QRコードをスキャンしてダウンロードしてください。
BTC $70,529.52 +1.21%
ETH $2,069.17 -0.50%
BNB $632.00 +0.84%
XRP $1.61 +10.95%
SOL $90.23 +5.01%
TRX $0.2812 -0.39%
DOGE $0.1148 +17.84%
ADA $0.2963 +6.43%
BCH $561.50 -0.83%
LINK $9.14 +1.84%
HYPE $31.13 -1.54%
AAVE $129.29 +1.95%
SUI $1.02 +3.92%
XLM $0.1785 +4.94%
ZEC $309.24 +9.11%
BTC $70,529.52 +1.21%
ETH $2,069.17 -0.50%
BNB $632.00 +0.84%
XRP $1.61 +10.95%
SOL $90.23 +5.01%
TRX $0.2812 -0.39%
DOGE $0.1148 +17.84%
ADA $0.2963 +6.43%
BCH $561.50 -0.83%
LINK $9.14 +1.84%
HYPE $31.13 -1.54%
AAVE $129.29 +1.95%
SUI $1.02 +3.92%
XLM $0.1785 +4.94%
ZEC $309.24 +9.11%

ai

Gateの創設者Dr. Han:CEX、DEXとAIを融合し、総合型Web3プラットフォームを構築

公式発表によると、2月12日、Gateの創設者兼CEOであるDr. HanがConsensus HKイベントのメインステージに招待され、「Rebuilding Finance for Intelligent Web3」をテーマに講演を行いました。Dr. Hanは、Gateが初期の暗号資産取引プラットフォームから、CEX、DEX、AI機能を融合させた総合的なWeb3プラットフォームへと徐々に進化していると述べました。現在、プラットフォームのグローバルユーザー数は4900万人を超え、製品面では、中央集権型取引が現物、契約、オプション、TradFi資産をカバーし、分散型の方向性ではGate Layer、Perp DEX、Gate Fun、Meme Go、Gate DEXなどのインフラを構築しています。業界の発展トレンドについて言及する際、Dr. Hanは、エコシステムの規模が拡大するにつれて、ユーザーが情報を理解し取引を完了する際のハードルが継続的に増加していると指摘しました。そこでDr. Hanは「Intelligent Web3」の発展方向を提案し、Gateは正式にGateAIを発表し、Gate Appに深く統合しました。これにより、ユーザーの取引および資産管理体験を最適化する手助けをしています。GateはAI機能と多様な製品体系を協調させながら、より効率的でスケーラブルなWeb3金融インフラの道を探求しています。

データ:暗号資産セクターはまちまち、AIセクターは約3%上昇、BTCは6.7万ドルを下回る

根据 SoSoValue データ、暗号市場セクターは上下に変動し、AI セクターは優れたパフォーマンスを示し、24 時間で 2.8% 上昇しました。その中で、Virtuals Protocol(VIRTUAL)、Bittensor(TAO)はそれぞれ 4.11%、4.44% 上昇し、Kite(KITE)は大幅に 18.14% 上昇しました。また、Bitcoin(BTC)は 1.66% 下落し、6.7 万ドルを下回りました。Ethereum(ETH)は 1.03% 下落し、1900 ドル付近で狭い範囲での変動を続けています。他のセクターでは、Layer2 セクターは 24 時間で 1.51% 上昇し、その中で Polygon(POL)は 7.22% 上昇しました。Meme セクターは 1.2% 上昇し、Pump.fun(PUMP)は 2.4% 上昇しました。DeFi セクターは 0.87% 上昇し、River(RIVER)は 29.94% 上昇しました。CeFi セクターは 0.25% 上昇し、その中で Aster(ASTER)は 3.1% 上昇しました。Layer1 セクターは 0.11% 上昇し、Hedera(HBAR)は 2.58% 上昇しました。PayFi セクターは 1.52% 下落し、その中で Trust Wallet(TWT)は逆に 9.23% 上昇しました。セクターの歴史的な市場動向を反映した暗号セクター指数は、ssiRWA、ssiSocialFi、ssiDePIN 指数がそれぞれ 4.46%、3.54%、2.47% 上昇したことを示しています。

GradientはEcho-2 RLフレームワークを発表し、AI研究の効率を10倍以上向上させました。

分散型 AI ラボ Gradient が Echo-2 分散強化学習フレームワークを発表分散型 AI ラボ Gradient は本日、Echo-2 分散強化学習フレームワークを発表しました。これは AI 研究のトレーニング効率の壁を打破することを目的としています。アーキテクチャ層で Learner と Actor の徹底的なデカップリングを実現することで、Echo-2 は 30B モデルの後トレーニングコストを 4,500 ドルから 425 ドルに急降下させました。同等の予算で、10 倍以上の研究スループットを実現します。このフレームワークは、ストレージと計算の分離技術を利用して非同期トレーニング (Async RL) を行い、膨大なサンプリング計算能力を不安定な GPU インスタンスと Parallax ベースの異種 GPU にオフロードします。有界古さ、インスタンス耐障害スケジューリング、独自開発の Lattica 通信プロトコルなどの技術的ブレークスルーにより、モデルの精度を保証しながらトレーニング効率を大幅に向上させます。フレームワークの発表に伴い、Gradient は RLaaS プラットフォーム Logits を発表し、AI 研究を「資本の積み上げ」から「効率の反復」パラダイムへと移行させることを目指しています。Logits は現在、世界中の学生と研究者に予約を受け付けています。
app_icon
ChainCatcher Building the Web3 world with innovations.