DePIN 탐색기 - DePIN Scan

DePIN Scan은 DePIN 암호화폐 프로젝트를 탐색하는 도구입니다. 총 296개의 DePIN 프로젝트가 있으며, 이들의 합산된 DePIN 시장 규모는 $27,927,169,073이고, 전체 DePIN 장치 수는 19,074,201개 입니다. 아래의 프로젝트를 클릭하여 오늘부터 수동 소득을 얻기 시작하는 방법을 배워보세요.
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Solana
SOL
Chain
2,857,235
$121,561,405,981
$256.08$9,478,202,452
-0.4%
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Render
RNDR
ServerAI
205,610$3,818,163,832$7.37$331,153,818
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Filecoin
FIL
Server
664,476$2,870,812,940$4.77$536,490,753
+6.5%
+13.4%
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3,539
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THETA
ServerAI
270,337$1,735,457,148$1.74$71,085,865
+1.9%
+25.9%
+39.2%
5,885
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AKT
ServerAI
119,054$936,234,387$3.78$28,926,416
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+52.4%
472
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HNT
Wireless
213,863$933,766,016$5.41$19,440,556
-5.5%
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Grass
GRASS
ComputeAI
514,215$533,614,270$2.18$224,155,340
-12.8%
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IoTeX
IOTX
Chain
300,755
$393,803,673
$0.04171$24,603,614
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IO
ComputeAI
506,482$292,648,687$2.43$171,094,823
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Nosana
NOS
ComputeAI
59,263$260,011,169$3.09$3,923,631
-10.2%
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-
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Aethir
ATH
Compute
844,097$235,419,848$0.05795$43,724,858
-3.8%
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Hivemapper's logo
Hivemapper
HONEY
SensorAI
48,864$184,350,298$0.06276$923,027
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+21.8%
8,037
ATOR의 여정: 인터넷 프라이버시를 위한 분산형 미래 구축 cover
하루 전
ATOR의 여정: 인터넷 프라이버시를 위한 분산형 미래 구축
1년 전, Tor 프로젝트는 네트워크에서 모든 ATOR 릴레이를 제거하기로 중대한 결정을 내렸고, 이는 새로운 분산형 미래에 대한 비전을 촉발했습니다. 팀은 항복하는 대신, 전 세계 사용자들의 프라이버시를 향상시키기 위해 설계된 자가 확장형, 신뢰 없는 네트워크를 만들고자 했습니다. 그들의 목표는 속도, 신뢰성 및 사용자 친화성을 맞춤형 하드웨어를 통해 결합하여 VPN 시장을 혼란에 빠뜨리는 것이며, 궁극적으로 수십억 명이 개인적으로 브라우징할 수 있도록 하는 것입니다. 이 비전은 이제 5000개의 활성 릴레이를 자랑하는 Anyone Network의 출범으로 실현되었으며, 이는 전 세계에서 가장 크고 빠른 믹스넷 중 하나로 자리 잡았습니다. 지난 1년을 돌아보며, 팀은 어려운 시기에 변함없는 지원을 해준 커뮤니티에 감사의 마음을 전합니다. 어려움에도 불구하고, 이 프로젝트는 회복력과 강인함을 보여주었으며, 분산화와 커뮤니티 정렬의 힘을 입증했습니다. 리더십과 엔지니어링 팀은 전환 기간 동안 그대로 유지되어, 이전 커뮤니티 구성원들이 생태계 내에서 더 중요한 역할을 맡을 수 있도록 힘을 실어주었습니다. 이 프로젝트는 단일 Smartweave 등록 프로토콜에서 블록체인 기술, 프라이버시, 하드웨어 및 애플리케이션에 기여하는 30개 이상의 활성 저장소로 확장된 오픈 소스 이니셔티브로 발전했습니다. 앞을 바라보며, 팀은 여정이 아직 끝나지 않았음을 인정하며, AO 배포 프로토콜로의 전환 이후 네트워크를 더욱 분산화할 계획을 세우고 있습니다. 그들은 커뮤니티 거버넌스가 네트워크의 안전성과 성능을 유지하는 데 중요한 역할을 할 것이라고 강조합니다. ATOR의 정신은 이제 Web3 공간에서의 좌절을 극복하는 상징이 되었으며, 팀은 정기적인 업데이트를 통해 투명성을 유지할 것을 약속합니다. 그들은 글로벌 프라이버시 채택이라는 더 큰 도전에 맞서 싸우면서, 삶을 변화시킬 잠재력을 가진 Web3 생태계 구축에 전념하고 있습니다.
Sui 재단, 블록체인 혁신 강화를 위해 프랭클린 템플턴과 파트너십 체결 cover
하루 전
Sui 재단, 블록체인 혁신 강화를 위해 프랭클린 템플턴과 파트너십 체결
2024년 11월 22일, Sui 재단은 Sui 블록체인 생태계 내 혁신을 촉진하기 위해 프랭클린 템플턴 디지털 자산과 전략적 파트너십을 발표했습니다. 이 협력은 블록체인 기반 솔루션의 제작자들에게 가치 기회를 창출함으로써 Sui, 레이어 1 및 스마트 계약 플랫폼의 개발을 강화할 것입니다. Sui의 생태계 개발 책임자인 자밀 칼판은 이 파트너십이 프랭클린 템플턴이 해결하고 있는 탈중앙화 금융의 도전에서 영감을 받은 Sui 기술의 검증이라고 강조했습니다. 프랭클린 템플턴 디지털 자산은 여러 해 동안 블록체인 기술에 적극적으로 참여해 왔으며, 솔루션 구축, 노드 검증자 운영 및 투자 전략 개발에 중점을 두고 있습니다. 그들의 전담 디지털 자산 연구팀은 토큰 경제 분석 및 데이터 과학 통찰력을 활용하여 제품 개발 및 투자 결정을 안내합니다. 프랭클린 템플턴의 디지털 자산 관리 부사장 겸 이사인 토니 페코레는 Sui 팀이 이루고 있는 발전에 대해 흥분을 표하며, 블록체인 기술이 관심이 커지고 있음에도 불구하고 종종 기술적 한계에 직면해 있다고 언급했습니다. Sui 생태계는 중앙 집중식 제한 주문서와 유사한 탈중앙화 금융 솔루션인 DeepBook과 탈중앙화 모바일 네트워크를 지원하는 Karrier One과 같은 혁신적인 프로젝트의 본거지입니다. 또한, Sui는 최근 네이티브 USDC를 출시하여 사용자에게 널리 사용되는 스테이블코인에 직접 접근할 수 있는 기회를 제공하면서 브릿지 자산과 관련된 위험을 완화하고 있습니다. 안전하고 확장 가능한 플랫폼으로서 Sui는 게임, DeFi 및 토큰화된 증권을 포함한 다양한 분야의 애플리케이션 제작자들에게 주요 목적지로 자리매김하고 있습니다.
아카시 네트워크와 루넥스 네트워크, 암호화폐 혁신을 선도하다 cover
하루 전
아카시 네트워크와 루넥스 네트워크, 암호화폐 혁신을 선도하다
암호화폐 시장은 아카시 네트워크의 DePIN 프로토콜과 함께 중요한 발전을 목격하고 있으며, 최근 10억 달러의 시장 가치를 초과했습니다. 이 급증은 아카시 가격의 눈에 띄는 상승으로 이어져 투자자 신뢰가 커지고 있음을 반영합니다. 한편, 솔라나는 새로운 사상 최고치(ATH)에 도달할 직전이며, 시장 가치 유입으로 BNB를 초과할 수 있게 되었습니다. 솔라나의 임박한 ATH에 대한 기대감은 플랫폼에 대한 승리일 뿐만 아니라, 주류 채택과 강력한 개발 활동을 보여주는 광범위한 암호화폐 생태계에 대한 승리입니다. 탈중앙화 금융(DeFi) 분야에서 루넥스 네트워크는 유망한 새로운 플레이어로 떠올랐습니다. 이 하이브리드 거래소는 50,000개 이상의 거래 쌍과 수수료 없는 구조를 통해 크로스 체인 거래를 용이하게 하는 독특한 솔루션을 제공합니다. 루넥스 네트워크는 초보자와 경험이 풍부한 거래자 모두에게 DeFi를 간소화하여 소매 투자자에게 더 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이미 확보된 295만 달러의 인상적인 유동성을 바탕으로, 루넥스는 DeFi 공간에서 주요 촉진자로 자리매김하고 있으며, 이 수익성 있는 시장에 대한 접근을 민주화할 가능성이 있습니다. 아카시 네트워크, 솔라나, 루넥스 네트워크의 상승은 전통 금융을 넘어선 탈중앙화 혁신에 대한 더 넓은 추세를 강조합니다. 아카시의 최근 24시간 동안 10% 상승과 지난 주 36%의 놀라운 증가율은 기존 클라우드 서비스에 대한 잠재적 혼란을 강조합니다. 탈중앙화되고 신뢰할 수 없는 플랫폼에 대한 수요가 증가함에 따라, 이러한 토큰은 흥미로운 투자 기회를 제공합니다. 솔라나가 ATH에 가까워지고 아카시의 모멘텀과 함께, 투자자들은 이러한 발전을 주의 깊게 지켜보고 있으며, 루넥스 네트워크는 DeFi 제공으로 계속해서 주목받고 있습니다.
검색 보강 생성에서 맥락 회상 향상 cover
하루 전
검색 보강 생성에서 맥락 회상 향상
검색 보강 생성(RAG)은 대규모 언어 모델(LLM)을 전문 비즈니스 애플리케이션에 통합하는 중요한 방법으로 부상하였으며, 모델 응답에 독점 데이터를 주입할 수 있게 해줍니다. 개념 증명(POC) 단계에서의 효과에도 불구하고, 개발자들은 RAG를 프로덕션으로 전환할 때 종종 상당한 정확도 저하에 직면합니다. 이 문제는 주어진 쿼리에 대해 가장 관련성 높은 맥락을 정확하게 가져오는 것을 목표로 하는 검색 단계에서 특히 두드러지며, 이를 맥락 회상(context recall)이라고 합니다. 이 기사는 임베딩 모델을 사용자 정의하고 미세 조정하여 맥락 회상을 향상시키는 전략을 탐구하며, 궁극적으로 RAG의 실제 애플리케이션에서의 성능을 개선합니다. RAG는 검색과 생성의 두 가지 주요 단계에서 작동합니다. 검색 단계에서 모델은 텍스트를 벡터로 변환하고, 인덱싱하며, 이러한 벡터를 검색하고 재순위하여 상위 일치를 식별합니다. 그러나 이 단계에서의 실패는 관련 맥락을 놓치게 되어 맥락 회상이 낮아지고 생성 출력이 덜 정확해질 수 있습니다. 효과적인 해결책 중 하나는 텍스트 데이터 간의 관계를 이해하도록 설계된 임베딩 모델을 조정하여 사용 중인 데이터 세트에 특정한 임베딩을 생성하는 것입니다. 이 미세 조정은 모델이 유사한 문장에 대해 유사한 벡터를 생성할 수 있게 하여, 쿼리에 대해 매우 관련성 높은 맥락을 검색하는 능력을 향상시킵니다. 맥락 회상을 개선하기 위해서는 모델이 마주칠 쿼리 유형을 반영하는 맞춤형 데이터 세트를 준비하는 것이 필수적입니다. 이는 지식 기반에서 다양한 질문을 추출하고, 변동성을 위해 이를 패러프레이징하며, 관련성에 따라 정리하는 것을 포함합니다. 또한, 평가 데이터 세트를 구성하여 모델의 성능을 현실적인 환경에서 평가하는 데 도움이 됩니다. 정보 검색 평가기를 사용하여 개발자는 Recall@k 및 Precision@k와 같은 메트릭을 측정하여 검색 정확도를 평가할 수 있습니다. 궁극적으로 임베딩 모델을 미세 조정하면 맥락 회상에서 상당한 개선을 가져올 수 있으며, RAG가 프로덕션 환경에서 정확하고 신뢰할 수 있도록 보장합니다.