Партнёрство сети XPIN

Рейтинг объема торгов на BSC в блокчейне за 24 часа (18 июня) $BR $MYX #EGL1 $AICell $KOGE #Liberty $TAG #B2 $Meta $CA #Janitor $B $VELO #USD1 $W $SKYAI #FAIR3 $BTE $AGT $AGT $AFT $quq $BOB $SIREN $FHE $BANANA #BabyDoge $CAT $ELDE $FIST

В современных условиях рынка криптоактивов, где наблюдаются технологические инновации, конкуренция концепций и высокая плотность участников, проекты, способные продемонстрировать выдающиеся результаты на нескольких уровнях, действительно редки. SIREN является таким многофункциональным проектом, который демонстрирует впечатляющие всесторонние возможности. Техническая сила выделяется: Основываясь на экосистеме BNB Chain, SIREN фокусируется на интеграции «AI Agent and Financial Trading», имеет прочную техническую основу и успешно разрабатывает практические торговые приложения. В настоящее время они запустили такие основные продукты, как интеллектуальный помощник по принятию решений и автоматизированная система выполнения транзакций, и стали одним из немногих проектов AI Agent, которые достигли функциональной реализации. Стратегический инвестиционный фон: Проект получил прямые инвестиции от венчурного подразделения Binance, а также многоуровневую финансовую поддержку от DWF Labs. Это наличие ресурсов высшего уровня означает, что SIREN имеет мощную поддержку для развития и стратегическую сеть ресурсов, что дает ему явное преимущество на конкурентном рынке. Ясная практическая ценность: SIREN не только остается на уровне концепции, но и демонстрирует свою реальную ценность на мероприятии Alpha на Binance — обладает такими характеристиками, как низкие проскальзывания и низкий износ во время торговли, а также может возвращать комиссии с сделок. Многие участники принимали участие в мероприятии по начислению баллов через систему SIREN и одновременно получали экономическую выгоду. Активное сообщество: Экосистема BSC продолжает набирать популярность, и, будучи одним из немногих проектов, обладающих тремя основными элементами: "взрослые продукты, четкое повествование и активное сообщество", лояльность пользователей SIREN довольно высока. На платформе Binance почти каждый день можно увидеть обсуждения и события, связанные с SIREN. Анализ перспектив развития: Волна технологий ИИ по-прежнему продолжается, но на самом деле реализованных проектов ИИ с функцией торговли относительно немного. SIREN, вероятно, станет лидером в следующей волне "наративов о торговом ИИ". Значение проекта SIREN не ограничивается областью AI или криптоактивов, он становится важным мостом, связывающим искусственный интеллект Web3 и финансовый мир, демонстрируя новые возможности слияния технологий и финансов.

Наблюдая за рыночной производительностью токена Dogecoin, можно заметить общую закономерность: когда рыночная капитализация достигает пятидесяти миллионов, обычно происходит явный откат; при突破 отметки в сто миллионов также происходит ценовая корректировка. Текущая динамика проекта EGL1 соответствует этой характеристике, стоит отметить, что его рыночные показатели демонстрируют довольно сильный рост. Это уже мой третий раз, когда я обращаю внимание на этот токен и анализирую его. Оглядываясь назад, я вижу, что проект Siren, который я постоянно поддерживал, действительно принес многократную прибыль инвесторам, следившим за ним. Основываясь на текущем анализе, я считаю, что проект EGL1 также имеет хороший потенциал для развития, и его будущие результаты, вероятно, будут соответствовать рыночным ожиданиям.

#SIREN#Беги, беги, беги, готовьтесь к большому дампу, товарищи. Дамп готов.

Торговый турнир на сумму USD1 проходит с огромным успехом, особенно в старых проектах, где борьба за排名 особенно ожесточена, среди которых есть такие темные лошадки, как $Siren и $TAG, которые пробиваются сквозь множество проектов. После проведения исследования проекта я обнаружил, что на самом деле проект Tagger не просто простое стремление к горячей теме AI. Концепция #Decorp от Tagger предоставляет парадигму решения для задач аннотации данных. В традиционной индустрии аннотации данных основные проблемы следующие: 1. Трудоемкий, низкая эффективность, зависит от большого количества людей для выполнения повторяющихся задач, а также высокие затраты на найм, обучение и управление. 2. Различие в профессиональных способностях аннотаторов и отсутствие единых стандартов приводят к неравномерному качеству. 3. Недостаток эффективной системы распределения задач, отслеживания прогресса и доставки. 4. Проблемы с конфиденциальностью и соблюдением норм не могут быть решены, особенно когда речь идет о таких чувствительных данных, как изображения, лица, разговоры и т.д. 5. Точность инструментов автоматического аннотирования низкая, а адаптивность слабая, особенно в областях высокой сложности, таких как семантическое понимание, медицина и распознавание нечетких изображений, а эффективность помощи в моделировании низкая. 6. Недостаток ликвидности и механизмов удостоверения прав на данные активы затрудняет реализацию стоимости аннотированных данных, что приводит к нечеткости прав на данные и их легкому захвату платформами. 7. Отсутствие проверяемого механизма вклада аннотаторов, особенно сложность в количественной записи ценности аннотаторов, затрудняет создание долгосрочной системы стимулов. #Decorp Tagger, по сути, предлагает децентрализованную архитектуру предприятия: распределение задач, проверка качества и расчеты прописываются в смарт-контрактах и автоматически управляются публичными правилами в цепочке и механизмами проверки Peer-Driven RLHF, без необходимости традиционного иерархического управления, что позволит DeCorp масштабироваться на уровне «миллиона сотрудников» всегда безупречно работать без увеличения операционных и управленческих затрат. Помеченные данные, будь то от получения до маркировки и окончательной доставки, записываются через блокчейн от начала до конца, что делает авторизацию и подтверждение данных очень четкими. Инструмент аннотации AI Copilot значительно снижает порог квалификации, и даже любой необученный обычный человек в мире может аннотировать профессиональные наборы данных без профессиональных знаний предметной области с помощью предварительно обученных моделей Tagger, специально для них. Пользователи могут принимать заказы в любое время, а предприятия могут «подключиться и работать», чтобы получить высококачественные, недорогие и отслеживаемые данные.