Курс Solana Liquidity Machine

$looks (CA A5dNBUsFhG6z4rY2EnjE3wM3QYaKNn6QmkQT8C3ibonk) все еще довольно плотно упакован, топ-4 кошелька - это пакеты axiom. Также много свежих кошельков у топ-холдеров. Будьте осторожны.

【Будущее, превосходящее LLM: почему маленькие модели и хорошие данные являются ключевыми?】 За последние два года LLM (большие языковые модели) стали синонимом мира ИИ, от GPT до Claude, от Gemini до Llama, компании соревновались в количестве параметров, способности к возникновению и предельной способности к рассуждению. Но когда технологический бум вернулся к спокойствию, новая тенденция постепенно начинает проявляться — маленькие модели (Small Language Model, SLM) и качественные данные становятся настоящим фокусом следующего этапа эволюции ИИ. В этой статье мы начнем с этой тенденции, чтобы переосмыслить ключевую роль OpenLedger и подумать о коде конкуренции в «эпоху после LLM». 1. Проблемы больших моделей: не всегда больше значит лучше Несомненно, большие модели открыли новую эру ИИ. Но с дальнейшим накоплением и расширением LLM несколько проблем становятся все более очевидными: (1) Слишком высокие затраты на рассуждение: большие модели обычно требуют дорогих вычислительных ресурсов, что делает их неподходящими для развертывания на краю или частого вызова; (2) Медленная скорость ответа: особенно в сложных сценариях рассуждения или обработки длинного контекста, возникают задержки и неэффективность; (3) Дилемма «среднего уровня»: большие модели стремятся к универсальности, но не обладают точной способностью отвечать на вопросы в вертикальных областях; (4) Невозможность отслеживания данных: данные, используемые в процессе обучения модели, часто смешаны, что приводит к предвзятости, злоупотреблениям и непрозрачности. Эти проблемы не только ограничивают массовое внедрение LLM, но и предоставляют прорывные возможности для SLM и инновационных систем, основанных на данных. 2. Преимущества эпохи маленьких моделей: легкость, специализация, управляемость Возникновение SLM не случайно, а является отражением неэкономичности и ненадежности больших моделей. В нескольких реальных сценариях SLM демонстрируют следующие преимущества: (1) Настраиваемость: можно тонко настроить под конкретные задачи (например, обслуживание клиентов, торговля, перевод и т. д.), производительность более сосредоточена; (2) Низкие затраты: затраты на рассуждение меньше, что делает их подходящими для развертывания на локальных устройствах, мобильных телефонах или краевых узлах; (3) Высокая управляемость: процесс обучения короче, можно четко отслеживать источники используемых данных, что способствует отслеживанию и соблюдению норм; (4) Децентрализованное развертывание: легче интегрироваться в среду Web3, создавая модельную сеть, которую можно вызывать и проверять на блокчейне. Эта тенденция также глубоко соответствует философии дизайна OpenLedger. 3. Позиция OpenLedger: переосмысление модели с помощью «хороших данных» OpenLedger не конкурирует напрямую на уровне моделей LLM, а выбирает перестроить систему данных с нуля, чтобы поддержать рост SLM. Его основная логика заключается в следующем: (1) Сделать данные «ценными»: через механизм PoA и сеть Datanets предоставить ИИ моделям надежные, отслеживаемые, торговые данные; (2) Поощрять открытость моделей: модель Payable AI позволяет SLM быть вызываемыми и подключаемыми к задачам, одновременно распределяя доходы в зависимости от использования; (3) Стимулировать реальные вклады: через систему репутации и механизмы поощрения связывать интересы производителей данных, разработчиков моделей и пользователей. Это означает, что OpenLedger создает открытую экосистему вокруг «маленьких моделей + хороших данных», предоставляя структурное дополнение для эпохи после LLM. 4. Будущая картина: переход от «большого и всеобъемлющего» к «маленькому и специализированному» Можно предсказать, что будущее ИИ не будет представлено одной большой моделью, а станет сетью «микроумных единиц», сосредоточенных на конкретных сценариях. Эти маленькие модели будут: (1) Подключаться к качественным источникам данных, а не полагаться на шум из интернета; (2) Проверять свой процесс обучения и историю вызовов через механизмы на блокчейне, повышая доверие; (3) Взаимодействовать с различными приложениями (DeFi, GameFi, социальные сети и т. д.), создавая уровень инструментов Web3, управляемых ИИ. OpenLedger как раз и строит инфраструктуру для этой тенденции: он не сосредоточен на параметрах, а на механизмах оценки ценности данных и моделях распределения вознаграждений, по сути, предоставляя общественную платформу для надежной почвы для ИИ моделей. Амбиции OpenLedger не заключаются в создании следующего GPT, а в предоставлении поддержки для следующего поколения SLM в области потоков данных, распознавания репутации и механизмов поощрения. Вне старой парадигмы «параметры — это власть» он пытается ответить на более фундаментальный вопрос: «Кто может предоставить надежную почву для будущего ИИ?» В новой эпохе, где модели больше не универсальны, а данные становятся ключевыми, OpenLedger стоит на правильном поворотном моменте повествования. @OpenledgerHQ @cookiedotfun #OpenLedger #COOKIE #Полный анализ серии OpenLedger

мы перевернули $bonk по объемам за 24 часа. спрос на #sigmaboy ath

🧐 @OpenledgerHQ и @cookiedotfun достигли финальной стадии, и пришло последнее время перед TGE! Осталось менее 10 часов, и первые 1000 участников смогут получить вознаграждения в токенах OPEN и COOKIE, чем выше ваш рейтинг, тем больше вознаграждение. Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком, вкладчиком данных или членом сообщества, присоединяйтесь сейчас, чтобы значительно увеличить свой вес для аирдропа. OpenLedger впечатляет, его главная особенность — это механизм POA: каждый вклад данных автоматически записывается в блокчейн, а доходы напрямую распределяются между вкладчиками. Это не пустая реклама, а реальный технологический прогресс в решении проблемы прав на данные AI. Недавно OpenLedger достигла прорыва в нескольких областях: Объем транзакций в тестовой сети превысил 25 миллионов Более 1,2 миллиона активных кошельков способствуют развитию экосистемы Бассейн призов Octosnaps на сумму 150 000 долларов ждет вас Стратегическое сотрудничество с Allora Network также принесло более сильные возможности принятия решений для интеллектуальных агентов, значительно снизив порог для разработки приложений AI. OpenLedger — это не просто платформа, она строит действительно децентрализованную экосистему AI. Каждый вклад данных будет прозрачно записан, а доходы автоматически распределены, и именно этот механизм является настоящей наградой для каждого участника. Она сотрудничает с , что привело к децентрализованным GPU, значительно снизившим стоимость обучения AI. Модель SLM специально оптимизирована для управления цепочками поставок, ее практичность значительно превосходит универсальный AI. Наконец, команда OpenLedger "наняла" живого осьминога! Хотя это может показаться шуткой, это идеально соответствует духу децентрализации — сочетание экологии, AI и блокчейна — это то, чего не хватает на этом рынке. Если вы пропустили DeFi Summer, не упустите волну AI × Web3. OpenLedger не просто говорит о мечтах, она меняет будущее экономики данных с помощью технологий и действий. #Openledger #Cookie

📊 CF Large Cap (Диверсифицированный вес) - Лондонская производительность - 2025-07-19 💰 Индексная стоимость: $1,114.00(-1.34%) 🚀 Лидеры: $BTC (-0.21%), $SOL (-1.4%) ⚠️ Аутсайдеры: $SUI (-4.08%), $XLM (-4.65%) #Крипто #КриптоИндекс #CFБенчмарки #КриптоРынки Не является инвестиционным советом. Прошлая производительность не является показателем будущих результатов.