Heute ist $ETH wirklich auffällig.
Im Gegensatz dazu ist das alte Ökosystem ganz gut.
Gestern habe ich eine Tüte $UNI gekauft, zufällig genau vor dem Abheben.
$AAVE habe ich eigentlich heimlich erwischt, am Anfang war es auch negativ, aber am Morgen gab es Gewinne.
$Uni Spot ist verkauft, $pump war gestern rechtzeitig, aber der Rückkauf ist echtes Geld, vielleicht werde ich das noch in Betracht ziehen.
Ich habe bei $pengu ein paar Trades gemacht, ich bin gerade ausgestiegen.
Rücksetzer sind immer Chancen.
Die meisten Altcoins sind hauptsächlich im Ethereum-Ökosystem aktiv.
Heute hat Bitcoin ein wenig nachgelassen, ich werde später nach einer Gelegenheit suchen.
@River4fun
- Ich dokumentiere einen ganz normalen Abend in meinem Leben.
Ich kann keine Videos schneiden.
Keine Wendungen, schaut unbesorgt zu.
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Die Entwicklung von KI war schon immer kein Bereich für kleine Spieler. Hochleistungscomputer sind die Grundlage, professionelle GPUs sind ein Muss. Ohne erstklassige Hardware ist es schwierig, und Daten sind eine weitere Hürde. Hochwertige Daten sind rar, Kosten und Qualität sind schwer zu vereinen.
@OpenledgerHQ löst genau die Schmerzpunkte von kleinen und mittleren Entwicklern.
Rechenleistungsproblem: Traditionelle große Modelle benötigen oft 40-50 GB RAM, OpenLoRA komprimiert den Speicherbedarf durch LoRA-Technologie auf 8-12 GB, die Kosten sinken drastisch.
Gleichzeitig wird in Zusammenarbeit mit @AethirCloud eine dezentrale GPU-Cloud geschaffen, deren Preise transparent und weit unter dem Marktdurchschnitt liegen.
Was das Datenproblem betrifft, so bündelt es dezentralisierte Datensätze, die von der Community beigetragen werden und mehrere Bereiche wie Recht, Medizin und Spiele abdecken, sodass Entwickler nach Bedarf darauf zugreifen können.
Wer würde bereitwillig Daten teilen?
Die Antwort liegt im PoA-Mechanismus – Benutzer, die hochwertige Daten beitragen, können $OPEN-Belohnungen erhalten. Entwickler, die Daten zum Trainieren von Modellen verwenden, werden in Zukunft anteilig an den Einnahmen beteiligt, wobei die Plattform eine koordinierende Rolle spielt.
Was die Modellanpassung betrifft, so erlaubt OpenLoRA Entwicklern, basierend auf den von der Community geteilten Basis-Modellen direkt zu bauen, ähnlich wie beim Bau mit Legosteinen, um branchenspezifische Modelle schnell anzupassen, wodurch das Rad nicht neu erfunden werden muss und die Effizienz erheblich gesteigert wird.
Die KI-Entwicklung wurde lange Zeit von der Rechenleistungsaufrüstungswettbewerb der großen Unternehmen als "Spiel der Reichen" definiert. @OpenledgerHQs OpenLoRA senkt die Eintrittsbarrieren umfassend von Rechenleistung, Daten bis hin zur Modellanpassung. Es macht "Jeder kann KI" möglich.
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