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，各位老登項目方 我現在賺到的錢都到處給你們質押了 你們懂點事😄 @multiplifi @KaitoAI @FalconStable @cookiedotfun @defidotapp @legiondotcc

老師們，有個極速問題 @SuccinctLabs 要上幣安現貨了 我們測試網用戶空投的幣哪裡去拿？ 網絡是啥？

很迷惑 並不是每天發項目的推文就可以上榜的 或許是因為太卷 ICT的權重影響排名 或許是機制問題，不管怎麼樣 $M 拉盤了 我做了幾個多單 這兩天從底部漲起來 0.30附近 漲了快翻倍了 項目方真的有格局，送完了獎勵又拉盤，幾天沒發推文了，不說話只拉盤～ 年底看穩定1U以上，有信心嗎？ Crik - crik 🦗🦗 @MemeCore_ORG @MemeX_MRC20 @KaitoAI @MeCo_ICE #MemeX #MemeCore $M #KAITO @Wanamaker_X $stM @Calderaxyz @MaplestoryU 這兩個也不知道幹嘛的在榜上

Kaito capital launchpad 正迅速成為初始社區發售的首選地點 如果你是 Kaito 生態系統的一部分 - 質押者、yaps 持有者、yappers、文化承載者 - 你已經在被動賺取 Espresso、Theoriq、Billions 以及更多未來代幣 如果你是其中任何一個的狂熱支持者，還會有一個機制讓你能夠加倍/三倍增加你的投資 敬請關注!

AI 基礎的重大變革正在進行中，而 0G Labs 正在引領這一變革。 @sandy_carter 在 @Forbes 上的最新文章捕捉了 @0G_Research 的最新突破：0G 訓練了迄今為止最大的分佈式 LLM - 超過 100B 的參數。 深入了解 →

策略不再是 PDF。 它是可編程的、模組化的和可組合的。 在舊的 DeFi 世界中： 📝 你寫了線程 🛠 你解釋了步驟 👥 也許有幾個人手動複製了它 在 INFINIT 的世界中： 🧠 你提示一個策略 ⚙️ AI 構建一個可驗證的執行模組 🧩 其他人重新混合、優化或分叉它 📈 性能被追蹤。獎勵是真實的。 INFINIT 使每個鏈上想法都可組合——就像智能合約的樂高積木，但用於策略。 歡迎來到策略流動性的時代。 $IN #Defi @Infinit_Labs @ElectricCapital @mirana @hashed_official @InitCapital_ @init_intern @KaitoAI #Yapping @tascha_panpan

數據質量保證透過同行驗證和質押 Sapien 的去中心化方法不僅限於數據收集；它還通過同行驗證和質押等機制確保數據質量。 在數據用於 AI 訓練之前，會由同行—系統中的其他專家—進行審查和驗證，確保數據的準確性、相關性和可靠性。 該平台還使用質押系統，貢獻者必須在提交數據之前鎖定代幣作為擔保。如果他們的數據被驗證為高質量，他們將獲得獎勵；如果不是，他們將面臨懲罰。 我的看法： 我相信這種經濟責任和同行驗證的結合使 Sapien 與其他平台區別開來。 系統中內建的經濟激勵確保貢獻者有動力提供最高質量的數據。與此同時，同行驗證系統確保沒有單一實體對數據擁有不受控的控制權，從而維護 AI 訓練過程的完整性。 這種雙層方法使 Sapien 的平台不僅高效而且值得信賴—這是 AI 發展中的一個關鍵因素。 @JoinSapien @RowanRK6 @cookiedotfun @cookiedotfuncn #Sapien

如何 Sapien 的質押系統建立可持續的 AI 數據經濟 Sapien 的質押系統將貢獻者的財務承諾與他們工作的質量相連結。 這確保了貢獻者有動力提交高質量的數據，而削減機制則有助於剔除低質量的工作。 我認為這種方法是維持數據高標準的絕佳方式，同時確保貢獻者保持動力並對平台的成功有所投入。 @JoinSapien @cookiedotfun @RowanRK6 #sapien

Sapien 如何通過去中心化協作提升 AI 性能 Sapien 的平台匯聚了來自不同產業和地區的專家，這大大豐富了 AI 模型的訓練數據。 這種去中心化的協作創造了更強大且更具適應性的 AI 模型。 就我個人而言，我認為這是使 AI 模型更具包容性的一個重大進步，能夠在各種現實應用中發揮作用。 @JoinSapien @cookiedotfun @RowanRK6 #sapien

打破區域和行業的障礙 傳統上，AI 數據是在特定行業或地理區域內收集的，這導致了 AI 模型中的偏見和空白。 然而，Sapien 的去中心化平台通過允許全球貢獻無縫整合到 AI 訓練過程中，打破了這些障礙。這確保了 AI 模型在數據上進行訓練，不僅準確，而且能夠代表多樣的區域、文化和行業。 @JoinSapien 我的看法： 作為全球合作的倡導者，我認為這是 Sapien 方法中最重要的方面之一。為了讓 AI 在解決現實世界問題時有效，它需要在反映我們所生活的世界的複雜性和多樣性的數據上進行訓練。通過利用全球專業知識，Sapien 確保 AI 可以應用於不同的文化和地區，使 AI 系統更具適應性和無偏見。 @JoinSapien @cookiedotfun #Sapien