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#DAPP
Pencils Vaultsはすでにオンラインで、Scrollエコシステムの分散型金融(DeFi)イノベーションの重要な一歩を踏み出しました。Pencils Protocolは、総ロックバリュー(TVL)が3.5億ドルを超え、55万人を超えるアクティブユーザーを抱えるScrollの主要なDeFiプロトコルであり、DeFiアグリカルチャー分野のグローバルな勢力です。Pencils Vaultsは、DeFi参加者の経験が豊富であるか、分野の初心者であるかに関わらず、リターンを最大化するのを容易にすることを目的としており、Pencils ProtocolおよびScrollエコシステム全体(Scroll総TVLの40%)の持続的な成長に貢献することを目的としています。
Pencils Protocol VaultsとMind Network Partnership:DeFi、AI、PHIの交差点を前進させる
Pencils Protocol は、影響力のあるパートナーシップの構築を通じてエコシステムを強化し、その使命を推進しています。その一環として、Mind Network との協力があります。Mind Network は、分散型金融（DeFi）、人工知能（AI）、および全同型暗号（FHE）を統合しています。この共同作業は、DeFi と人工知能の領域で安全かつ拡張可能なエコシ

  #oort #数据标注  #百倍币  #GPT  
今年5月のデジタル中国建設サミットでは、長沙は豊富な音声および映像業界データリソース、優れた大学の研究者リソース、そして完全な人工知能産業連鎖を背景に、国家のデータ注釈基地構築任務を担当する7つの主要都市の1つに選ばれました。この重要な「国家級」プラットフォームが長沙に立地することは、長沙のデータ注釈産業や人工知能産業に強力な「東風」をもたらしたと言えます。
今後2年間、長沙市は世界トップクラスの音声・映像クリエイティブデータ特色開発基地を構築し、文化観光、地理情報、産業製造など8つの業界の高品質データセットを育成し、一握りのデータ注釈企業を育成し、動画データ合成、スマート注釈、特定分野の大規模モデルなどの科学技術革新を国際先進水準に達成することを促進します。長沙市は各公園地域のリソースと産業基盤に基づき、「1+N」産業体系を持続的に拡大し、各々特色のあるデータ注釈産業集積地を構築し、国家データ注釈基地の高水準構築に源源不断の活力を注入し、全省のデジタル経済の活況を牽引します。

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なぜOORT DataHubを選ぶのですか？従来のデータ注釈とは何が違いますか？
OORTは分散化データクラウドプラットフォームで、世界中の計算とストレージリソースを統合し、プライバシーとコスト効率を最大化し、生成型AIとデータ駆動型ビジネスに罠のエンタープライズ向け分散化ソリューションを提供します。
現在、世界最大の分散型クラウドインフラストラクチャの1つが構築されており、そのネットワークノードは100を超える国に広がっており、数百万ドルの収益を上げています。OORTのコア技術は、世界トップの学術誌に掲載され、米国特許を取得しています。世界的に有名な顧客やパートナーには、Lenovoイメージ、デル、Tencent Cloud、BNBチェーンなどの業界の巨人が含まれています。OORTには経験豊富で実行力のあるチームと、世界のエキスパートから構成されるトップレベルのコンサルティング委員会があります。これにより、OORTは人工知能のDePin領域で世界をリードする地位を確立しています。
要するに、OORTは、データの収集、データの保存、データの前処理、データの計算、AIモデルの設計/トレーニング/チューニング、および展開を一元化した分散型AIソリューションです。プロジェクトは、AIとDePINを組み合わせることを目指しており、一方で

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「データ注釈」とは何ですか、そしてその役割は何ですか
データ注釈は人工知能（artificial intelligence、略称AI）のデプス学習領域で重要なステップです。これは人工知能（コンピュータ）が識別し区別する必要がある「画像データなど」に事前に「タグ」を付けることで、人工知能（コンピュータ）がこれらの「画像データなど」の特徴を継続的に識別し、「タグ」との「対応関係」を確立し、最終的に人工知能（コンピュータ）がこれらの「画像データなど」を自律的に識別できるようにするものです。
例えば、人工知能（コンピュータ）が飛行機を認識できるようにするには、さまざまな飛行機の画像を提供し、「これが飛行機である」というラベルを付けて人工知能（コンピュータ）に何度も学習させる必要があります。データ注釈の意義は、機械学習アルゴリズムに正確で信頼性のあるトレーニングデータを提供し、モデルの性能と精度を向上させることにあります。データの注釈により、機械学習モデルはデータの特徴やパターンを学習し、分類、識別、予測などのタスクを実現することができます。
1、データラベリングとは何ですか？近年、人工知能（artificial intelligence、AIと略される）の中核技術であるデプス学習は、画像、音声、テキスト処理などの領域で多くの重要な突破

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【概要】AnthropicのCEOは、現在のAIモデルのトレーニングコストは10億ドルであり、将来の3年間でこの数字は100億ドル、さらには1000億ドルに上昇する可能性があると述べています。GPT-4o、かつて最大のモデルであったものでも、1億ドルしか使用していませんでした。では、1000億ドルは具体的にどこに使われているのでしょうか？
AI業界における大きな収支格差が最近広く議論されており、現在のトレーニングコストだけで計算すると、5000億ドルという天文学的な数字に達しています。多くの人々が、AIバブルが崩壊した後、新しい経済危機が引き起こされる可能性があることを心配しています。現時点では、商業化され、大規模な利益を上げることができる「巨大なもの」はまだ登場していませんが、AIのトレーニングコストは上昇し続け、指数関数的に増加する傾向にあります。
AnthropicのCEOであるDario AmodeiはIn Good Companyのポッドキャストで、現在開発中のAIモデルのトレーニングコストが100億ドルに達すると述べました。GPT-4oはすでに過去のものとなりました。なぜなら、そのようなモデルは「わずか」約10億ドルで済むようになり、現在開発中のモデルと比較すると、まるで大したことないからです。Dario Amodei氏は、今後3年

#OORT OORTは、アジアの多くのAI企業に対して、DataHubやAIなどの製品とサービスを提供しています。