Story Protocol价格

如果在3个月内以8000万的市场买入加上锁定包的折扣销售给一个持有坚定信念的实体，结果却导致一个荒谬的20%的抛售……这意味着抢劫早就开始了。 悄悄地把它推到7美元。 在3.40美元的高点把包裹抛售给毫无头绪的人。 罪犯们正在@StoryProtocol上大快朵颐。 $IP

➥ 克服数据稀缺 - AI 数据来源 没有可靠的训练数据，AI 无法发挥其全部潜力。 遗憾的是，80% 的 AI 项目因数据质量差或无法验证而失败，这突显了数据来源在开发可靠 AI 系统中的重要性。 今天，我们将探讨解决 AI 数据来源多方面问题的项目。 每个项目都解决了一个关键方面，包括用户拥有的数据、透明的链上记录、知识产权货币化和数据流动性。 让我们深入了解！ 🧵 … — @vana / $VANA Vana 是一个去中心化网络，专注于用户拥有的数据，旨在改变数据的所有权、共享和货币化。 它整合了个人服务器主权、区块链协调、现代密码学和代币经济激励，提供用户通过 DataDAOs 和贡献证明对其数据使用和权限的可编程控制。 -- — @OpenledgerHQ / $OPN OpenLedger 是一个专注于 AI 的区块链，将数据、模型和代理转化为流动的可交易资产。它与 EVM 兼容，因此您可以无缝连接现有的钱包和合约。 它的 Datanets 功能用于协作数据集创建，归属证明确保所有 AI 贡献都是可追溯的并得到公平奖励。 … — @oceanprotocol / $OCEAN Ocean Protocol 通过安全的数据货币化解决 AI 的数据问题，而不妥协隐私。通过数据 NFT 和数据代币，数据所有者保持控制，同时允许通过代币门控权限访问 AI 训练。 他们的计算到数据方法使 AI 模型能够在数据集上训练，而不暴露原始数据，确保数据来源，同时为数据贡献者创造可持续的收入流。 … — @getoro_xyz / $ORO ORO 通过创建一个公平的市场来解决 AI 的私人数据短缺，用户在保持隐私的同时贡献个人数据用于 AI 训练。他们的加密技术确保在训练过程中数据的完整性和来源。 用户通过任务和社交链接为数据贡献赚取 ORO 积分，解决了激励高质量、可验证训练数据的关键问题，这是 AI 迫切需要的。 … — @campnetworkxyz / $CAMP Camp Network 是一个 Layer-1 区块链，现代化 AI 代理的知识产权基础设施。它使创作者能够拥有、共享和货币化他们的知识产权，同时允许 AI 代理在全球知识产权注册处通过其来源证明训练经过验证的用户拥有的数据。 Camp 解决了 AI 快速增长与创作者保护系统之间的关键差距，确保可验证的数据来源和所有参与者在 AI 驱动的创意经济中公平的价值捕获。 ... — @StoryProtocol / $IP Story Protocol 通过使知识产权可编程和可交易，解决了 AI 的 80 万亿美元知识产权瓶颈。 它通过自动化许可、归属和版税分配，提供权利清晰的专业数据集用于 AI 训练，跨衍生图谱。 Story 使数据提供者能够无权限地许可不可爬取的数据集，同时确保知识产权所有者获得公平的补偿。这解决了 AI 对合法合规、高质量训练数据的关键需求，规模化推出了他们的新产品 @psdnai 与 @a16zcrypto。 … — @irys_xyz / $IRYS Irys 是一个完整的数据链，使训练数据瞬间可验证和可编程。Irys 提供与数据来源的密码学证明的集成执行，速度如磁盘。 使 AI 开发者能够访问可追溯的、权利清晰的数据集，同时确保数据创作者获得公平的补偿，解决了困扰 AI 训练的基本验证问题。 … — @LazAINetwork LazAI 通过数据锚定代币 (DAT) 解决 AI 的数据不对齐危机，使训练数据可验证和可追溯。他们的验证计算框架使用零知识证明和共识协议确保数据来源的防篡改。 在保持数据源透明验证的同时，确保数据贡献者获得公平补偿，直接解决了困扰 AI 训练数据集的可靠性问题。LazAI 由 @ProjectZKM 和 @MetisL2 孵化。 … — @Lilypad_Tech Lilypad Network 是一个去中心化计算平台，旨在通过分布式的 GPU 和其他资源为 AI 和机器学习工作负载提供动力。 它使用户能够在无服务器环境中运行容器化作业，例如 AI 模型推理，同时允许计算提供者货币化他们的硬件，AI 开发者拥有、部署并从他们的模型中获利。 … — @grass / $GRASS Grass Network 是一个去中心化平台，用户通过用户设备或 Grasshopper 分享未使用的互联网带宽来赚取被动收入。它建立在 Solana 上，为 AI 训练、网络抓取和价格检查或广告监控等任务提供公共网络数据，均由经过验证的实体提供。 这种方法以道德的方式支持 AI 开发，利用大型数据集，避免与科技巨头相关的集中控制和隐私问题。