Selamat #Mode telah mengambil langkah yang kokoh dalam membangun tumpukan lengkap untuk pasar AI Agent. Baru-baru ini, #Mode meluncurkan jaringan uji coba Synth Subnet di #Bittensor, jaringan AI Desentralisasi terbesar di dunia, yang bertujuan untuk mendorong inovasi kemampuan prediksi AI melalui generasi data sintetis yang paling akurat. Pada awalnya, Synth akan fokus pada prediksi harga BTC, di mana setiap lima menit, Penambang akan menghasilkan 100 jalur harga simulasi dan mengevaluasi keakuratan modelnya melalui data historis #Pyth.
Keunggulan inti:
Melewati Batasan Data: #Synth menyediakan data sintetis berkualitas tinggi untuk mengatasi kekurangan data pelatihan model AI, memberikan dasar data yang kuat untuk AI Agent Mode.
Desentralisasi dan mekanisme insentif: Dengan menggunakan model TAO dari #Bittensor, Penambang diincentifkan untuk terus mengoptimalkan output model dan menghasilkan sub-jaringan AI dengan nilai lebih tinggi.
Potensi aplikasi yang luas: Model Synth dapat digunakan untuk pelatihan AI Agent, penentuan harga Opsi, dan manajemen portofolio, dan di masa depan Mainnet akan menyediakan antarmuka API untuk pengembang membangun aplikasi inovatif.
Signifikansi Penting:
Mode dari subnet Synth telah menguji bukan hanya meningkatkan kemampuan prediksi, tetapi juga akan memperkuat integrasi Keuangan Desentralisasi dan AI, menyediakan solusi yang lebih efisien dan cerdas untuk keuangan Desentralisasi. #Synth menyoroti potensi dalam generasi dan aplikasi data AI+Keuangan Desentralisasi, yang akan mendorong ekosistem Keuangan Desentralisasi menuju arah yang lebih terbuka dan inklusif di masa depan.
Ringkasan: Jaringan uji Synth yang diperkenalkan oleh #Mode, melalui kombinasi organik data AI+Keuangan Desentralisasi, di masa depan akan membawa prospek aplikasi besar dalam ranah derivasi keuangan Web3, dan akan diperluas ke lebih banyak kategori aset dan aplikasi Keuangan Desentralisasi. Inovasi #Mode ini berpotensi menjadi tonggak penting dalam ranah generasi data AI Desentralisasi, patut untuk diikuti dengan cermat.🧐