Ціна Sonic

#Zilliqa $Zil Я сподіваюся, що в наступній хвилі деякі з альтів, які б'ють на ATL, почнуть прокидатися і почнуть штовхатися до нового максимуму $ZIL $GALA $DOT $ATOM $EGLD $S $XTZ $VET

Зачекайте хвилинку, чому в наші дні так багато справ? Давайте розберемося - - - - - Основний проект 1. @SentientAGI - Я отримав $85 млн початкових інвестицій, але не отримав? 2. @MMTFinance - TVL – це понад 500 млн, але ти не робиш цього? - Sui OneTop DEX, але ви не робите цього? - Я навіть по намистині полізла, а ти що? 3. @Talus_Labs - Якимось чином я пройшов відбір в KOL і став головним. - Чи не було б непогано поспілкуватися з Sui Division? - - - - - Підпроекти 1. @AlloraLabsHQ - 33 мільйони інвестицій і короткостроковий япінг, чи не так? - Але чи є вона короткостроковою, чому стає все довшою і довшою? 2. @Everlyn_ai - Мене зрадив Япін, але 2 сезон все одно виглядає смачно - Давайте зробимо відео про те, за що ми все одно заплатили 3. @rainbowdotme - Це може бути важливим DApp для @base фракції - Це досить простий гаманець, тому важливо про нього дбати. 4. @SonicLabs - 1 сезон вже закінчився, і 2 сезон також має смачні нагороди. - Кажуть, що 2 сезон дає щомісячні винагороди протягом 3 місяців. 5. @billions_ntwk - Високоякісний проект справжній розкішний сортер @powitkorea вибір - Я також купив NFT, щоб серйозно зайнятися япінгом. 6. @irys_xyz - Це один із варіантів Колікеу, тому я дивлюся на нього. - Це був проект, який триває вже близько 4 місяців, тому таблиця лідерів щільна. - Все-таки я буду балотуватися на 1000 місце. 7. @monad - Нещодавно на Блошиному ринку спіймали надвеликого кита FDV 15B - Винагороди за япінг не розголошуються, але онбординг був проведений - Чесно кажучи, у мене немає совісті прагнути до таблиці лідерів, але навіть якщо це ляпас... 8. @moonbirds - Чесно кажучи, я не отримав буст NFT, тому що я цього не зробив. - Але я чув, що $BIRD токени виходять. - KOL також відчувають почуття кризи, коли бачать, що всі вони роблять Moonbird PFP - - - - - Перед онбордингом Kaito / Інші платформи 1. @GoKiteAI - Кайто зробив зауваження під назвою Kite-Oh => Чи немає високої ймовірності приєднатися до Kaito? 2. @gaib_ai - Бейджі вже перевірені в API - Dongtou продовжує проводити заходи - Я знаю, що це останній раз, коли також триває сезон депозитів (TGE SOON?) 3. @dango - Мати правий борт в GALXE - Проспект Паффдекс - Однак, оскільки це все-таки тестнет, то Япін найкращий - - - - - Я не знаю, чому так багато проєктів, які виглядають смачно. Судячи з усього, MIRA і FALCON мене так годують останнім часом, і я переживаю, який проект знову покаже такий перформанс, тому намагаюся про все подбати. Насичене, насичене життя Яппера...

Мережа Allora Колективний Інтелект @AlloraNetwork – це децентралізований протокол колективного інтелекту, призначений для подолання структурних обмежень централізованих моделей розробки ШІ. Мережа побудована на блокчейні Cosmos і реалізує «колективний інтелект, що самовдосконалюється», в якому окремі моделі покращують власну продуктивність за допомогою взаємної оцінки та зворотного зв'язку замість того, щоб навчатися ізольовано. Це спроба вирішити проблему непрозорості, упередженості та концентрації контролю традиційних моделей штучного інтелекту та представляє його як альтернативу екосистемі штучного інтелекту, в якій домінують централізовані компанії. Структура Allora розділена на три ключові елементи. По-перше, за допомогою структури співпраці розподіленої моделі кілька моделей працівників беруть участь у певному тематичному блоці, репутатори перевіряють продуктивність, а координатори інтегрують агреговані результати на основі вагових коефіцієнтів. По-друге, за допомогою циклу самовдосконалення, заснованого на експертній оцінці, мережа постійно підвищує свою точність. Кожна модель прогнозує продуктивність іншої моделі та порівнюється з фактичними результатами. По-третє, він працює зі структурою «плану готовності платити (PWYW)», де користувачі можуть запитувати прогнози, сплачуючи стільки, скільки вони хочуть. В результаті моделі винагороджуються пропорційно їх продуктивності і точності, а мережеві ресурси динамічно розподіляються відповідно до ринкового попиту. Станом на тестову мережу Allora має понад 690 мільйонів висновків, і понад 288 000 моделей активні на 55 темах. Він показав статистично значущу перевагу над випадковими прогнозами: понад 53% у короткострокових прогнозах напрямку Bitcoin і понад 58% у довгострокових прогнозах. Ці дані свідчать про те, що точність прогнозування методу колективного інтелекту має вищі показники контекстуальної обізнаності, ніж підхід однієї моделі. З технічного боку Allora впроваджує машинне навчання з нульовим розголошенням (zkML) для обґрунтування розрахунків без розкриття внутрішньої структури моделі або набору даних. Ця функція вирішує проблему «чорного ящика» централізованого штучного інтелекту, дозволяючи перевіряти надійні прогнози в мережі. Ця технологія була інтегрована з протоколами DeFi, такими як PancakeSwap, і фактично принесла понад 3,8 мільйона доларів США обсягу ставок, що доводить її ефективність. У плані розширення екосистеми Allora підписала стратегічні партнерства з AWS, @plumenetwork, ZKsync, gumi, @SonicLabs та іншими. AWS надаватиме підтримку інфраструктури, Plume відповідатиме за використання даних на ринку реальних активів (RWA), а ZKsync відповідатиме за масштабування рівня 2. Крім того, завдяки децентралізованій структурі, заснованій на Cosmos, створення тем і розподіл моделей стійкі до цензури, а управління за допомогою $ALLO токенів забезпечує екосистему, орієнтовану на учасників. Однак у довгостроковій перспективі існують деякі структурні ризики. Централізовані компанії зі штучним інтелектом мають понад 12 мільярдів доларів доходу від штучного інтелекту та величезні обчислювальні ресурси щорічно, що значно випереджає децентралізовані моделі за швидкістю та ефективністю. Крім того, перевірка zkML вимагає в 10~100 разів більше обчислювальних витрат порівняно з централізованими системами, а ліміт мережі Cosmos близько 1,000 TPS ускладнює виконання великомасштабних завдань штучного інтелекту в мережі. З юридичного боку, відповідальність децентралізованих мереж незрозуміла відповідно до законодавства про регулювання штучного інтелекту (Закон ЄС про штучний інтелект) та нормативних актів про захист даних (таких як GDPR), а також існує ризик того, що токен ALLO буде вважатися цінним папером. Підсумовуючи, Allora Network можна охарактеризувати як експериментальну спробу надати технічні та економічні альтернативи для вирішення проблем непрозорості та контролю в ШІ. Він уже довів свою технічну здійсненність у тестовій мережі та створив перевірену інфраструктуру децентралізованого висновку, що унікально позиціонує її на ринку інфраструктури Web3 AI. Однак після запуску основної мережі фактична стабільність і масштабованість, регулятивна реакція, а також питання про те, чи варто розширювати участь в екосистемі, залишаються вирішальними змінними для успіху. Якщо ця мережа зможе залучити масштабну участь і вирішити проблеми обчислювальної ефективності, Allora може стати практичним контрапунктом до централізованого порядку штучного інтелекту. Однак, з іншого боку, якщо технічні вузькі місця або регуляторні ризики матеріалізуються, бачення «перевіреного децентралізованого штучного інтелекту» може залишитися на обмеженому нішевому ринку.