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サピエンの未来に対するビジョン:分散化がAIデータ収集をどのように形作っているか
Sapienの分散化データ収集プラットフォームのビジョンは、世界中の貢献者を力づけるもので、真に画期的です。
広範なグローバル専門家ネットワークを活用することで、Sapienはより正確で多様かつ信頼性の高いAIモデルの基盤を築いています。
私の見解では、これはAIデータ収集の未来です—世界中のコミュニティの結集された知識が次世代の知能システムを推進するものです。
@JoinSapien @cookiedotfun @RowanRK6 #sapien
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なぜ200人以上のビルダーが@0G_labsに移行しているのですか?
それは単なるブロックチェーンではなく、新しいインターネットのためのモジュラーでAIネイティブなオペレーティングシステムです。
コンピュートからDA、ストレージからロールアップまで、0Gは検証可能なAI経済の中核となりつつあります。
@KaitoAI #KaitoYapper# #AI# #OGLabs
@0g_CN @0G_Foundation
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INFINITのプライベート戦略システムは、暗号投資が「スマートな富の協力」へと向かう始まりです @Infinit_Labs
私たちは常にCryptoは「オープンで透明である」と言っていますが、実際の戦略実行のシーンでは、一部の参加者はプライバシーと封じ込めを必要としています:
1. マーケットメーカーはコピー取引をされたくない
2. DAOの財務は内部のリバランスルートを公開したくない
3. トップKOLは有料ユーザーにのみ組み合わせのアイデアを開放することを望んでいます
4. さらには、多くの高所得個人投資家も戦略の実行を「妨げられない」ことを望んでいます。
@Infinit_Labs の V2 ロードマップで、私が最も惹かれたのは「Private Strategy Infrastructure」であり、これには3つの重要な機能がもたらされます:
1️⃣ ストラテジーのプライベート作成
自然言語生成によるDeFiコンボ戦略は、公開を選択せず、特定のウォレットアドレスのみがアクセスおよび実行できる。
2️⃣ 実行ロジックのパッケージ化
他のユーザーはあなたの操作のパス、プロトコルの順序、または中間のクロスチェーンのジャンプを見ることはできず、結果データ(期待される年率、戦略名など)だけを見ることができます。
3️⃣ プライベートバージョンの維持 + チェーン上の検証可能性
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Sapienがグローバルな専門知識を通じてAIモデルのバイアスを削減する方法
Sapienは、専門家のグローバルネットワークがデータに貢献できるようにすることで、限られたまたは偏ったデータソースによってAIモデルにしばしば存在するバイアスを排除するのに役立ちます。
このアプローチは、AIをより包括的にし、多様な人口や現実の状況において効果的にするために不可欠だと思います。
Sapienの分散型構造は、AI分野の主要な問題であるバイアスに対処し、公平性を確保するために積極的に取り組んでいます。
@JoinSapien @cookiedotfun @RowanRK6 #sapien
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おはようございます、プロジェクトの親愛なるデジェンズの皆さん。
私はあなたたちにどこにでも私が稼いだお金をすべてステーキングしました。
何をすればいいか分かっていることを願っています😄
@multiplifi @KaitoAI @FalconStable @cookiedotfun @defidotapp @legiondotcc
おはようございます、老登プロジェクトの皆さん
私が今稼いだお金は、皆さんのためにあちこちにステーキングしています。
あなたたちは少しは分かっている😄
@multiplifi @KaitoAI @FalconStable @cookiedotfun @defidotapp @legiondotcc
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【毛毛の @0G_labs エコノート一】
0Gの裏付けのもと、汎用AIアーキテクチャプロジェクトの集団飛躍
2025年には、AIの焦点は「モデルパラメータがどれだけ大きいか」から「どのようにして知能を実際に活用するか」に移っています。企業のアプリケーションでもチェーン上のエコシステムでも、AIリソースを効率的に調整し、複数のエージェントの協力を信頼できるものにし、検証可能にすることが新たな核心命題となっています。
このトレンドは、Oro Labs、Bagel Labs、Warden Protocol、QuillAIなどのプロジェクトにおいて見事に表れています。これらはそれぞれ、企業レベルの協力、分散型検証、スマートアプリケーション、対抗セキュリティなどの視点から、AIアーキテクチャの次の進化を探求しています。 @procurewithORO @bagelopenai @wardenprotocol @QuillAI_Network
さらに重要なのは、これらのプロジェクトの基盤がすべて0Gを指していることです。これはAIのために設計されたモジュール式インフラストラクチャであり、マルチエージェントネットワークに高スループットの計算、スケーラブルなデータの可用性、分散ストレージ、検証可能な実行環境を提供します。
一、なぜ汎用型AIアーキテクチャは0Gに自然に適合するのか?
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サピエンの品質へのコミットメント:ピアレビューの役割
ピアレビューはSapienのプラットフォームの中心であり、データがAIトレーニングに使用される前に複数の専門家によって検証されることを保証します。
これにより、低品質または偏ったデータがAIモデルに影響を与えるリスクが軽減されます。
AIシステムに対する信頼を築くためには、このような責任のレベルが重要であると私は信じています。特に、AIが医療、金融、教育などの重要な産業にますます統合されるにつれて、なおさらです。
@JoinSapien @cookiedotfun @RowanRK6 #sapien
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DeFiにおけるプライベート戦略モードの重要性
すべての戦略を公開すべきではない。
INFINITのプライベート戦略モードでは:
🔒 高度な戦略を構築し、テストできます。
🧠 AIはすべてのステップを、チェーンを超えて調整します
👀 他の人は結果を見るが、方法は見ない
📈 まだ追跡可能で、まだスコア可能で、まだ利益が出る
これはステルスではありません。 @Infinit_Labs
これは構造化されたプライバシーです — クリエイター、機関、そしてアルファキーパーのためのものです。
$IN #Defi @Infinit_Labs @ElectricCapital @mirana @hashed_official @InitCapital_
@init_intern @KaitoAI #Yapping @tascha_panpan
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戦略はもはやPDFではない。
それはプログラム可能で、モジュール式で、コンポーザブルです。
古いDeFiの世界では:
📝 あなたはスレッドを書きました
🛠 あなたは手順を説明しました
👥 もしかしたら何人かは手動でコピーしたかもしれません
INFINITの世界では:
🧠 あなたは戦略を促します
⚙️ AIは検証可能な実行モジュールを構築します
🧩 他の人がそれをリミックスし、最適化し、フォークします
📈 パフォーマンスは追跡されています。報酬は実際のものです。
INFINITは、すべてのオンチェーンアイデアをコンポーザブルにします。戦略のためのスマートコントラクトのレゴブロックのように。
戦略的流動性の時代へようこそ。
$IN #Defi @Infinit_Labs @ElectricCapital @mirana @hashed_official @InitCapital_
@init_intern @KaitoAI #Yapping @tascha_panpan
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Sapienのステーキングシステムが持続可能なAIデータ経済を構築する方法
サピエンのステーキングシステムは、貢献者の財政的コミットメントを彼らの仕事の質に結びつけます。
これにより、貢献者は高品質なデータを提出するインセンティブを持つことが保証され、スラッシングメカニズムが低品質の作業を排除するのに役立ちます。
このアプローチは、高いデータ基準を維持しつつ、貢献者がプラットフォームの成功に対してモチベーションを持ち、投資していることを確保する優れた方法だと思います。
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サピエンが分散型コラボレーションを通じてAIパフォーマンスを向上させる方法
Sapienのプラットフォームは、さまざまな業界や地域の専門家を集めており、AIモデルのトレーニングデータを大幅に豊かにしています。
この分散型のコラボレーションは、より堅牢で適応性のあるAIモデルを作成します。
個人的には、これはAIモデルをより包括的にし、さまざまな実世界のアプリケーションで機能する能力を持つことにおいて、大きな前進だと考えています。
@JoinSapien @cookiedotfun @RowanRK6 #sapien
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地域および業界の障壁を打破する
従来、AIデータは特定の産業や地理的地域内で収集されてきたため、AIモデルにバイアスやギャップが生じています。
しかし、Sapienの分散型プラットフォームは、世界中の貢献をAIトレーニングプロセスにシームレスに統合することによって、これらの障壁を打破します。これにより、AIモデルは正確であるだけでなく、多様な地域、文化、産業を代表するデータでトレーニングされることが保証されます。 @JoinSapien
私の視点:
グローバルな協力の支持者として、私はこれがSapienのアプローチにおける最も重要な側面の一つであると信じています。AIが現実の問題を解決するために効果的であるためには、私たちが住んでいる世界の複雑さと多様性を反映したデータで訓練される必要があります。グローバルな専門知識を活用することで、SapienはAIが異なる文化や地域にわたって適用できるようにし、AIシステムをより適応性があり偏りのないものにします。
@JoinSapien @cookiedotfun #Sapien
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先週、Yapスコアが70上昇しました😭
先週、私は70点を取りました。
@KaitoAI #kaitoyapper#
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