Huangdaxian_cn

#DAPP
Pencils Vaults đã được triển khai, đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc phát triển hệ sinh thái tài chính phi tập trung (DeFi) của Scroll. Với tổng giá trị khóa (TVL) hơn 3.5 tỷ USD và cộng đồng hơn 550,000 người dùng hoạt động, Pencils Protocol là giao thức DeFi hàng đầu trên Scroll và là một lực lượng toàn cầu trong lĩnh vực nông nghiệp DeFi. Dù bạn là một người tham gia DeFi có kinh nghiệm hay mới làm quen với lĩnh vực này, Pencils Vaults nhằm giúp bạn dễ dàng tối ưu hóa lợi nhuận, đóng góp vào sự phát triển bền vững của Pencils Protocol và hệ sinh thái Scroll (chiếm 40% TVL

#oort   #数据标注  #百倍币  #GPT  
Tại Hội nghị thượng đỉnh xây dựng kỹ thuật số Trung Quốc vào tháng Năm năm nay, Trường Sa đã được chọn thành công là một trong bảy thành phố lớn để thực hiện việc xây dựng cơ sở chú thích dữ liệu quốc gia với tài nguyên dữ liệu phong phú như âm thanh và video, tài nguyên nghiên cứu khoa học đại học chất lượng cao và chuỗi ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo hoàn chỉnh. Sự đổ bộ của nền tảng "thương hiệu quốc dân" hạng nặng này tại Trường Sa có thể nói đã mang đến một "cơn gió đông" mạnh mẽ cho ngành dán nhãn dữ liệu và trí tuệ nhân tạo của Trường Sa.
Trong hai năm tớ

#oort  #数据标注  #ai  #百倍币  
Tại sao chọn OORT DataHub? Khác biệt giữa OORT DataHub và ghi chú dữ liệu truyền thống là gì?
OORT là một nền tảng đám mây dữ liệu Phi tập trung, nhằm mục đích tích hợp tài nguyên tính toán và lưu trữ toàn cầu, tối đa hóa sự riêng tư và hiệu quả chi phí, cung cấp một giải pháp doanh nghiệp, Phi tập trung, dành cho trí tuệ nhân tạo sinh học và doanh nghiệp dựa trên dữ liệu.
Đã thiết lập một trong những hạ tầng đám mây phi tập trung lớn nhất thế giới, mạng lưới Nút của nó đã phủ sóng hơn 100 quốc gia và đạt được hàng triệu đô la doanh thu, công nghệ cốt lõi của OORT đã

#OORT #百倍币 #AI #datahub
“Data annotation” là gì và vai trò của nó
Đánh dấu dữ liệu là một bước quan trọng trong lĩnh vực học sâu của trí tuệ nhân tạo (AI). Đó là việc gắn nhãn trước cho "dữ liệu hình ảnh và các loại dữ liệu khác" mà trí tuệ nhân tạo (máy tính) cần nhận dạng và phân biệt, để trí tuệ nhân tạo (máy tính) liên tục nhận dạng các đặc điểm của "dữ liệu hình ảnh và các loại dữ liệu khác" này và thiết lập "mối quan hệ tương ứng" với "nhãn", cuối cùng thực hiện việc trí tuệ nhân tạo (máy tính) có thể tự nhận dạng "dữ liệu hình ảnh và các loại dữ liệu khác" này.
Ví dụ, để cho trí tuệ

#OORT #50U #百倍币
【Tóm tắt】Giám đốc điều hành Anthropic cho biết, chi phí huấn luyện mô hình AI hiện tại là 1 tỷ đô la Mỹ, trong 3 năm tới, con số này có thể tăng lên 10 tỷ đô la Mỹ hoặc thậm chí 100 tỷ đô la Mỹ. Hãy nhớ rằng, mô hình lớn nhất trước đây là GPT-4o cũng chỉ tốn 100 triệu đô la Mỹ. Vậy hàng trăm tỷ đô la Mỹ đã được sử dụng vào đâu?
Khoảng cách rất lớn giữa thu nhập và chi tiêu trong ngành công nghiệp AI đã được thảo luận rộng rãi trong những ngày gần đây và chỉ riêng chi phí đào tạo hiện tại đã đạt con số thiên văn 500 tỷ đô la, và nhiều người lo lắng rằng sự bùng nổ của bong bó

#OORT OORT thông qua “sàn giao dịch dữ liệu tại Thâm Quyến” cung cấp sản phẩm và dịch vụ cho một số lượng lớn các công ty trí tuệ nhân tạo trong khu vực châu Á, chẳng hạn như DataHub và AI.