Chào buổi sáng, các degens thân mến của các dự án. Tôi đã đặt cược tất cả số tiền tôi kiếm được vào các bạn ở khắp mọi nơi. Hy vọng các bạn biết phải làm gì 😄 @multiplifi @KaitoAI @FalconStable @cookiedotfun @defidotapp @legiondotcc Chào, các bạn dự án cũ Tôi đã đặt cược tất cả số tiền tôi kiếm được vào các bạn ở khắp mọi nơi Các bạn hiểu chuyện này 😄 @multiplifi @KaitoAI @FalconStable @cookiedotfun @defidotapp @legiondotcc

Các thầy cô ơi, có một vấn đề gấp @SuccinctLabs sắp lên sàn giao dịch Binance rồi. Chúng tôi lấy đồng coin airdrop cho người dùng testnet ở đâu? Mạng lưới là gì?

Rất bối rối, không phải cứ mỗi ngày đăng tweet về dự án là có thể lên bảng xếp hạng. Có thể là do quá cạnh tranh, trọng số của ICT ảnh hưởng đến thứ hạng. Có thể là vấn đề cơ chế, dù sao đi nữa, $M đã tăng giá, tôi đã thực hiện vài lệnh mua. Hai ngày qua từ đáy tăng lên gần 0.30, đã tăng gần gấp đôi. Nhà phát triển dự án thực sự có tầm nhìn, sau khi gửi xong phần thưởng lại tăng giá, đã vài ngày không đăng tweet, không nói gì chỉ tăng giá～ Cuối năm nhìn thấy ổn định trên 1U, có tự tin không? Crik - crik 🦗🦗 @MemeCore_ORG @MemeX_MRC20 @KaitoAI @MeCo_ICE #MemeX #MemeCore $M #KAITO @Wanamaker_X $stM @Calderaxyz @MaplestoryU hai cái này cũng không biết làm gì mà lại có mặt trong bảng.

Kaito capital launchpad nhanh chóng trở thành nơi lý tưởng cho các đợt chào bán cộng đồng ban đầu nếu bạn là một phần của hệ sinh thái Kaito - những người staking, những người nắm giữ yaps, yappers, những người mang văn hóa - bạn đã đang kiếm được các token tương lai của Espresso, Theoriq, Billions, và nhiều hơn nữa một cách thụ động nếu bạn là một người rất lạc quan về bất kỳ token nào trong số đó, sẽ có một cơ chế cho phép bạn gấp đôi / gấp ba mức độ tiếp xúc của mình hãy theo dõi!

Một sự thay đổi lớn trong nền tảng của AI đang diễn ra, và 0G Labs đang dẫn đầu. Bài viết mới nhất của @sandy_carter trên @Forbes ghi lại bước đột phá mới nhất của @0G_Research: 0G đã huấn luyện LLM phân tán lớn nhất từ trước đến nay - hơn 100B tham số. Khám phá ngay →

Chiến lược không còn là một tài liệu PDF nữa. Nó có thể lập trình, mô-đun và kết hợp. Trong thế giới DeFi cũ: 📝 Bạn viết các chủ đề 🛠 Bạn giải thích các bước 👥 Có thể một vài người đã sao chép nó một cách thủ công Trong thế giới của INFINIT: 🧠 Bạn đưa ra một chiến lược ⚙️ AI xây dựng một mô-đun thực thi có thể xác minh 🧩 Những người khác remix, tối ưu hóa, fork nó 📈 Hiệu suất được theo dõi. Phần thưởng là có thật. INFINIT làm cho mọi ý tưởng trên chuỗi có thể kết hợp — như các khối Lego hợp đồng thông minh, nhưng dành cho các chiến lược. Chào mừng đến với kỷ nguyên của tính thanh khoản chiến lược. $IN #Defi @Infinit_Labs @ElectricCapital @mirana @hashed_official @InitCapital_ @init_intern @KaitoAI #Yapping @tascha_panpan

Đảm bảo chất lượng dữ liệu thông qua xác thực đồng nghiệp và staking Cách tiếp cận phi tập trung của Sapien không chỉ dừng lại ở việc thu thập dữ liệu; nó còn đảm bảo chất lượng dữ liệu thông qua các cơ chế như xác thực đồng nghiệp và staking. Trước khi dữ liệu được sử dụng cho việc đào tạo AI, nó sẽ được xem xét và xác thực bởi các đồng nghiệp—các chuyên gia khác trong hệ thống—đảm bảo rằng dữ liệu là chính xác, phù hợp và đáng tin cậy. Nền tảng cũng sử dụng một hệ thống staking, trong đó các nhà đóng góp phải khóa token làm tài sản thế chấp trước khi gửi dữ liệu. Nếu dữ liệu của họ được xác thực là chất lượng cao, họ sẽ được thưởng; nếu không, họ sẽ phải chịu hình phạt. Quan điểm của tôi: Tôi tin rằng sự kết hợp giữa trách nhiệm kinh tế và xác thực đồng nghiệp chính là điều làm cho Sapien khác biệt so với các nền tảng khác. Các động lực kinh tế được xây dựng trong hệ thống đảm bảo rằng các nhà đóng góp được khuyến khích cung cấp chỉ dữ liệu chất lượng cao nhất. Đồng thời, hệ thống xác thực đồng nghiệp đảm bảo rằng không có thực thể nào có quyền kiểm soát không bị kiểm soát đối với dữ liệu, do đó duy trì tính toàn vẹn của quá trình đào tạo AI. Cách tiếp cận hai lớp này làm cho nền tảng của Sapien không chỉ hiệu quả mà còn đáng tin cậy—một yếu tố quan trọng trong phát triển AI. @JoinSapien @RowanRK6 @cookiedotfun @cookiedotfuncn #Sapien

Cách mà Hệ thống Staking của Sapien Xây dựng một Nền Kinh tế Dữ liệu AI Bền vững Hệ thống staking của Sapien gắn kết cam kết tài chính của các nhà đóng góp với chất lượng công việc của họ. Điều này đảm bảo rằng các nhà đóng góp có động lực để gửi dữ liệu chất lượng cao, và cơ chế slashing giúp loại bỏ công việc kém chất lượng. Tôi nghĩ rằng cách tiếp cận này là một cách tuyệt vời để duy trì tiêu chuẩn cao về dữ liệu trong khi đảm bảo rằng các nhà đóng góp vẫn được động viên và đầu tư vào sự thành công của nền tảng. @JoinSapien @cookiedotfun @RowanRK6 #sapien

Cách mà Sapien nâng cao hiệu suất AI thông qua sự hợp tác phi tập trung Nền tảng của Sapien tập hợp các chuyên gia từ nhiều ngành nghề và khu vực khác nhau, điều này làm phong phú đáng kể dữ liệu đào tạo cho các mô hình AI. Sự hợp tác phi tập trung này tạo ra các mô hình AI mạnh mẽ và linh hoạt hơn. Cá nhân tôi thấy đây là một bước tiến lớn trong việc làm cho các mô hình AI trở nên bao trùm hơn, với khả năng hoạt động trong nhiều ứng dụng thực tế khác nhau. @JoinSapien @cookiedotfun @RowanRK6 #sapien

Phá vỡ rào cản khu vực và ngành nghề Truyền thống, dữ liệu AI đã được thu thập trong các ngành nghề hoặc khu vực địa lý cụ thể, dẫn đến sự thiên lệch và khoảng trống trong các mô hình AI. Tuy nhiên, nền tảng phi tập trung của Sapien đã phá vỡ những rào cản này bằng cách cho phép các đóng góp toàn cầu được tích hợp một cách liền mạch vào quy trình đào tạo AI. Điều này đảm bảo rằng các mô hình AI được đào tạo trên dữ liệu không chỉ chính xác mà còn đại diện cho các khu vực, văn hóa và ngành nghề đa dạng. @JoinSapien Quan điểm của tôi: Là một người ủng hộ sự hợp tác toàn cầu, tôi tin rằng đây là một trong những khía cạnh quan trọng nhất trong cách tiếp cận của Sapien. Để AI có thể hiệu quả trong việc giải quyết các vấn đề thực tế, nó cần được đào tạo trên dữ liệu phản ánh sự phức tạp và đa dạng của thế giới mà chúng ta đang sống. Bằng cách khai thác chuyên môn toàn cầu, Sapien đảm bảo rằng AI có thể được áp dụng trên các nền văn hóa và khu vực khác nhau, làm cho các hệ thống AI trở nên linh hoạt và không thiên lệch hơn. @JoinSapien @cookiedotfun #Sapien