DePINエクスプローラー - DePIN Scan

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。

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。

情報検索強化生成（RAG）は、大規模言語モデル（LLM）を専門的なビジネスアプリケーションに統合するための重要な手法として浮上しており、モデルの応答に独自のデータを注入することを可能にします。概念実証（POC）フェーズでの効果的な実施にもかかわらず、開発者はRAGを本番環境に移行する際に、しばしば大幅な精度の低下に直面します。この問題は特に、与えられたクエリに対して最も関連性の高いコンテキストを正確に取得することを目的とする検索フェーズで顕著であり、このメトリックはコンテキストリコールとして知られています。本記事では、埋め込みモデルをカスタマイズおよび微調整することによってコンテキストリコールを向上させるための戦略を掘り下げ、RAGの実際のアプリケーションにおけるパフォーマンスを改善する方法について説明します。 RAGは主に2つのステップで動作します：検索と生成。検索フェーズでは、モデルがテキストをベクトルに変換し、インデックスを作成し、これらのベクトルを取得して再ランク付けして、トップマッチを特定します。しかし、このフェーズでの失敗は、関連するコンテキストの見逃しにつながり、コンテキストリコールの低下と生成出力の精度の低下を引き起こす可能性があります。効果的な解決策の1つは、テキストデータ間の関係を理解するように設計された埋め込みモデルを調整し、使用されるデータセットに特有の埋め込みを生成することです。この微調整により、モデルは類似の文に対して類似のベクトルを生成できるようになり、クエリに対して非常に関連性の高いコンテキストを取得する能力が向上します。 コンテキストリコールを改善するためには、モデルが遭遇するクエリの種類を反映した特注のデータセットを準備することが不可欠です。これには、知識ベースから多様な質問を抽出し、変動性のためにそれらを言い換え、関連性に基づいて整理することが含まれます。さらに、評価データセットを構築することで、モデルのパフォーマンスを現実的な設定で評価するのに役立ちます。情報検索評価者を使用することで、開発者はRecall@kやPrecision@kなどのメトリックを測定し、検索の精度を評価できます。最終的に、埋め込みモデルの微調整はコンテキストリコールの大幅な改善につながり、RAGが本番環境で正確かつ信頼できるものであり続けることを保証します。