OpenLedger Testnet dreifður AI gagnavettvangur
By Birt þann: 07/01/2025
OpenLedger Testnet

OpenLedger Testnet er blockchain vettvangur sem er sérsniðinn fyrir gervigreind og býður upp á dreifð traustkerfi til að þróa sérhæfð tungumálalíkön (SLM). OpenLedger Testnet markar fyrsta skrefið í að byggja upp vistkerfi sitt, með áherslu á gagnasöfnun og söfnun í gegnum sérstök netkerfi sem kallast Datanets. Upphafsgagnanetið, þekkt sem Data Intelligence Datanet, er hannað til að safna og betrumbæta internetgögn fyrir gervigreind forrit.

Fjárfestingar í verkefninu: $ 8M
Fjárfestar: Polychain Capital, HashKey Capital

Skref fyrir skref leiðbeiningar:

  1. Í fyrsta lagi, farðu OpenLedger Testnet vefsíðu.
  2. Skráðu þig inn með tölvupóstinum þínum.
  3. Næst skaltu smella á „Verkefni og verðlaun“
  4. Fáðu daglega verðlaunin þín (50 stig á dag)
  5. Ljúktu við öll tiltæk verkefni (Twitter, Discord)
  6. Valfrjálst verkefni: Þú getur halað niður Hnút og byrjaðu að vinna þér inn fleiri stig
  7. Einnig er hægt að athuga „BenjaminAi Airdrop: ný gervigreind frá Creators of Story Protocol og Zerebro“

Nokkur orð um OpenLedger Testnet:

Gagnagreindarlagið er kraftmikil geymsla af gögnum frá internetinu, viðhaldið af hnútum sem stjórna samfélaginu. Þessum gögnum er safnað saman, auðgað, flokkað og aukið til að veita aukagreind sem er fínstillt til að byggja upp sérhæfð gervigreind módel á OpenLedger.

Þetta nýstárlega úrræði, sem var þróað af fyrrverandi Google DeepMind verkfræðingi í samvinnu við Data Bootstrap teymið, er einstaklega sniðið til að styðja við dreifða gervigreindarþróun.

Hvernig aflar gagnagreindarlagið gögn?
Data Intelligence lagið safnar gögnum í gegnum samfélagsrekna hnúta sem starfa á jaðartækjum. Þegar þeir hafa verið skráðir nota þessir hnútar tölvuauðlindir sínar til að safna og vinna úr gögnum. Þátttakendur eru verðlaunaðir á grundvelli virkni þeirra og framlags, sem stuðlar að sjálfbærri, samfélagsdrifinni nálgun við gagnaöflun.

Ef þú þarft frekari upplýsingar um OpenLedger Testnet geturðu fundið það hér