DePINエクスプローラー - DePIN Scan

1年前、TorプロジェクトはネットワークからすべてのATORリレーを削除するという重要な決定を下し、新しい分散型未来のビジョンを生み出しました。降伏するのではなく、チームは世界中のユーザーのプライバシーを向上させるために設計された自己スケーリングの信頼不要なネットワークを作成することを目指しました。彼らの目標は、カスタムハードウェアを通じて速度、信頼性、使いやすさを組み合わせることでVPN市場を混乱させ、最終的にはプライベートブラウジングを数十億人にアクセス可能にすることです。このビジョンは、5000のアクティブリレーを誇るAnyone Networkの立ち上げによって実現され、世界で最も大きく、最も速いミックスネットの1つとしての地位を確立しました。 過去1年を振り返り、チームは困難な時期におけるコミュニティの揺るぎないサポートに感謝の意を表しています。困難にもかかわらず、プロジェクトはレジリエンスと強さを示し、分散化とコミュニティの調和の力を示しました。リーダーシップとエンジニアリングチームは、移行の間中一貫しており、元コミュニティメンバーがエコシステム内でより重要な役割を担うことを可能にしました。プロジェクトはオープンソースのイニシアチブに進化し、単一のSmartweave登録プロトコルから、ブロックチェーン技術、プライバシー、ハードウェア、アプリケーションに貢献する30以上のアクティブリポジトリに拡大しました。 未来を見据え、チームは旅がまだ終わっていないことを認識しており、AO配布プロトコルへの移行後にネットワークをさらに分散化する計画を立てています。彼らは、コミュニティガバナンスがネットワークの安全性とパフォーマンスを維持する上で重要な役割を果たすことを強調しています。ATORの精神は、Web3空間での挫折を克服することの象徴となっており、チームは定期的な更新を通じて透明性を確保することにコミットしています。彼らが世界的なプライバシーの採用という大きな課題に取り組む中、彼らは人々の生活を変える可能性のあるWeb3エコシステムの構築に専念しています。

2024年11月22日、Sui財団はフランクリン・テンプルトンデジタルアセットと戦略的パートナーシップを発表し、Suiブロックチェーンエコシステム内での革新を推進することを目指しています。このコラボレーションは、ブロックチェーンベースのソリューションの開発者に価値の機会を創出することにより、Layer 1およびスマートコントラクトプラットフォームであるSuiの開発を強化することを目的としています。Suiのエコシステム開発責任者であるジャミール・カルファンは、このパートナーシップがフランクリン・テンプルトンが取り組んでいる分散型金融の課題に触発されたSuiの技術の検証であると強調しました。 フランクリン・テンプルトンデジタルアセットは、数年間にわたりブロックチェーン技術に積極的に関与しており、ソリューションの構築、ノードバリデーターの運営、投資戦略の開発に焦点を当てています。彼らの専任のデジタル資産研究チームは、トークノミクス分析とデータサイエンスの洞察を活用して、製品開発や投資判断を導いています。フランクリン・テンプルトンのデジタル資産管理担当SVPであるトニー・ペコーレは、Suiチームが進めている進展に興奮を表明し、ブロックチェーン技術は関心が高まる一方で、技術的な制約に直面することが多いと指摘しました。 Suiエコシステムには、中央集権的な注文書に似た分散型金融ソリューションであるDeepBookや、分散型モバイルネットワークをサポートするKarrier Oneなどの革新的なプロジェクトがすでに存在しています。さらに、Suiは最近、ネイティブUSDCを立ち上げ、ユーザーに広く使用されているステーブルコインへの直接アクセスを提供し、ブリッジされた資産に関連するリスクを軽減しています。安全でスケーラブルなプラットフォームとして、Suiはゲーム、DeFi、トークン化された証券など、さまざまな分野のアプリケーション開発者にとっての主要な目的地としての地位を確立しています。

暗号通貨市場は重要な発展を遂げており、特にAkashネットワークのDePINプロトコルが最近、10億ドルの時価総額を超えたことが注目されています。この急増はAkashの価格の顕著な上昇をもたらし、投資家の信頼が高まっていることを反映しています。一方、Solanaは新たな最高値（ATH）を達成する寸前であり、その時価総額の流入によりBNBを超えることが可能になっています。Solanaの迫るATHに対する興奮は、プラットフォームにとっての勝利だけでなく、より広範な暗号通貨エコシステムにとっても勝利であり、主流の採用と堅実な開発活動の可能性を示しています。 分散型金融（DeFi）の分野では、Lunexネットワークが有望な新しいプレーヤーとして登場しました。このハイブリッド取引所は、50,000以上の取引ペアと手数料ゼロの構造を提供することで、クロスチェーントレーディングを促進するユニークなソリューションを提供しています。Lunexネットワークは、初心者と経験豊富なトレーダーの両方にとってDeFiを簡素化し、小売投資家にとってよりアクセスしやすくすることを目指しています。すでに2.95百万ドルの印象的な流動性を確保しているLunexは、DeFi分野での重要なファシリテーターとしての地位を確立し、この魅力的な市場へのアクセスを民主化する可能性があります。 Akashネットワーク、Solana、Lunexネットワークの台頭は、従来の金融を超えた分散型革新への広範なトレンドを浮き彫りにしています。過去24時間でのAkashの10％の急増と、過去1週間での36％の驚異的な増加は、従来のクラウドサービスを破壊する可能性を強調しています。分散型で信頼のないプラットフォームへの需要が高まる中、これらのトークンは魅力的な投資機会を提供しています。SolanaがATHに近づき、Akashの勢いが続く中、投資家はこれらの動向を注視しており、LunexネットワークはそのDeFiオファリングで引き続き注目を集めています。

Retrieval-augmented generation (RAG) has emerged as a pivotal method for integrating large language models (LLMs) into specialized business applications, enabling the infusion of proprietary data into model responses. Despite its effectiveness during the proof of concept (POC) phase, developers often face significant accuracy drops when transitioning RAG into production. This issue is particularly pronounced during the retrieval phase, where the aim is to accurately fetch the most relevant context for a given query, a metric known as context recall. This article delves into strategies for enhancing context recall by customizing and fine-tuning embedding models, ultimately improving RAG's performance in real-world applications. RAG operates in two main steps: retrieval and generation. In the retrieval phase, the model converts text into vectors, indexes, retrieves, and re-ranks these vectors to identify the top matches. However, failures in this phase can lead to missed relevant contexts, resulting in lower context recall and less accurate generation outputs. One effective solution is to adapt the embedding model, which is designed to understand relationships between text data, to produce embeddings that are specific to the dataset being used. This fine-tuning allows the model to generate similar vectors for similar sentences, enhancing its ability to retrieve context that is highly relevant to the query. To improve context recall, it is essential to prepare a tailored dataset that reflects the types of queries the model will encounter. This involves extracting a diverse range of questions from the knowledge base, paraphrasing them for variability, and organizing them by relevance. Additionally, constructing an evaluation dataset helps assess the model's performance in a realistic setting. By employing an Information Retrieval Evaluator, developers can measure metrics like Recall@k and Precision@k to gauge retrieval accuracy. Ultimately, fine-tuning the embedding model can lead to substantial improvements in context recall, ensuring that RAG remains accurate and reliable in production environments.