformacji.
Mira to multi-sig prawdy.
2,22K
<Myśli na temat oglądania SharpLink Gaming>
Wydaje się, że ConsenSys wytycza drogę, czyniąc "strategię finansową Ethereum" znaczącym trendem. SharpLink Gaming systematycznie gromadzi Ethereum, pozyskując około 500 miliardów wonów poprzez PIPE, a różnica w porównaniu do strategii finansowej Bitcoina polega na tym, że Ethereum może generować zyski poprzez zarządzanie aktywami, a nie tylko proste trzymanie.
Ciekawi mnie, jak będą zarządzać zebranym Ethereum. Patrząc na przypadek @SharpLinkGaming, można potwierdzić, że zarządzają aktywami na podstawie LST lub LRT poprzez Figment.
Figment jest jednym z czołowych walidatorów na Ethereum i prowadzi dedykowany skarbiec dla inwestorów instytucjonalnych, zapewniając stabilne zwroty z stakingu. Projekty takie jak @Obol_Collective pomagają dużym operatorom walidować bardziej stabilnie i efektywnie, podobnie jak Figment.
W miarę jak coraz więcej instytucji przyjmuje strategie Ethereum, wierzę, że podaż Ethereum nieuchronnie skoncentruje się na tych specyficznych dla instytucji walidatorach. Szczególnie, że zarządzanie ryzykiem jest kluczowe dla instytucji, mają tendencję do bardzo ostrożnego prowadzenia węzłów, aby zminimalizować ryzyko, takie jak przestoje czy slashing.
Na przykład, jeśli podczas uruchamiania węzła z jednym kluczem walidatora wystąpi klęska żywiołowa, może to skutkować utratą nie tylko przyszłych nagród, ale także stakowanego kapitału. Aby zredukować takie ryzyko, popyt na infrastrukturę, która rozdziela klucze walidatorów na wiele węzłów, a mianowicie DVT (DVT: Technologia Rozproszonego Walidatora), ma szansę na dalszy wzrost.
Decydującą różnicą infrastrukturalną między Ethereum a Solaną jest jej zdecentralizowana struktura obliczeniowa. Została zaprojektowana w celu uniknięcia pojedynczych punktów awarii poprzez co najmniej 5-6 klientów, nawet jeśli świat miałby się skończyć. Aby instytucje mogły właściwie skorzystać z tej narracji Ethereum, muszą strategizować, aby zredukować pojedyncze punkty awarii na poziomie walidatora, z projektami takimi jak @Obol_Collective w centrum tych wysiłków.
Ostatecznie, w miarę jak coraz więcej firm wybiera strategię finansową Ethereum, popyt na projekty, które mogą pomóc im w lepszej walidacji lub uproszczeniu zarządzania aktywami, naturalnie wzrośnie.
6 lip, 17:27
DVV Wszystkie Czasowe Wysokości + Zwiększenie Limitu
Zdecentralizowany Vault Walidatora osiągnął najwyższy poziom w historii wynoszący 14,344 wstETH (~44 mln USD).
Dodatkowo, limit depozytu został zwiększony do 20,000 wstETH, co wspiera adopcję DVT przez Lido, Obol i SSV.
Wyższe limity. Więcej decentralizacji.
7,24K
<Zmieniła się gramatyka inwestycyjna globalnych VC>
Obecnie globalne fundusze VC inwestują w firmy, które chcą włączyć aktywa cyfrowe jako aktywa strategiczne. Pantera niedawno stworzyła fundusz DAT (Digital Asset Treasury) i zainwestowała w spółki takie jak Cantor Equity Partners () i mówi się, że czerpie zyski z premii od 1,5 do 10-krotności wartości aktywów netto (NAV).
Finalnie powstała nowa meta skupiona wokół firm i funduszy private equity. To, o czym możemy tutaj pomyśleć, to dowiedzieć się z wyprzedzeniem, które monety te firmy zaliczą do aktywów strategicznych w przyszłości.
Na przykład wydaje się, że projekty takie jak @StoryProtocol mogą zostać włączone do funduszu AI zarządzanego przez Grayscale, a jeśli VC, które poważnie podchodzą do AI, takie jak @DCGco, stworzą osobny ETF AI, istnieje możliwość, że monety AI, takie jak $IP, $TAO i $Flock, mogą zostać strategicznie uwzględnione.
Jeśli spojrzysz na obecną sprawę Pantery, zobaczysz główne monety, takie jak Bitcoin, Ethereum, Ripple, Avalanche, Hyperliquid i Sui.
W związku z tym uważam, że bardziej realistyczne byłoby poszukiwanie kandydatów, których spółki i fundusze mogłyby zaliczyć do aktywów strategicznych wśród spółek o średniej i małej kapitalizacji.
27 cze 2025
Zaktualizowaliśmy Grayscale Research Top 20. Top 20 reprezentuje zróżnicowany zestaw aktywów w różnych sektorach kryptowalut, które, naszym zdaniem, mają duży potencjał w nadchodzącym kwartale. Nowymi aktywami w tym kwartale są Avalanche $AVAX i Morpho $MORPHO. Wszystkie aktywa w naszej liście Top 20 charakteryzują się wysoką zmiennością cenową i powinny być traktowane jako wysokie ryzyko.
Przeczytaj pełny raport:
9,25K
„CLOB-y na Blobach” oznaczają ogromną szansę na przychody dla Celestii. Wysokowydajne miejsca handlowe przechodzą na architektury modułowe, a Celestia staje się preferowaną warstwą DA dla giełd opartych na CLOB.
Dziś wieczorem o 23:00 KST będę gościć @nickwh8te z @celestia w moim podcaście na YouTube, aby zgłębić, co naprawdę oznacza ta zmiana.
12,26K
Rynek koreański jest nadal entuzjastycznie nastawiony do nowych monet, ale monety, które przetrwały burze przez długi czas, mogą być lepszym wyborem. @maplefinance
10 cze 2025
Korea staje się poważnym rynkiem, który traktuje RWAs na serio. Maple Finance niedawno poszerzyło swoje zainteresowania - nie tylko w zakresie kredytów prywatnych, ale także stabilnych monet przynoszących zyski poprzez swoje usługi pożyczkowe. Dziś wieczorem o 22:00 KST będę gościć @syrupsid z Maple Finance (@maplefinance) w moim podcaście na YouTube.
193
Najlepsze
Ranking
Ulubione