Gate七月透明度報告發布:穩健實現多維增長
🔹衍生品交易量達 7,400 億美元,市佔率攀升至 11%,創年度新高🔹Launchpad、Launchpool 全面爆發,超額認購率高達 7325.60%,高峯 APR 超 4500%🔹Gate Alpha在7月份上線了超過400個代幣,空投數量及獎勵持續刷新紀錄🔹儲備金總規模達 105.04 億美元,$GT 累計銷毀超 1.8 億枚
Gate 將繼續以強勁增長拓展全球生態布局,致力於爲用戶打造更安全、高效、充滿活力的數字資產生態系統。
完整報告詳見:https://www.gate.com/zh/announcements/article/46650
有時候感覺工作很累的時候,我都會去開黑放松一下,但是我這個人真是又菜又愛玩,每次都是去送人頭的,所以我就會去看一些攻略教程
該說不說那些教程是真的不錯,裏面有各路大神分享的英雄出裝、對線技巧,而且每個攻略後面都會寫上作者是誰、多少場實戰驗證過,靠譜不靠譜一眼就能看出來
@OpenledgerHQ裏的數據網,其實就有點像這種升級版的王者攻略庫,只不過裏面存的不是遊戲技巧,是訓練 AI 用的專業數據
在我看來,數據網的核心就是個去中心化的數據攻略庫,它不是某家公司獨有的,而是大家把各自領域厲害的數據拿出來湊成的共享池,這些數據都帶着身分牌,誰貢獻的、經過多少輪驗證,清清楚楚
爲啥說專業數據很重要?
通用模型就像新手,真要在一些領域發力的話,還得靠專業模型,數據網裏的專業數據都是經過大神級玩家驗證的乾貨,用它們訓練出來的模型,操作精準度肯定高得多
從效率來看,專業數據也很劃算,AI 用高質量數據訓練,不用在沒用的信息上浪費算力,效率自然高,更重要的是,數據網能讓貢獻數據的人得到回報
說到底,數據網就像個靠譜的專業數據互助圈,既讓AI越來越厲害,又能讓每個人的付出得到認可,這種模式,在 AI 時代裏確實挺實用的
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