myneutron
151 penayangan
6 Berdiskusi
Populer
Terbaru
Tolak papan umum! Apakah Agen AI Anda dibesarkan dengan "memberi makan"?
Apakah Agen AI Vanar memberikan bonus saat membuka akun? Jika itu adalah template papan umum, apa bedanya dengan robot layanan pelanggan di pinggir jalan? Om memberi tahu Anda, Agen di sini bukan yang dibagikan, tetapi "dibesarkan".
Satu, itu adalah cerminan digital Anda, bukan NPC
Dalam ekosistem Vanar, Agen awalnya hanyalah "bahan mentah" yang memiliki kerangka logika. Ia bisa menjadi pintar berkat data yang Anda berikan kepadanya. Anda memberinya akses ke catatan investasi Anda, ia akan mempelajari logika perdagangan Anda; Anda memberinya akses ke strategi permainan Anda, ia akan mempelajari gaya bertarung Anda.
Dua, apa itu "memberi makan"? Rahasia Neutron Seed
Proses pelatihan tidak memerlukan penulisan kode. Anda hanya perlu mengunggah dokumen melalui antarmuka myNeutron, teknologi Neutron akan mengompresi data ini menjadi Seed (biji) yang terdiri dari 47 karakter.
Biji ini adalah sumber nutrisi Agen. Melalui perhitungan mesin Kayon, Agen akan "mencerna" biji-biji ini dan mengubahnya menjadi memori jangka panjang yang ada di rantai. Itulah alasan mengapa om berkata, setiap Agen milik orang itu unik, karena tidak ada biji data yang persis sama.
Om merangkum:
Kompetisi Web3 di masa depan bukan tentang seberapa dalam dompet seseorang, tetapi tentang siapa yang dapat membesarkan Agen mereka dengan lebih tepat. Ia adalah pengelola digital Anda, dan juga pengungkit kekayaan Anda. Jangan mencari template yang sudah ada, mulailah memberi makan "biji" pertama Anda sekarang!
$VANRY #Vanar #VANRY @Vanarchain #myNeutron #AIAgent #Seeds
Apakah Agen AI Vanar memberikan bonus saat membuka akun? Jika itu adalah template papan umum, apa bedanya dengan robot layanan pelanggan di pinggir jalan? Om memberi tahu Anda, Agen di sini bukan yang dibagikan, tetapi "dibesarkan".
Satu, itu adalah cerminan digital Anda, bukan NPC
Dalam ekosistem Vanar, Agen awalnya hanyalah "bahan mentah" yang memiliki kerangka logika. Ia bisa menjadi pintar berkat data yang Anda berikan kepadanya. Anda memberinya akses ke catatan investasi Anda, ia akan mempelajari logika perdagangan Anda; Anda memberinya akses ke strategi permainan Anda, ia akan mempelajari gaya bertarung Anda.
Dua, apa itu "memberi makan"? Rahasia Neutron Seed
Proses pelatihan tidak memerlukan penulisan kode. Anda hanya perlu mengunggah dokumen melalui antarmuka myNeutron, teknologi Neutron akan mengompresi data ini menjadi Seed (biji) yang terdiri dari 47 karakter.
Biji ini adalah sumber nutrisi Agen. Melalui perhitungan mesin Kayon, Agen akan "mencerna" biji-biji ini dan mengubahnya menjadi memori jangka panjang yang ada di rantai. Itulah alasan mengapa om berkata, setiap Agen milik orang itu unik, karena tidak ada biji data yang persis sama.
Om merangkum:
Kompetisi Web3 di masa depan bukan tentang seberapa dalam dompet seseorang, tetapi tentang siapa yang dapat membesarkan Agen mereka dengan lebih tepat. Ia adalah pengelola digital Anda, dan juga pengungkit kekayaan Anda. Jangan mencari template yang sudah ada, mulailah memberi makan "biji" pertama Anda sekarang!
$VANRY #Vanar #VANRY @Vanarchain #myNeutron #AIAgent #Seeds
從 47 字元到數位生命：拆解 Vanar 的「Seed」如何決定 AI Agent 的靈魂
很多人以為 AI Agent 只是套個殼，但在 Vanar 的架構裡，這是一個關於「數據主權」與「鏈上推理」的工程傑作。大叔今天不跟你們聊幣價，我們來聊聊這台機器的零件是怎麼轉動的。
一、Neutron 層：將「大數據」壓縮成「數位基因」
大家都在談數據，但區塊鏈的存儲成本貴到嚇人。Vanar 透過 Neutron 技術，解決了「大腦記憶」上鏈的難題。它不是把你的原始 PDF 或交易紀錄硬塞進區塊，而是進行 500:1 的極限語義壓縮。
這就像是把一整座圖書館的精華，濃縮成一張微縮膠捲。最硬核的是，這些數據會轉化為一串 47 字元 的 Seed (種子)。這串字元不是亂碼，它是一個「語義索引」，能讓 AI 引擎精準調取分散式存儲中的加密數據塊。
二、Kayon 引擎：如何在鏈上「思考」你的數據？
有了 Seed，AI 還是需要大腦。Vanar 的 Kayon 引擎 是一個專為 L1 打造的鏈上推理模組。
當你的 AI Agent 需要做決策時，它會透過 Seed 讀取你的「長期記憶」。這裡涉及一個關鍵技術：隱私計算 (Privacy-Preserving AI)。雖然 Seed 在鏈上，但背後的原始數據是加密的。只有你的 AI Agent（擁有你的私鑰授權）才能解開這些 Seed 指向的內容。
這意味著：你的 Agent 會學習你的交易邏輯、學習你的風險承受度，但這些資料「完全不會」洩漏給其他人的 Agent。這才是真正的「數位分身」，而不是共用的公板機器人。
三、為什麼每個人的 Agent 都是「孤品」？
大叔常說，數據就是未來的石油。在 Vanar 上，訓練 Agent 的過程其實就是「數據映射」。
如果你餵食的是 3D 遊戲建模數據，你的 Agent 就會進化成「模型轉換專家」；如果你餵食的是鏈上清算數據，它就會變成「套利策略官」。因為每個人餵入的 Seed 組合（Data Portfolio）是唯一的，所以長出來的 Agent 推理邏輯就是唯一的。
這不是配發，這是「演化」。每一個 Agent 都是根據用戶行為數據，在鏈上實時生成的數位生命體。
大叔總結：
看懂了這套「數據壓縮 → Seed 索引 → 私有化推理」的閉環，你才會明白為什麼 Vanar 敢標榜自己是 AI 原生鏈。它不只是提供算力，它是在定義一套 Web3 世界的「智慧標準」。
$VANRY #Vanar #VANRY @Vanarchain #myNeutron #AIAgents
一、Neutron 層：將「大數據」壓縮成「數位基因」
大家都在談數據，但區塊鏈的存儲成本貴到嚇人。Vanar 透過 Neutron 技術，解決了「大腦記憶」上鏈的難題。它不是把你的原始 PDF 或交易紀錄硬塞進區塊，而是進行 500:1 的極限語義壓縮。
這就像是把一整座圖書館的精華，濃縮成一張微縮膠捲。最硬核的是，這些數據會轉化為一串 47 字元 的 Seed (種子)。這串字元不是亂碼，它是一個「語義索引」，能讓 AI 引擎精準調取分散式存儲中的加密數據塊。
二、Kayon 引擎：如何在鏈上「思考」你的數據？
有了 Seed，AI 還是需要大腦。Vanar 的 Kayon 引擎 是一個專為 L1 打造的鏈上推理模組。
當你的 AI Agent 需要做決策時，它會透過 Seed 讀取你的「長期記憶」。這裡涉及一個關鍵技術：隱私計算 (Privacy-Preserving AI)。雖然 Seed 在鏈上，但背後的原始數據是加密的。只有你的 AI Agent（擁有你的私鑰授權）才能解開這些 Seed 指向的內容。
這意味著：你的 Agent 會學習你的交易邏輯、學習你的風險承受度，但這些資料「完全不會」洩漏給其他人的 Agent。這才是真正的「數位分身」，而不是共用的公板機器人。
三、為什麼每個人的 Agent 都是「孤品」？
大叔常說，數據就是未來的石油。在 Vanar 上，訓練 Agent 的過程其實就是「數據映射」。
如果你餵食的是 3D 遊戲建模數據，你的 Agent 就會進化成「模型轉換專家」；如果你餵食的是鏈上清算數據，它就會變成「套利策略官」。因為每個人餵入的 Seed 組合（Data Portfolio）是唯一的，所以長出來的 Agent 推理邏輯就是唯一的。
這不是配發，這是「演化」。每一個 Agent 都是根據用戶行為數據，在鏈上實時生成的數位生命體。
大叔總結：
看懂了這套「數據壓縮 → Seed 索引 → 私有化推理」的閉環，你才會明白為什麼 Vanar 敢標榜自己是 AI 原生鏈。它不只是提供算力，它是在定義一套 Web3 世界的「智慧標準」。
$VANRY #Vanar #VANRY @Vanarchain #myNeutron #AIAgents
Saudara-saudara, baru saja saya mendaftar di MyNeutron dan saya juga sudah memahami ekstensi Chrome-nya. Hal ini benar-benar dirancang khusus untuk kita.
Apakah kalian seperti saya? Menggunakan DeepSeek untuk menulis kode, dan ChatGPT untuk menyempurnakan teks.
Yang paling menjengkelkan adalah: setiap kali beralih ke AI yang berbeda, saya harus mengirim ulang "data latar belakang".
"Siapa saya, apa proyek saya, apa standar kode saya..."
Saya harus mengulangi tindakan ini puluhan kali dalam sehari, sangat menjengkelkan.
Penggunaan ekstensi Vanar sangat sederhana dan langsung:
Anda menyimpan data latar belakang ini sebagai "benih (Seed)" di MyNeutron.
Tidak peduli AI mana yang Anda buka (DeepSeek/Claude/GPT), cukup klik ekstensi, dan benih tersebut langsung "disuntikkan". AI segera memahami, tanpa hambatan.
Ini seperti Anda membawa "otak tambahan" yang bisa dipasang di mana saja.
Data disimpan di blockchain Vanar (meskipun mungkin saat ini di testnet), tetapi perasaan "sekali unggah, berlaku di mana saja" ini benar-benar sangat menyenangkan.
Bagi yang belum mengunduh, cepat cari di toko Chrome, manfaatkan kesempatan gratis ini, dan ambil tempatnya. Ini benar-benar alat produktivitas yang luar biasa!
#Vanar #MyNeutron @Vanarchain $VANRY
Apakah kalian seperti saya? Menggunakan DeepSeek untuk menulis kode, dan ChatGPT untuk menyempurnakan teks.
Yang paling menjengkelkan adalah: setiap kali beralih ke AI yang berbeda, saya harus mengirim ulang "data latar belakang".
"Siapa saya, apa proyek saya, apa standar kode saya..."
Saya harus mengulangi tindakan ini puluhan kali dalam sehari, sangat menjengkelkan.
Penggunaan ekstensi Vanar sangat sederhana dan langsung:
Anda menyimpan data latar belakang ini sebagai "benih (Seed)" di MyNeutron.
Tidak peduli AI mana yang Anda buka (DeepSeek/Claude/GPT), cukup klik ekstensi, dan benih tersebut langsung "disuntikkan". AI segera memahami, tanpa hambatan.
Ini seperti Anda membawa "otak tambahan" yang bisa dipasang di mana saja.
Data disimpan di blockchain Vanar (meskipun mungkin saat ini di testnet), tetapi perasaan "sekali unggah, berlaku di mana saja" ini benar-benar sangat menyenangkan.
Bagi yang belum mengunduh, cepat cari di toko Chrome, manfaatkan kesempatan gratis ini, dan ambil tempatnya. Ini benar-benar alat produktivitas yang luar biasa!
#Vanar #MyNeutron @Vanarchain $VANRY
#vanar $VANRY @Vanarchain Evolusi arsitektur yang disajikan dalam myNeutron v1.3 menangani tantangan yang terus-menerus dari volatilitas kontekstual dalam penerapan model bahasa berskala besar. Dalam arsitektur berbasis transformer standar, mekanisme perhatian diri menghadapi kompleksitas kuadratik, yang sering kali menghasilkan pengaburan fokus ketika panjang urutan input melebihi ambang batas heuristik tertentu. Fenomena ini, yang sering kali digambarkan sebagai "drift kontekstual," terjadi ketika model gagal mempertahankan pentingnya token urutan awal saat memori kerja berkembang. Versi 1.3 mengurangi ini dengan mengganti akumulasi data linier tradisional dengan sistem filtrasi semantik yang diprioritaskan, memastikan bahwa sumber daya komputasi model diarahkan pada komponen dataset yang paling signifikan secara analitis.
Implementasi teknis dari pembaruan ini bergantung pada algoritma penilaian yang canggih yang mengevaluasi entropi informasi dari setiap blok token yang masuk. Dengan memanfaatkan filter kepadatan semantik, myNeutron v1.3 dapat membedakan antara data bukti yang memiliki utilitas tinggi dan kebisingan retoris yang biasanya terakumulasi selama alur kerja iteratif. Proses ini diperkuat oleh mekanisme pengambilan hibrida yang menggabungkan pencarian kesamaan berbasis vektor dengan struktur grafik relasional. Pendekatan jalur ganda ini memastikan bahwa integritas struktural logika terjaga, bahkan ketika teks mentah yang mendasarinya telah dipangkas untuk efisiensi. Akibatnya, sistem mencapai rasio sinyal terhadap noise yang lebih tinggi, memfasilitasi penalaran yang lebih ketat dan berkelanjutan di seluruh tugas otonom jangka panjang.
Selanjutnya, optimasi jendela prompt di v1.3 secara signifikan mengurangi beban token yang terkait dengan interaksi multi-putaran yang kompleks. Dengan mensintesis konsep yang redundan menjadi simpul informasi yang padat, sistem meminimalkan beban kognitif—atau berat komputasi—pada mesin inferensi. Penyempurnaan arsitektural ini tidak hanya meningkatkan ketepatan output tetapi juga mengurangi latensi
#VANAR #VanarChain #myNeutron $VANRY
Implementasi teknis dari pembaruan ini bergantung pada algoritma penilaian yang canggih yang mengevaluasi entropi informasi dari setiap blok token yang masuk. Dengan memanfaatkan filter kepadatan semantik, myNeutron v1.3 dapat membedakan antara data bukti yang memiliki utilitas tinggi dan kebisingan retoris yang biasanya terakumulasi selama alur kerja iteratif. Proses ini diperkuat oleh mekanisme pengambilan hibrida yang menggabungkan pencarian kesamaan berbasis vektor dengan struktur grafik relasional. Pendekatan jalur ganda ini memastikan bahwa integritas struktural logika terjaga, bahkan ketika teks mentah yang mendasarinya telah dipangkas untuk efisiensi. Akibatnya, sistem mencapai rasio sinyal terhadap noise yang lebih tinggi, memfasilitasi penalaran yang lebih ketat dan berkelanjutan di seluruh tugas otonom jangka panjang.
Selanjutnya, optimasi jendela prompt di v1.3 secara signifikan mengurangi beban token yang terkait dengan interaksi multi-putaran yang kompleks. Dengan mensintesis konsep yang redundan menjadi simpul informasi yang padat, sistem meminimalkan beban kognitif—atau berat komputasi—pada mesin inferensi. Penyempurnaan arsitektural ini tidak hanya meningkatkan ketepatan output tetapi juga mengurangi latensi
#VANAR #VanarChain #myNeutron $VANRY
Mitigasi Arsitektur Entropi Kontekstual dalam Orkestrasi AI Skala Besar: Tinjauan Teknis
Evolusi arsitektur yang disajikan dalam myNeutron v1.3 mengatasi tantangan terus-menerus dari volatilitas kontekstual dalam penerapan model bahasa skala besar. Dalam arsitektur berbasis transformer standar, mekanisme perhatian diri tunduk pada kompleksitas kuadratik, yang sering mengakibatkan pengurangan fokus ketika panjang urutan input melebihi ambang batas heuristik tertentu. Fenomena ini, yang sering digambarkan sebagai "drift kontekstual," terjadi ketika model gagal mempertahankan ketajaman token urutan awal saat memori kerja berkembang. Versi 1.3 mengurangi masalah ini dengan mengganti akumulasi data linier tradisional dengan sistem filtrasi semantik yang diprioritaskan, memastikan bahwa sumber daya komputasi model diarahkan pada komponen dataset yang paling signifikan secara analitis.
Masuk untuk menjelajahi konten lainnya