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.
Tintin(3/3) 💢
Weryfikuj swoje odpowiedzi za pomocą pozycji
Użytkownik Tintin(3/3) 💢 udostępnił ponownie
Aspecta to w zasadzie platforma do emisji aktywów, prawda? Choć historia i koncepcja są bardzo atrakcyjne, problem polega na tym, że wolumen jest mały, łączna wartość transakcji wynosi chyba tylko 50M.
To projekt z niskim sufitem, ale z innowacjami, który został wywindowany do wysokości, która mu nie przysługuje.
Nawet Merl miał swoich wielkich mędrców, którzy debatowali, czy powinien przyjąć jakieś szerokie propozycje, które nie pasują do jego domu. 😭😭😭
16,24K
Grupa Yajiang zainwestowała 1,2 biliona RMB, co odpowiada 165 miliardom USD, co jest mniej więcej równowartością 1,5 Solany.
Jeśli Grupa Yajiang wydałaby token YJB oparty na energii elektrycznej, bezpośrednio powiązany z aktywami hydroelektrycznymi i ich zdolnością produkcyjną, fabryki, centra obliczeniowe itp. mogłyby używać YJB do zakupu przyszłych praw do zużycia energii, co pozwoliłoby na wcześniejsze zablokowanie kosztów energii i zabezpieczenie się przed ryzykiem wahań cen energii. Można by również uczestniczyć w stakingu, aby uzyskać zyski, a YJB mógłby być używany jako aktywo zabezpieczające w pulach płynności, aby zapewnić płynność i zarabiać prowizje.
Dodawanie warzyw, to naprawdę dodawanie warzyw!
377,11K
Szczerze mówiąc, kiedy kupowałem $MORE, nie byłem zbyt pewny. W dniu uruchomienia UniCall spadło tak mocno, że przez chwilę myślałem o sprzedaży, ale ostatecznie nie zrobiłem tego, może przez lenistwo, a może dlatego, że uwierzyłem w rybne kulki.
Później odkryłem, że w portfelu UnicornX mam już ponad 60% zysku. Dzisiaj znowu zobaczyłem tweet Anny @A_unicornverse i dopiero wtedy zrozumiałem: okazuje się, że ktoś naprawdę pamięta o takich jak my, którzy nie uciekli.
Otrzymałem airdrop diamentowych rąk, nie jest ich dużo, ale po raz pierwszy zostałem rozpoznany na łańcuchu z powodu zaufania, a nie spekulacji. Teraz kapitalizacja rynkowa $MORE wzrosła do 16M, a wielu ludzi zaczyna badać ten projekt. Nadal będę trzymał tę partię tokenów, punkty i tym podobne nie są najważniejsze, bardziej chcę zobaczyć, jak daleko to może zajść.
Wyrażenie i estetyka Moonveil mają coś w sobie, tweet MJ @Moonveil_Meej przeczytałem kilka razy, nie wygląda na coś wyprodukowanego.
W obecnym rynku zaufanie to najcenniejszy alpha.
5,11K
$KET pomyślnie zalogował się na Kraken, a działania zespołu są wyraźne. Jako kluczowy lider ekosystemu AVAX, dostępność tokenów jest ograniczona, a proporcja posiadania przez oficjalne źródła jest stosunkowo wysoka.
Jestem dość optymistyczny co do jego potencjału i mam nadzieję, że będzie w stanie ożywić cały ekosystem.
9,31K
Gmira(3/3)
Przetestowałem system weryfikacji Mira — całkiem interesujące.
Rozbija treści generowane przez AI zdanie po zdaniu i uruchamia każde z nich przez wiele walidatorów.
• Jeśli się zgadzają, oznaczane jest na zielono (prawda) lub na czerwono (fałsz).
• Jeśli się nie zgadzają, jest szare — brak konsensusu.
Co mnie zaskoczyło: szare przypadki są w rzeczywistości najczęstsze, ale rzadko się o nich mówi.
Większość wyników AI nie jest jednoznacznie prawdziwa ani fałszywa — po prostu znajduje się w tej niepewnej strefie.
Weryfikacja wydaje się bardziej infrastrukturą niż tylko narzędziem. Dwie rzeczy, które mi się podobały:
1. Odbija rzeczywisty świat — nie wszystko ma odpowiedź tak/nie. Weryfikacja pokazuje ci niezgodność zamiast ją ukrywać.
2. Dostępne przez API — co oznacza, że może być zintegrowane z moderacją AI, automatycznymi przeróbkami, systemami etykietowania itp.
W świecie zalanym treściami generowanymi przez AI, może to, czego naprawdę potrzebujemy, to nie tylko więcej odpowiedzi, ale jaśniejsze sygnały dotyczące niepewności.
18 lip, 09:15
Dziś spróbowałem～
Ten obrazek pokazuje wyniki weryfikacji systemu Verify Mira dla fragmentu treści wygenerowanej przez AI.
Każde zdanie było niezależnie oceniane przez wielu weryfikatorów, a gdy wyniki były zgodne, oznaczano je na zielono lub czerwono, a w przypadku rozbieżności oznaczano na szaro jako brak konsensusu.
Z obrazu można zauważyć, że są oznaczone zdania prawdziwe, fałszywe oraz jedna kategoria szarych zdań, które są niezgodne w ocenach modeli.
Ta kategoria jest w rzeczywistości najczęstsza, ale rzadko poruszana.
System Verify Mira to bardziej podstawowe rozwiązanie, które moim zdaniem ma dwa znaczenia:
1. Bardziej odpowiada rzeczywistemu światu: większość kontrowersyjnych informacji nie jest absolutnie prawdziwa lub fałszywa, ale brakuje konsensusu. Verify nie unika niepewności, ale bezpośrednio oznacza brak konsensusu.
2. Technicznie dostępne: Verify oferuje API, które można bezpośrednio zintegrować z AI weryfikacją, automatycznym regenerowaniem, oznaczaniem treści i innymi scenariuszami.
W tej erze, gdy treści generowane przez modele AI są powszechne, myślę, że potrzebujemy nie tylko więcej odpowiedzi, ale także bardziej wyraźnego „niepewności”.
@MiraNetworkCN
@Mira_Network
2,09K
Gmira(3/3)
Przetestowałem system weryfikacji Mira — całkiem interesujące.
Rozbija treści generowane przez AI zdanie po zdaniu i uruchamia każde z nich przez wiele walidatorów.
• Jeśli się zgadzają, oznaczane jest na zielono (prawda) lub na czerwono (fałsz).
• Jeśli się nie zgadzają, jest szare — brak konsensusu.
Co mnie zaskoczyło: szare przypadki są w rzeczywistości najczęstsze, ale rzadko się o nich mówi.
Większość wyników AI nie jest wyraźnie prawdziwa ani fałszywa — po prostu znajduje się w tej niepewnej strefie.
Weryfikacja wydaje się bardziej infrastrukturą niż tylko narzędziem. Dwie rzeczy, które mi się podobały:
odzwierciedla rzeczywisty świat — nie wszystko ma odpowiedź tak/nie. Weryfikacja pokazuje niezgodność zamiast ją ukrywać.
2. Dostępność API — co oznacza, że może być podłączona do moderacji AI, automatycznych przeróbek, systemów etykietowania itp.
W świecie zalanym treściami generowanymi przez AI, może to, czego naprawdę potrzebujemy, to nie tylko więcej odpowiedzi, ale jaśniejsze sygnały dotyczące niepewności.
18 lip, 09:15
Dziś spróbowałem～
Ten obrazek pokazuje wyniki weryfikacji systemu Verify Mira dla fragmentu treści wygenerowanej przez AI.
Każde zdanie było niezależnie oceniane przez wielu weryfikatorów, a gdy wyniki były zgodne, oznaczano je na zielono lub czerwono, a w przypadku rozbieżności oznaczano na szaro jako brak konsensusu.
Z obrazu można zauważyć, że są oznaczone zdania prawdziwe, fałszywe oraz jedna kategoria szarych zdań, które są niezgodne w ocenach modeli.
Ta kategoria jest w rzeczywistości najczęstsza, ale rzadko poruszana.
System Verify Mira to bardziej podstawowe rozwiązanie, które moim zdaniem ma dwa znaczenia:
1. Bardziej odpowiada rzeczywistemu światu: większość kontrowersyjnych informacji nie jest absolutnie prawdziwa lub fałszywa, ale brakuje konsensusu. Verify nie unika niepewności, ale bezpośrednio oznacza brak konsensusu.
2. Technicznie dostępne: Verify oferuje API, które można bezpośrednio zintegrować z AI weryfikacją, automatycznym regenerowaniem, oznaczaniem treści i innymi scenariuszami.
W tej erze, gdy treści generowane przez modele AI są powszechne, myślę, że potrzebujemy nie tylko więcej odpowiedzi, ale także bardziej wyraźnego „niepewności”.
@MiraNetworkCN
@Mira_Network
251
Najlepsze
Ranking
Ulubione