Good morning, dear degens of the projects. I’ve staked all the money I made into you guys everywhere. Hope you know what to do 😄 @multiplifi @KaitoAI @FalconStable @cookiedotfun @defidotapp @legiondotcc 早，各位老登项目方 我现在赚到的钱都到处给你们质押了 你们懂点事😄 @multiplifi @KaitoAI @FalconStable @cookiedotfun @defidotapp @legiondotcc

老师们，有个极速问题 @SuccinctLabs 要上币安现货了 我们测试网用户空投的币哪里去拿？ 网络是啥？

很迷惑 并不是每天发项目的推文就可以上榜的 或许是因为太卷 ICT的权重影响排名 或许是机制问题，不管怎么样 $M 拉盘了 我做了几个多单 这两天从底部涨起来 0.30附近 涨了快翻倍了 项目方真的有格局，送完了奖励又拉盘，几天没发推文了，不说话只拉盘～ 年底看稳定1U以上，有信心吗？ Crik - crik 🦗🦗 @MemeCore_ORG @MemeX_MRC20 @KaitoAI @MeCo_ICE #MemeX #MemeCore $M #KAITO @Wanamaker_X $stM @Calderaxyz @MaplestoryU 这两个也不知道干嘛的在榜上

Kaito资本启动平台迅速成为初始社区发行的首选之地 如果你是Kaito生态系统的一部分——质押者、yaps持有者、yappers、文化传播者——你已经在被动赚取Espresso、Theoriq、Billions等未来代币 如果你是它们的超级看涨者，还会有一个机制让你能够加倍/三倍增加你的投资 敬请关注！

人工智能基础正在发生重大变化，而0G Labs正处于这一变革的前沿。 @sandy_carter 在 @Forbes 上的最新文章捕捉了 @0G_Research 的最新突破：0G训练了迄今为止最大的分布式LLM - 超过1000亿个参数。 深入了解 →

策略不再是 PDF。 它是可编程的、模块化的和可组合的。 在旧的 DeFi 世界中： 📝 你写了线程 🛠 你解释了步骤 👥 也许有几个人手动复制了它 在 INFINIT 的世界中： 🧠 你提示一个策略 ⚙️ AI 构建一个可验证的执行模块 🧩 其他人可以重新混合、优化或分叉它 📈 性能被追踪。奖励是真实的。 INFINIT 使每个链上想法都可以组合——就像智能合约的乐高积木，但用于策略。 欢迎来到策略流动性的时代。 $IN #Defi @Infinit_Labs @ElectricCapital @mirana @hashed_official @InitCapital_ @init_intern @KaitoAI #Yapping @tascha_panpan

通过同行验证和质押确保数据质量 Sapien 的去中心化方法不仅仅停留在数据收集上；它还通过同行验证和质押等机制确保数据质量。 在数据用于 AI 训练之前，它会由同行——系统中的其他专家进行审查和验证，确保数据的准确性、相关性和可靠性。 该平台还使用质押系统，贡献者必须在提交数据之前锁定代币作为抵押。如果他们的数据被验证为高质量，他们将获得奖励；如果不是，他们将面临惩罚。 我的观点： 我认为这种经济责任与同行验证的结合使 Sapien 与其他平台区别开来。 系统内置的经济激励确保贡献者有动力提供最高质量的数据。同时，同行验证系统确保没有单一实体对数据拥有不受控制的权力，从而维护 AI 训练过程的完整性。 这种双层方法使 Sapien 的平台不仅高效而且值得信赖——这是 AI 开发中的一个关键因素。 @JoinSapien @RowanRK6 @cookiedotfun @cookiedotfuncn #Sapien

Sapien的质押系统如何构建可持续的AI数据经济 Sapien的质押系统将贡献者的财务承诺与他们工作的质量联系在一起。 这确保了贡献者有动力提交高质量的数据，而惩罚机制有助于剔除低质量的工作。 我认为这种方法是维持数据高标准的绝佳方式，同时确保贡献者保持积极性并对平台的成功有所投入。 @JoinSapien @cookiedotfun @RowanRK6 #sapien

Sapien如何通过去中心化协作提升AI性能 Sapien的平台汇聚了来自不同产业和地区的专家，这显著丰富了AI模型的训练数据。 这种去中心化的协作创造了更强大和适应性更强的AI模型。 就我个人而言，我认为这是在使AI模型更具包容性方面迈出的重要一步，能够在一系列现实应用中发挥作用。 @JoinSapien @cookiedotfun @RowanRK6 #sapien

打破区域和行业壁垒 传统上，AI 数据是在特定行业或地理区域内收集的，这导致了 AI 模型中的偏见和差距。 然而，Sapien 的去中心化平台通过允许全球贡献无缝集成到 AI 训练过程中，打破了这些壁垒。这确保了 AI 模型在训练时使用的数据不仅准确，而且能够代表不同的地区、文化和行业。 @JoinSapien 我的观点： 作为全球合作的倡导者，我认为这是 Sapien 方法中最重要的方面之一。为了让 AI 在解决现实世界问题时有效，它需要在反映我们所生活的世界的复杂性和多样性的数据上进行训练。通过利用全球专业知识，Sapien 确保 AI 可以在不同文化和地区中应用，使 AI 系统更具适应性和公正性。 @JoinSapien @cookiedotfun #Sapien