machinelearning
95,237 wyświetleń
179 dyskutuje
Gorące
Najnowsze
Zobacz oryginał
Algorytmy uczenia maszynowego i analitycy finansowi przedstawili różne prognozy cenowe dla XRP na 31 stycznia 2026 roku, zazwyczaj skupiając się w przedziale od 2,08 USD do 2,15 USD, przy czym niektóre modele przewidują zakres tak wysoki jak 2,50 USD - 2,70 USD. Obecne nastroje rynkowe są neutralne do niedźwiednich, z ceną oscylującą wokół 2,06 USD na dzień 17 stycznia 2026 roku.
Kluczowe wnioski
Średnia prognoza: Narzędzie prognozowania cen oparte na AI, które łączy wiele modeli, przewiduje średnią cenę na poziomie 2,12 USD na 31 stycznia 2026 roku.
Specyficzne prognozy: Niektóre modele sugerują potencjalny wzrost do 2,15 USD, podczas gdy inne wskazują, że cena może wynosić około 2,08 USD.
Analiza techniczna: Analiza techniczna pokazuje mieszane sygnały, z ceną konsolidującą się. Przełamanie powyżej poziomu oporu 2,05 USD jest postrzegane jako potencjalny impuls do kontynuacji wzrostu, z docelowym zakresem 2,50 USD - 2,70 USD.
Negatywny scenariusz: Potencjalne załamanie poniżej natychmiastowego poziomu wsparcia 1,77 USD może prowadzić do głębszej korekty.
Krótko-terminowe cele cenowe
Data Prognoza (USD) Zmiana
31 stycznia 2026 2,08 USD +0,96%
17 stycznia 2026 2,06 USD -0,87%
18 stycznia 2026 2,04 USD -1,89%
19 stycznia 2026 2,03 USD -2,53%
20 stycznia 2026 2,03 USD -2,49%
Ta treść ma charakter informacyjny i nie stanowi porady finansowej. Rynki kryptowalut są bardzo zmienne, a ceny podlegają znacznym fluktuacjom.
#xrp
#XRPPredictions
#Ripple
#CryptoAnalysis
#MachineLearning
Kluczowe wnioski
Średnia prognoza: Narzędzie prognozowania cen oparte na AI, które łączy wiele modeli, przewiduje średnią cenę na poziomie 2,12 USD na 31 stycznia 2026 roku.
Specyficzne prognozy: Niektóre modele sugerują potencjalny wzrost do 2,15 USD, podczas gdy inne wskazują, że cena może wynosić około 2,08 USD.
Analiza techniczna: Analiza techniczna pokazuje mieszane sygnały, z ceną konsolidującą się. Przełamanie powyżej poziomu oporu 2,05 USD jest postrzegane jako potencjalny impuls do kontynuacji wzrostu, z docelowym zakresem 2,50 USD - 2,70 USD.
Negatywny scenariusz: Potencjalne załamanie poniżej natychmiastowego poziomu wsparcia 1,77 USD może prowadzić do głębszej korekty.
Krótko-terminowe cele cenowe
Data Prognoza (USD) Zmiana
31 stycznia 2026 2,08 USD +0,96%
17 stycznia 2026 2,06 USD -0,87%
18 stycznia 2026 2,04 USD -1,89%
19 stycznia 2026 2,03 USD -2,53%
20 stycznia 2026 2,03 USD -2,49%
Ta treść ma charakter informacyjny i nie stanowi porady finansowej. Rynki kryptowalut są bardzo zmienne, a ceny podlegają znacznym fluktuacjom.
#xrp
#XRPPredictions
#Ripple
#CryptoAnalysis
#MachineLearning
Zobacz oryginał
Dezentralizowana AI nadchodzi
Dezentralizowana AI nadchodzi na Walrus
AI potrzebuje danych — ogromnych ilości. pozycjonuje się jako główny warstwa przechowywania dla modeli AI i weryfikowalnych zbiorów danych treningowych. Przechowując pamięć AI na łańcuchu za pomocą , zapewniamy, że AI pozostaje przejrzyste i odporno na cenzurę. Ten plan rozwoju na 2026 rok dla wygląda bardzo obiecująco dla narracji AI + kryptowaluty.
AI potrzebuje danych — ogromnych ilości. pozycjonuje się jako główny warstwa przechowywania dla modeli AI i weryfikowalnych zbiorów danych treningowych. Przechowując pamięć AI na łańcuchu za pomocą , zapewniamy, że AI pozostaje przejrzyste i odporno na cenzurę. Ten plan rozwoju na 2026 rok dla wygląda bardzo obiecująco dla narracji AI + kryptowaluty.
Zobacz oryginał
🚀 Dystrybucyjne uczenie zapala przyszłość w świecie sztucznej inteligencji!
Jack Clark, współzałożyciel firmy Anthropic i były dyrektor ds. polityki w OpenAI, w swojej tygodniowej publikacji Import AI podkreślił znaczenie dystrybucyjnego uczenia w rozwoju sztucznej inteligencji.
💡 Zalety tego podejścia:
Wyższa prywatność danych ✅
Wytrzymalszy system dzięki rozproszonej nauce na wielu węzłach
Szybki rozwój: badania wykazały, że dystrybucyjne uczenie rośnie 20-krotnie rocznie, w porównaniu do pięciokrotnego wzrostu w przypadku zaawansowanego uczenia centralnego.
Choć rozmiar dystrybucyjnego uczenia nadal jest tysiąc razy mniejszy niż zaawansowane metody centralne, to jest praktycznie wykonalny i oferuje szersze możliwości współpracy w budowaniu silniejszych i bardziej zaawansowanych modeli.
🌟 Przyszłość jest tu, a inteligencja zbiorowa może być kluczem do rozwoju bardziej potężnych i bezpieczniejszych technologii.
📣 Co sądzisz? Czy uważasz, że współpraca dystrybucyjna zmieni zasady gry w dziedzinie sztucznej inteligencji? Podziel się swoim zdaniem!
#AI #DecentralizedAI #futuretech #MachineLearning #Innovation
Jack Clark, współzałożyciel firmy Anthropic i były dyrektor ds. polityki w OpenAI, w swojej tygodniowej publikacji Import AI podkreślił znaczenie dystrybucyjnego uczenia w rozwoju sztucznej inteligencji.
💡 Zalety tego podejścia:
Wyższa prywatność danych ✅
Wytrzymalszy system dzięki rozproszonej nauce na wielu węzłach
Szybki rozwój: badania wykazały, że dystrybucyjne uczenie rośnie 20-krotnie rocznie, w porównaniu do pięciokrotnego wzrostu w przypadku zaawansowanego uczenia centralnego.
Choć rozmiar dystrybucyjnego uczenia nadal jest tysiąc razy mniejszy niż zaawansowane metody centralne, to jest praktycznie wykonalny i oferuje szersze możliwości współpracy w budowaniu silniejszych i bardziej zaawansowanych modeli.
🌟 Przyszłość jest tu, a inteligencja zbiorowa może być kluczem do rozwoju bardziej potężnych i bezpieczniejszych technologii.
📣 Co sądzisz? Czy uważasz, że współpraca dystrybucyjna zmieni zasady gry w dziedzinie sztucznej inteligencji? Podziel się swoim zdaniem!
#AI #DecentralizedAI #futuretech #MachineLearning #Innovation
Tenisha Coia gRPX:
Non sei mai venuto in italy ? Cosa conosci dell’italia ?
Zobacz oryginał
Problem danych dla AI: doskonały przypadek użycia Walrus Rewolucja sztucznej inteligencji to fundamentalnie
Problem danych dla AI: doskonały przypadek użycia Walrus
Rewolucja sztucznej inteligencji to fundamentalnie rewolucja danych. Trening dużych modeli językowych (LLM) i innych systemów AI wymaga dostępu do ogromnych, czystych i sprawdzalnych zbiorów danych. Jednak obecny model jest pełen centralizacji i przejrzystości. Dane są często izolowane na serwerach korporacyjnych, a ich pochodzenie jest niejasne.
Tworzy to idealne warunki dla możliwości dla rozproszonych protokołów takich jak @Walrus 🦭/acc . Walrus ma unikalną pozycję, by stać się rozproszonym jeziorem danych dla otwartej sztucznej inteligencji.
Rewolucja sztucznej inteligencji to fundamentalnie rewolucja danych. Trening dużych modeli językowych (LLM) i innych systemów AI wymaga dostępu do ogromnych, czystych i sprawdzalnych zbiorów danych. Jednak obecny model jest pełen centralizacji i przejrzystości. Dane są często izolowane na serwerach korporacyjnych, a ich pochodzenie jest niejasne.
Tworzy to idealne warunki dla możliwości dla rozproszonych protokołów takich jak @Walrus 🦭/acc . Walrus ma unikalną pozycję, by stać się rozproszonym jeziorem danych dla otwartej sztucznej inteligencji.
Zobacz oryginał
Open Fabric AI demokratyzuje sztuczną inteligencję, zapewniając platformę open source, która udostępnia zaawansowane uczenie maszynowe każdemu. Programiści mogą budować potężne modele AI bez potrzeby korzystania z zastrzeżonych narzędzi lub drogich zasobów. Open Fabric AI zapewnia, że firmy każdej wielkości mogą w pełni wykorzystać możliwości AI, aby napędzać wzrost i innowacje.
#AI #OpenFabric #MachineLearning #TechForAll #Innovation
#AI #OpenFabric #MachineLearning #TechForAll #Innovation
Zobacz oryginał
Przyjmij przyszłość z Open Fabric AI. Ten framework open-source został zaprojektowany, aby przyspieszyć rozwój i wdrażanie modeli AI, upraszczając złożoności uczenia maszynowego. Niezależnie od tego, czy rozwijasz AI do analityki predykcyjnej, czy automatyzujesz procesy biznesowe, Open Fabric AI oferuje skalowalność i moc do budowania zaawansowanych systemów. To potężne narzędzie dla firm i deweloperów, którzy chcą być o krok przed konkurencją.
#AI #OpenFabric #TechSolutions #MachineLearning #BusinessGrowth
#AI #OpenFabric #TechSolutions #MachineLearning #BusinessGrowth
Zobacz oryginał
#AICrashOrComeback Debata na temat przyszłości AI często koncentruje się na pytaniu: czy zbankrutuje, czy wróci silniejsza? Po latach szybkiego rozwoju i innowacji technologie AI napotkały przeszkody z powodu takich problemów jak stronniczość, obawy o prywatność danych i dylematy etyczne. Niektórzy sceptycy przewidują kryzys, gdy zaufanie maleje, a regulacje rosną. Jednak inni argumentują, że te wyzwania są częścią procesu wzrostu, a potencjał AI pozostaje niezrównany. Od opieki zdrowotnej po edukację, AI wykazało swoją transformacyjną moc. Dzięki postępom w uczeniu maszynowym i sieciach neuronowych, AI ma się rozwijać, a nie znikać. Przyszłość prawdopodobnie przyniesie większą integrację z rolami ludzkimi, zamiast całkowicie je zastępować. Niezależnie od tego, czy zbankrutuje, czy będzie się rozwijać, wpływ AI na społeczeństwo jest niezaprzeczalny, a jej ewolucja będzie nadal kształtować nasz świat.
#AI #artificialintelligence #TechFuture #AIInnowacje #MachineLearning #FutureOfTech
#AI #artificialintelligence #TechFuture #AIInnowacje #MachineLearning #FutureOfTech
Zobacz oryginał
Moc sztucznej inteligencji jest na wyciągnięcie ręki dzięki Open Fabric AI. Ta platforma umożliwia programistom uproszczenie rozwoju modeli AI, wprowadzając nowoczesne techniki uczenia maszynowego na czoło. Niezależnie od tego, czy tworzysz aplikacje oparte na danych, czy rozwiązujesz złożone problemy, Open Fabric AI oferuje narzędzia, których potrzebujesz, aby szybko i efektywnie rozpocząć.
#AI #OpenFabric #MachineLearning #TechInnovation #ArtificialIntelligence
#AI #OpenFabric #MachineLearning #TechInnovation #ArtificialIntelligence
Zobacz oryginał
🤖 Co sprawia, że monety kryptowalutowe oparte na AI są przyszłością technologii?
🚀 Blockchain ewoluuje — a *projekty kryptowalutowe zasilane AI* prowadzą drogę w stronę mądrzejszej, bardziej efektywnej przyszłości.
🔍 Dlaczego AI + Crypto to zmiana gry:
- Automatyzuje złożone procesy 🔄
- Wykrywa oszustwa & zwiększa bezpieczeństwo 🛡️
- Wspiera modele predykcyjne 📊
- Umożliwia samorządne DAOs & inteligentne kontrakty bez ludzkiego wkładu ⚙️
🧠 AI w działaniu: The Graph (GRT)
Jednym z najbardziej obiecujących projektów jest *The Graph* — protokół indeksujący, który pozwala programistom budować & uzyskiwać dostęp do otwartych API (subgrafów) dla sieci takich jak Ethereum & IPFS.
🔗 Pomaga aplikacjom łatwo zapytania o dane blockchainowe przy użyciu GraphQL — przynosząc szybkość & strukturę do dostępu do zdecentralizowanych danych.
🌐 Przyszłość jest teraz
Monety kryptowalutowe oparte na AI to więcej niż tokeny — to budulce inteligentnych, autonomicznych ekosystemów blockchainowych.
💬 Na której monecie AI jesteś najbardziej pozytywnie nastawiony? Daj nam znać w komentarzach!
#AIcrypto #TheGraph #BlockchainInnovation #CryptoFuture #DeFi #Web3 #MachineLearning #SmartContracts
🚀 Blockchain ewoluuje — a *projekty kryptowalutowe zasilane AI* prowadzą drogę w stronę mądrzejszej, bardziej efektywnej przyszłości.
🔍 Dlaczego AI + Crypto to zmiana gry:
- Automatyzuje złożone procesy 🔄
- Wykrywa oszustwa & zwiększa bezpieczeństwo 🛡️
- Wspiera modele predykcyjne 📊
- Umożliwia samorządne DAOs & inteligentne kontrakty bez ludzkiego wkładu ⚙️
🧠 AI w działaniu: The Graph (GRT)
Jednym z najbardziej obiecujących projektów jest *The Graph* — protokół indeksujący, który pozwala programistom budować & uzyskiwać dostęp do otwartych API (subgrafów) dla sieci takich jak Ethereum & IPFS.
🔗 Pomaga aplikacjom łatwo zapytania o dane blockchainowe przy użyciu GraphQL — przynosząc szybkość & strukturę do dostępu do zdecentralizowanych danych.
🌐 Przyszłość jest teraz
Monety kryptowalutowe oparte na AI to więcej niż tokeny — to budulce inteligentnych, autonomicznych ekosystemów blockchainowych.
💬 Na której monecie AI jesteś najbardziej pozytywnie nastawiony? Daj nam znać w komentarzach!
#AIcrypto #TheGraph #BlockchainInnovation #CryptoFuture #DeFi #Web3 #MachineLearning #SmartContracts
Zobacz oryginał
Bittensor to zdecentralizowana sieć peer-to-peer (P2P) do uczenia maszynowego. Zamiast polegać na jednej firmie lub serwerze do trenowania modeli AI, Bittensor pozwala każdemu przyczynić się do mocy obliczeniowej i pomóc w trenowaniu modeli w sposób rozproszony. Uczestnicy są nagradzani $TAO tokenami za swoją pracę, co tworzy zachętę do utrzymania sieci aktywnej i wydajnej. Takie podejście nie tylko przyspiesza trening AI, ale także czyni go bardziej otwartym, sprawiedliwym i bezpiecznym. Programiści i badacze mogą korzystać z Bittensor, aby uzyskać dostęp do modeli o wysokiej jakości, wytrenowanych przez społeczność, podczas gdy contributorzy zarabiają nagrody za poprawę sieci. Krótko mówiąc, Bittensor łączy zachęty blockchainowe z uczeniem maszynowym, czyniąc trening AI współpracującym, zdecentralizowanym i nagradzającym.
#Bittensor #MachineLearning
#Bittensor #MachineLearning
Zobacz oryginał
Wykorzystanie SI do analizy rynku kryptowalut - przewaga nad ręczną analizą
Rynek kryptowalut, znany ze swojej dynamiki, zmienności i pracy przez całą dobę, stawia ogromne wyzwania przed analitykami. Tradycyjna ręczna analiza, opierająca się na intuicji, doświadczeniu i zasobach ludzkich, coraz częściej ustępuje miejsca **sztucznej inteligencji (SI)**. Wykorzystanie SI do analizy rynku kryptowalut daje znacznie więcej korzyści niż podejście ręczne, szczególnie gdy mowa o takich parach jak #BTCUSDT.
Zobacz oryginał
#BotOrNot BotOrNot to innowacyjny algorytm zaprojektowany, aby pomóc Ci zidentyfikować, czy konto lub użytkownik to bot, czy człowiek, na podstawie wzorców zachowań. Dzięki prostemu sprawdzeniu możemy rozróżnić różnicę!
BotOrNot #MachineLearning #BotDetection #Automation
BotOrNot #MachineLearning #BotDetection #Automation
Zobacz oryginał
💎 Przyszłość kryptowalut to inteligencja wspierana przez AI! Bittensor [$TAO ] prowadzi w tym zakresie dzięki swojemu zdecentralizowanemu protokołowi sieci neuronowej. Uczenie maszynowe na łańcuchu? To prawdziwa 200% okazja w tej chwili!
Kiedy dołączysz do rewolucji AI?
#BitTenso r #AIcrypto #MachineLearning #CryptoFuture $TAO
Kiedy dołączysz do rewolucji AI?
#BitTenso r #AIcrypto #MachineLearning #CryptoFuture $TAO
Zobacz oryginał
$TAO spada o 1,3% podczas gdy zdecentralizowany gigant AI konsoliduje
Bittensor pozostaje wiodącą zdecentralizowaną siecią AI pomimo słabości szerszego rynku.
Co się dzieje:
TAO spada o 1,30% do $288,10, konsolidując się po ostatniej zmienności
Zdecentralizowana sieć uczenia maszynowego kontynuuje ekspansję subnetów
Udział walidatorów pozostaje silny
Popyt na infrastrukturę AI zapewnia długoterminowy impuls
Dlaczego to ważne: Bittensor reprezentuje najbardziej ambitną próbę zdecentralizowania infrastruktury AI. Chociaż token doświadcza presji krótkoterminowej, fundamentalna propozycja wartości sieci - rozproszone uczenie maszynowe - jest zgodna z szerszymi obawami dotyczącymi centralizacji AI.
Co się dzieje:
TAO spada o 1,30% do $288,10, konsolidując się po ostatniej zmienności
Zdecentralizowana sieć uczenia maszynowego kontynuuje ekspansję subnetów
Udział walidatorów pozostaje silny
Popyt na infrastrukturę AI zapewnia długoterminowy impuls
Dlaczego to ważne: Bittensor reprezentuje najbardziej ambitną próbę zdecentralizowania infrastruktury AI. Chociaż token doświadcza presji krótkoterminowej, fundamentalna propozycja wartości sieci - rozproszone uczenie maszynowe - jest zgodna z szerszymi obawami dotyczącymi centralizacji AI.
Zobacz oryginał
$TAO Wzrost o 0.40% po halvingu, gdy sieć AI zacieśnia podaż
Bittensor nieznacznie się odbija po pierwszym wydarzeniu halvingu, które zmniejsza codzienne emisje o 50%.
Co się dzieje:
TAO handluje po $225.20, wzrost o 0.40% po 24% spadku tygodniowego po halvingu
Pierwszy halving miał miejsce 14 grudnia, zmniejszając codzienne emisje TAO z 7,200 do 3,600
Dostęp instytucjonalny rozszerzony przez ETP notowane na Nasdaq i Deutsche Digital Assets
Utrzymujące się ciśnienie sprzedażowe po halvingu stwarza możliwość akumulacji
Dlaczego to ważne:
Halving Bittensora odzwierciedla dynamikę szoku podaży Bitcoina. Choć krótkoterminowa sprzedaż jest bolesna (spadek o 24% tygodniowo), cięcie emisji o 50% stwarza długoterminową rzadkość. Dostęp do ETP dla instytucji pokazuje, że poważne pieniądze są zainteresowane. Przy $225 ceny TAO uwzględniają ból halvingu, ale nie zacieśnienia podaży w przyszłości.
Co się dzieje:
TAO handluje po $225.20, wzrost o 0.40% po 24% spadku tygodniowego po halvingu
Pierwszy halving miał miejsce 14 grudnia, zmniejszając codzienne emisje TAO z 7,200 do 3,600
Dostęp instytucjonalny rozszerzony przez ETP notowane na Nasdaq i Deutsche Digital Assets
Utrzymujące się ciśnienie sprzedażowe po halvingu stwarza możliwość akumulacji
Dlaczego to ważne:
Halving Bittensora odzwierciedla dynamikę szoku podaży Bitcoina. Choć krótkoterminowa sprzedaż jest bolesna (spadek o 24% tygodniowo), cięcie emisji o 50% stwarza długoterminową rzadkość. Dostęp do ETP dla instytucji pokazuje, że poważne pieniądze są zainteresowane. Przy $225 ceny TAO uwzględniają ból halvingu, ale nie zacieśnienia podaży w przyszłości.
Zobacz oryginał
AI spotyka Binance: Nowa era inteligentnego handlu kryptowalutami
Witamy w erze finansów opartych na danych, gdzie sztuczna inteligencja to nie tylko narzędzie— to przewaga. Na Binance AI cicho rewolucjonizuje sposób, w jaki poważni traderzy poruszają się po rynkach.
🔍 Inteligentniejsze spostrzeżenia
Analiza sentymentu oparta na AI i modele predykcyjne przeszły przez hałas, oferując rzeczywistą klarowność w zakresie zmiennych aktywów. To nie jest zgadywanie— to świadoma intuicja.
🤖 Precyzja algorytmiczna
Boty handlowe AI wykonują transakcje w mikroskali, dostosowują się do warunków rynkowych na żywo i ewoluują z każdą transakcją. Efektywność spotyka inteligencję.
🔍 Inteligentniejsze spostrzeżenia
Analiza sentymentu oparta na AI i modele predykcyjne przeszły przez hałas, oferując rzeczywistą klarowność w zakresie zmiennych aktywów. To nie jest zgadywanie— to świadoma intuicja.
🤖 Precyzja algorytmiczna
Boty handlowe AI wykonują transakcje w mikroskali, dostosowują się do warunków rynkowych na żywo i ewoluują z każdą transakcją. Efektywność spotyka inteligencję.
Zobacz oryginał
Przekształć swoją firmę dzięki Open Fabric AI. Wykorzystując jego nowoczesne możliwości AI, możesz zoptymalizować operacje, zwiększyć wydajność i odkryć nowe możliwości wzrostu. Niezależnie od tego, czy pracujesz w finansach, opiece zdrowotnej, czy e-commerce, Open Fabric AI pomaga tworzyć inteligentne systemy, które mogą podejmować decyzje w czasie rzeczywistym na podstawie danych.
#AIInBusiness #TechInnovation #MachineLearning #OpenFabric #BusinessGrowth
#AIInBusiness #TechInnovation #MachineLearning #OpenFabric #BusinessGrowth
Zobacz oryginał
Open Fabric AI pomaga firmom osiągać więcej poprzez uproszczenie rozwoju AI. Dzięki swojej architekturze open-source przyspiesza proces tworzenia modeli AI, oferując elastyczność w dostosowywaniu i optymalizacji zgodnie z konkretnymi potrzebami biznesowymi. Niezależnie od tego, czy chodzi o poprawę zaangażowania klientów, czy automatyzację zadań, Open Fabric AI oferuje nieskończone możliwości dla firm, które chcą wprowadzać innowacje.
#OpenFabric #AI #BusinessSolutions #MachineLearning #TechInnovation
#OpenFabric #AI #BusinessSolutions #MachineLearning #TechInnovation
Zobacz oryginał
Uwolnij swój potencjał AI: Jak token io.net może przyspieszyć Twoje projekty uczenia maszynowego
Świat AI przeżywa rozkwit, ale wysoki koszt mocy obliczeniowej może tłumić innowacje, szczególnie w przypadku startupów. Wprowadza io.net, rewolucyjny projekt tworzący zdecentralizowaną platformę obliczeniową i chmurową AI. Wykorzystując moc niewykorzystywanych GPU, io.net oferuje rozwiązanie, które może być przełomowe dla Twojego portfela i przyszłości AI.
Demokratyzacja AI dzięki decentralizacji
Tradycyjnie dostęp do ogromnej mocy obliczeniowej potrzebnej do projektów AI wymaga drogich usług chmurowych lub budowy własnej infrastruktury. io.net stawia czoła tej barierze, tworząc zdecentralizowaną sieć. Wykorzystuje ogromny zbiór niewykorzystanej mocy obliczeniowej z centrów danych, górników kryptowalut i nawet komputerów osobistych. Umożliwia to użytkownikom dostęp do wydajnych GPU za ułamek kosztów oferowanych przez scentralizowanych dostawców chmury – potencjalnie oszczędzając do 90%!
Płać za moc obliczeniową: Użyj tokenów IO, aby zapłacić za moc GPU potrzebną do trenowania swoich modeli AI.
Zarób nagrody: Wnieś swoje niewykorzystane zasoby GPU do sieci i zarabiaj tokeny IO za swój wkład.
Zarządzanie społecznością: Posiadacze tokenów IO mają prawo głosu w rozwoju platformy, kształtując jej przyszły kierunek.
Szybsze cykle rozwoju: Dostęp do przystępnej i skalowalnej mocy obliczeniowej pozwala na szybszą iterację i trening modeli.
Skup się na kluczowej wiedzy: Outsourcing mocy obliczeniowej pozwala programistom skupić się na swoich kluczowych mocnych stronach, takich jak budowanie modeli i projektowanie algorytmów.
Więcej niż tylko token; to katalizator przyszłości AI. Demokratyzując dostęp do mocy obliczeniowej, daje nowej generacji innowatorów możliwość przesuwania granic sztucznej inteligencji.
Rozważ dodanie tokena IO io.net do swojego portfela i odkryj możliwości uwolnienia swojego potencjału AI na potężnej, zdecentralizowanej platformie.
#io.net #ionet #iousdt #machinelearning #TrendingTopic $IO @io.net @EliteDailySignals
Kryptowaluta miesiąca (listopad) w opisie
Śledź nas, aby uzyskać informacje o kryptowalutach
Świat AI przeżywa rozkwit, ale wysoki koszt mocy obliczeniowej może tłumić innowacje, szczególnie w przypadku startupów. Wprowadza io.net, rewolucyjny projekt tworzący zdecentralizowaną platformę obliczeniową i chmurową AI. Wykorzystując moc niewykorzystywanych GPU, io.net oferuje rozwiązanie, które może być przełomowe dla Twojego portfela i przyszłości AI.
Demokratyzacja AI dzięki decentralizacji
Tradycyjnie dostęp do ogromnej mocy obliczeniowej potrzebnej do projektów AI wymaga drogich usług chmurowych lub budowy własnej infrastruktury. io.net stawia czoła tej barierze, tworząc zdecentralizowaną sieć. Wykorzystuje ogromny zbiór niewykorzystanej mocy obliczeniowej z centrów danych, górników kryptowalut i nawet komputerów osobistych. Umożliwia to użytkownikom dostęp do wydajnych GPU za ułamek kosztów oferowanych przez scentralizowanych dostawców chmury – potencjalnie oszczędzając do 90%!
Płać za moc obliczeniową: Użyj tokenów IO, aby zapłacić za moc GPU potrzebną do trenowania swoich modeli AI.
Zarób nagrody: Wnieś swoje niewykorzystane zasoby GPU do sieci i zarabiaj tokeny IO za swój wkład.
Zarządzanie społecznością: Posiadacze tokenów IO mają prawo głosu w rozwoju platformy, kształtując jej przyszły kierunek.
Szybsze cykle rozwoju: Dostęp do przystępnej i skalowalnej mocy obliczeniowej pozwala na szybszą iterację i trening modeli.
Skup się na kluczowej wiedzy: Outsourcing mocy obliczeniowej pozwala programistom skupić się na swoich kluczowych mocnych stronach, takich jak budowanie modeli i projektowanie algorytmów.
Więcej niż tylko token; to katalizator przyszłości AI. Demokratyzując dostęp do mocy obliczeniowej, daje nowej generacji innowatorów możliwość przesuwania granic sztucznej inteligencji.
Rozważ dodanie tokena IO io.net do swojego portfela i odkryj możliwości uwolnienia swojego potencjału AI na potężnej, zdecentralizowanej platformie.
#io.net #ionet #iousdt #machinelearning #TrendingTopic $IO @io.net @EliteDailySignals
Kryptowaluta miesiąca (listopad) w opisie
Śledź nas, aby uzyskać informacje o kryptowalutach
Zobacz oryginał
Elon Musk omawia wyzwania związane z danymi i rozwiązaniami syntetycznymi w zakresie sztucznej inteligencji
Elon Musk niedawno dołączył do prezesa Stagwell Marka Penna w rozmowie na żywo, aby omówić wyzwania i przyszłość AI. Według PANews, Musk podkreślił, że obecny krajobraz szkolenia AI jest ograniczony przez wyczerpywanie się danych ze świata rzeczywistego. Musk twierdził, że skumulowana wiedza ludzkości została skutecznie „wyczerpana” w zeszłym roku, co powtórzył były główny naukowiec OpenAI Ilya Sutskever, który zasugerował podczas konferencji NeurIPS poświęconej uczeniu maszynowemu, że branża osiągnęła „szczyt danych”.
Zaloguj się, aby odkryć więcej treści