God morgon, kära degens av projekten. Jag har satsat alla pengar jag tjänat på er överallt. Hoppas du vet vad du ska göra 😄 @multiplifi @KaitoAI @FalconStable @cookiedotfun @defidotapp @legiondotcc God morgon, Lao Deng-projektfester Alla pengar jag tjänar nu är utlovade till dig överallt Du vet något 😄 @multiplifi @KaitoAI @FalconStable @cookiedotfun @defidotapp @legiondotcc

Lärare, det finns en mycket snabb fråga @SuccinctLabs kommer att listas på Binance spot Var kan jag få mynten airdrop av våra testnet-användare? Vad är Internet?

Det är förvirrande Det är inte så att du kan göra listan genom att twittra om projektet varje dag Kanske för att vikten av IKT påverkar rankningen Kanske är det ett mekanismproblem, oavsett vad, $M drog marknaden och jag gjorde några långa beställningar Under de senaste två dagarna har den stigit från botten runt 0,30 och har nästan fördubblats Projektfesten har verkligen ett mönster, efter att ha skickat belöningen och dragit plattan har jag inte tweetat på några dagar, jag säger ingenting, bara dra i plattan~ Om du ser en stabil 1U eller högre i slutet av året, är du säker? Crik - crik 🦗🦗 @MemeCore_ORG @MemeX_MRC20 @KaitoAI @MeCo_ICE #MemeX #MemeCore $M #KAITO @Wanamaker_X $stM @Calderaxyz @MaplestoryU Jag vet inte varför dessa två finns med på listan

Kaito Capital Launchpad blir snabbt den bästa platsen för initialt samhällserbjudande om du är en del av Kaito-ekosystemet - stakers, yaps-innehavare, yappers, kulturbärare - tjänar du redan passivt framtida tokens av Espresso, Theoriq, Billions och många fler Om du är en massiv tjur av någon av dem, kommer det också att finnas en mekanism som gör att du kan fördubbla/tredubbla din exponering Håll ögonen öppna!

Ett stort skifte i grunderna för AI är på gång, och 0G Labs leder det. @sandy_carter:s senaste artikel om @Forbes fångar @0G_Research:s senaste genombrott: 0G tränar den största distribuerade LLM:n hittills - 100B+ parametrar. Dyk i →

Strategi är inte längre en PDF. Den är programmerbar, modulär och komponerbar. I den gamla DeFi-världen: 📝 Du skrev trådar 🛠 Du förklarade steg 👥 Kanske några kopierade det manuellt I INFINITs värld: 🧠 Du uppmanar till en strategi ⚙️ AI bygger en verifierbar körningsmodul 🧩 Andra remixar det, optimerar det, gafflar det 📈 Prestanda spåras. Belöningarna är verkliga. INFINIT gör varje onchain-idé komponerbar – som Lego-block med smarta kontrakt, men för strategier. Välkommen till den strategiska likviditetens tidsålder. $IN #Defi @Infinit_Labs @ElectricCapital @mirana @hashed_official @InitCapital_ @init_intern @KaitoAI #Yapping @tascha_panpan

Kvalitetssäkring av data genom kollegial validering och staking Sapiens decentraliserade tillvägagångssätt stannar inte vid datainsamling; Det säkerställer också datakvalitet genom mekanismer som peer-validering och staking. Innan data används för AI-träning granskas och valideras de av kollegor – andra experter i systemet – för att säkerställa att data är korrekta, relevanta och tillförlitliga. Plattformen använder också ett insatssystem, där bidragsgivare måste låsa tokens som säkerhet innan de skickar in data. Om deras data valideras som av hög kvalitet belönas de; Om den inte är det riskerar de påföljder. Mitt perspektiv: Jag tror att denna kombination av ekonomiskt ansvar och kollegial validering är det som skiljer Sapien från andra plattformar. De ekonomiska incitament som är inbyggda i systemet säkerställer att bidragsgivarna är motiverade att endast tillhandahålla data av högsta kvalitet. Samtidigt säkerställer peer-valideringssystemet att ingen enskild enhet har okontrollerad kontroll över data, vilket upprätthåller integriteten i AI-träningsprocessen. Detta tillvägagångssätt med dubbla lager gör Sapiens plattform inte bara effektiv utan också pålitlig – en kritisk faktor i AI-utveckling. @JoinSapien @RowanRK6 @cookiedotfun @cookiedotfuncn #Sapien

Hur Sapiens insatssystem bygger en hållbar AI-dataekonomi Sapiens insatssystem knyter bidragsgivarnas ekonomiska åtagande till kvaliteten på deras arbete. Detta säkerställer att bidragsgivarna har ett incitament att skicka in data av hög kvalitet, och snedstrecksmekanismen hjälper till att ta bort arbete av låg kvalitet. Jag tror att detta tillvägagångssätt är ett utmärkt sätt att upprätthålla en hög standard på data samtidigt som man ser till att bidragsgivarna förblir motiverade och investerade i plattformens framgång. @JoinSapien @cookiedotfun @RowanRK6 #sapien

Hur Sapien förbättrar AI-prestanda genom decentraliserat samarbete Sapiens plattform samlar experter från olika branscher och regioner, vilket avsevärt berikar träningsdata för AI-modeller. Detta decentraliserade samarbete skapar AI-modeller som är mer robusta och anpassningsbara. Personligen ser jag detta som ett stort steg framåt för att göra AI-modeller mer inkluderande, med förmågan att prestera i en rad verkliga applikationer. @JoinSapien @cookiedotfun @RowanRK6 #sapien

Bryta ner regionala och branschmässiga hinder Traditionellt har AI-data samlats in inom specifika branscher eller geografiska regioner, vilket har lett till fördomar och luckor i AI-modeller. Sapiens decentraliserade plattform bryter dock ner dessa barriärer genom att göra det möjligt att sömlöst integrera globala bidrag i AI-träningsprocessen. Detta säkerställer att AI-modeller tränas på data som inte bara är korrekta utan också representativa för olika regioner, kulturer och branscher. @JoinSapien Mitt perspektiv: Som förespråkare för globalt samarbete tror jag att detta är en av de viktigaste aspekterna av Sapiens tillvägagångssätt. För att AI ska vara effektiv när det gäller att lösa verkliga problem måste den tränas på data som återspeglar komplexiteten och mångfalden i den värld vi lever i. Genom att utnyttja global expertis säkerställer Sapien att AI kan tillämpas i olika kulturer och regioner, vilket gör AI-system mer anpassningsbara och opartiska. @JoinSapien @cookiedotfun #Sapien