Theta EdgeCloud Melhora Opções de Pagamento com Suporte a TFUEL

A DRIFE, um aplicativo de transporte descentralizado que opera na Blockchain Sui, anunciou uma colaboração significativa com a CoinList, uma plataforma conhecida por lançamentos de tokens. Esta parceria visa introduzir a testnet incentivada para a campanha de dados de localização Share2Earn da DRIFE. Os usuários que participarem desta iniciativa terão a oportunidade de ganhar tokens digitais ao compartilhar seus dados de localização enquanto se deslocam pelo aplicativo DRIFE. O sistema de recompensas é projetado para ser dinâmico, rastreando contribuições com base nas classificações do leaderboard, promovendo assim o engajamento da comunidade e a participação no desenvolvimento da plataforma. A colaboração entre a DRIFE e a CoinList é um movimento estratégico para testar a campanha Share2Earn antes de seu lançamento público. Esta iniciativa não apenas enfatiza a importância da descentralização e do envolvimento da comunidade, mas também destaca o compromisso da DRIFE com a transparência e o empoderamento do usuário. Ao permitir que os usuários ganhem recompensas enquanto contribuem para o desenvolvimento da plataforma, a DRIFE visa aprimorar os serviços baseados em localização e melhorar a qualidade geral do serviço por meio do feedback da comunidade. Firdosh Sheikh, o fundador e CEO da DRIFE, expressou que esta colaboração valida sua visão para um ecossistema de transporte descentralizado, capacitando a comunidade a moldar o futuro do transporte. Os tokens de recompensa, que estarão disponíveis na cadeia SUI, poderão ser reivindicados após o evento de geração de tokens (TGE) com um período de desbloqueio estruturado. No entanto, a participação é restrita para indivíduos de certas jurisdições, incluindo os EUA, Paquistão, Rússia, China e Emirados Árabes Unidos, devido a requisitos de conformidade regulatória. O objetivo da DRIFE é romper modelos de negócios tradicionais, eliminando intermediários corporativos e capacitando motoristas, passageiros e desenvolvedores comunitários por meio da tecnologia blockchain.

Em um desenvolvimento significativo nos setores de blockchain e IA, a Stratos anunciou uma parceria estratégica com a Tatsu, um projeto pioneiro de criptomoeda de IA descentralizada que opera dentro da rede Bittensor e do ecossistema TAO. A Tatsu fez avanços notáveis na verificação de identidade descentralizada, aproveitando métricas avançadas, como atividade no GitHub e saldos de criptomoedas, para criar uma pontuação humana única. Essa abordagem inovadora aprimora os processos de verificação, tornando-os mais confiáveis e eficientes no cenário descentralizado. Com o próximo lançamento do Tatsu Identity 2.0 e uma nova subnet de Compreensão de Documentos, a Tatsu está pronta para redefinir as capacidades da IA descentralizada. A parceria verá a Tatsu integrar as soluções de armazenamento descentralizado da Stratos, o que fortalecerá significativamente seus protocolos de gerenciamento e segurança de dados. Essa colaboração não é apenas uma fusão de tecnologias, mas uma fusão de expertise destinada a expandir os limites do que é possível no espaço descentralizado. Ao utilizar a infraestrutura robusta da Stratos, a Tatsu pode aprimorar suas ofertas e garantir que seus processos de verificação de identidade sejam seguros e eficientes. Essa sinergia deve fomentar a inovação e o crescimento dentro do ecossistema TAO, abrindo portas para novas aplicações da tecnologia avançada da Tatsu. À medida que ambas as empresas embarcam juntas nessa jornada, as implicações para a comunidade blockchain são substanciais. A integração do armazenamento descentralizado com soluções de IA de ponta pode levar a mudanças transformadoras na forma como a verificação de identidade é realizada em vários setores. Essa parceria exemplifica o potencial de combinar tecnologias descentralizadas com IA para criar soluções mais seguras, eficientes e inovadoras, estabelecendo um precedente para futuras colaborações no espaço blockchain.

O recente lançamento do Llama 3.2 pela Meta marca um avanço significativo no ajuste fino de grandes modelos de linguagem (LLMs), facilitando para engenheiros de aprendizado de máquina e cientistas de dados a melhoria do desempenho do modelo para tarefas específicas. Este guia descreve o processo de ajuste fino, incluindo a configuração necessária, criação de conjuntos de dados e configuração de scripts de treinamento. O ajuste fino permite que modelos como o Llama 3.2 se especializem em domínios específicos, como suporte ao cliente, resultando em respostas mais precisas e relevantes em comparação com modelos de propósito geral. Para começar o ajuste fino do Llama 3.2, os usuários devem primeiro configurar seu ambiente, especialmente se estiverem usando Windows. Isso envolve a instalação do Windows Subsystem for Linux (WSL) para acessar um terminal Linux, configurar o acesso à GPU com os drivers NVIDIA apropriados e instalar ferramentas essenciais, como dependências de desenvolvimento do Python. Uma vez que o ambiente esteja preparado, os usuários podem criar um conjunto de dados adaptado para o ajuste fino. Por exemplo, um conjunto de dados pode ser gerado para treinar o Llama 3.2 a responder a perguntas simples de matemática, que serve como um exemplo simples de ajuste fino direcionado. Após preparar o conjunto de dados, o próximo passo é configurar um script de treinamento usando a biblioteca Unsloth, que simplifica o processo de ajuste fino por meio da Adaptação de Baixa Classificação (LoRA). Isso envolve a instalação de pacotes necessários, carregamento do modelo e início do processo de treinamento. Uma vez que o modelo esteja ajustado, é crucial avaliar seu desempenho gerando um conjunto de testes e comparando as respostas do modelo com as respostas esperadas. Embora o ajuste fino ofereça benefícios substanciais na melhoria da precisão do modelo para tarefas específicas, é essencial considerar suas limitações e a eficácia potencial do ajuste de prompt para requisitos menos complexos.

Com o fim de novembro e a aproximação de dezembro de 2024, os investidores estão cada vez mais focados no reequilíbrio de portfólio e na exploração de novas oportunidades de altcoin. A narrativa da Rede de Infraestrutura Física Descentralizada (DePIN) está ganhando força, tornando-se um setor significativo para monitorar. A BeInCrypto destacou cinco principais altcoins DePIN para observar em dezembro, incluindo Filecoin (FIL), Arweave (AR), Grass (GRASS), io.net (IO) e NetMind Token (NMT). Filecoin (FIL) lidera o grupo com uma capitalização de mercado de $3,44 bilhões. Apesar de ter experimentado uma queda de valor durante o segundo e terceiro trimestres, o Filecoin se recuperou fortemente, com um aumento de preço de 56,22% no último mês. Atualmente, o momento de preço é positivo, sugerindo um crescimento potencial para $6,50 no início de dezembro. No entanto, se o momento mudar para baixista, pode cair para $4,96. Arweave (AR) segue de perto, tendo aumentado 20,98% na última semana, atualmente com preço de $21,13. A altcoin enfrenta resistência em $22,05, mas se romper, pode alcançar $24,57. Grass (GRASS) ganhou destaque com um aumento notável de 300% em outubro, agora com preço de $3,48. Se mantiver sua tendência de alta, pode superar $3,90 e potencialmente alcançar $5. io.net (IO), conhecido por ser a maior rede de computação AI descentralizada, viu um aumento de preço de 65,13%, atualmente sendo negociado a $2,93. Se a tendência de alta continuar, pode ultrapassar $4. Por último, o NetMind Token (NMT) disparou 76,10% recentemente, atualmente com preço de $3,76, com um potencial aumento acima de $5 em dezembro, se o momento de alta persistir. No entanto, a realização de lucros pode levar a uma queda para $2,72. Os investidores devem permanecer vigilantes, pois as condições do mercado estão sujeitas a mudanças rápidas.

A Hivemapper Foundation recentemente formou uma parceria estratégica com a Kamino e a Jito Labs para lançar o plano de incentivo ao tesouro de liquidez HONEY-JitoSOL. Esta iniciativa surge em um momento em que muitos investidores no mercado de criptomoedas ainda estão envolvidos em jogos de soma zero, enquanto redes de infraestrutura física descentralizada (DePIN) estão abrindo novas avenidas para a criação de valor. O rápido avanço da tecnologia Web3 está facilitando uma profunda integração entre DePIN e finanças descentralizadas (DeFi), que está remodelando o cenário da indústria de blockchain. Essa integração promete aumentar a liquidez de ativos físicos e fomentar inovações substanciais em todo o ecossistema blockchain. A Hivemapper, uma rede de mapeamento descentralizada que opera na blockchain Solana, fez avanços significativos desde sua criação em novembro de 2022, mapeando 29% das estradas do mundo em dois anos. Utilizando dispositivos de dashcam inovadores “Bee” e tecnologia de IA, a Hivemapper captura mais de 28 milhões de quilômetros de imagens em nível de rua mensalmente, superando o Google Street View em cinco vezes. O projeto atraiu investimentos de instituições notáveis, incluindo A16Z e Binance, e estabeleceu parcerias com gigantes globais de mapeamento. O token HONEY incentiva a participação dos usuários na coleta de dados, abordando desafios no desenvolvimento de mapas de alta precisão por meio de um modelo único de IA+DePIN. A nova solução de liquidez lançada na plataforma de negociação Orca oferece até $17.000 em recompensas para provedores de liquidez do token HONEY. Ela apresenta receita automática de taxas de transação, reequilíbrio inteligente e ferramentas de análise profissional para ajudar os usuários a navegar pelos riscos. A resposta do mercado tem sido extremamente positiva, com o pool de liquidez HONEY-JITOSOL alcançando um APY Aumentado de 36,02% e um valor total bloqueado (TVL) superior a $500.000 logo após o lançamento. Esta cooperação inovadora não apenas destaca o potencial da integração entre DePIN e DeFi, mas também estabelece um precedente para futuros desenvolvimentos no espaço blockchain, demonstrando como as finanças descentralizadas podem empoderar a economia real e criar novas oportunidades para os usuários.

O Google lançou oficialmente o Imagen 3, seu mais recente modelo de IA de texto para imagem, cinco meses após seu anúncio inicial na Google I/O 2024. Esta nova iteração promete oferecer qualidade de imagem aprimorada com detalhes melhorados, melhor iluminação e menos artefatos visuais em comparação com seus predecessores. O Imagen 3 é projetado para interpretar prompts em linguagem natural de forma mais precisa, permitindo que os usuários gerem imagens específicas sem a necessidade de engenharia de prompts complexos. Ele pode produzir uma variedade de estilos, desde fotografias hiper-realistas até ilustrações caprichosas, e até mesmo renderizar texto dentro das imagens de forma clara, abrindo caminho para aplicações inovadoras, como cartões de saudação personalizados e materiais promocionais. A segurança e o uso responsável estão na vanguarda do desenvolvimento do Imagen 3. O Google DeepMind implementou rigorosas técnicas de filtragem e rotulagem de dados para minimizar o risco de gerar conteúdo prejudicial ou inadequado. Esse compromisso com padrões éticos é crucial à medida que a tecnologia de IA generativa se torna cada vez mais integrada em várias indústrias. Os usuários interessados em experimentar o Imagen 3 podem fazê-lo através do chatbot Gemini do Google, inserindo prompts em linguagem natural, permitindo que o modelo crie imagens detalhadas com base em suas descrições. Apesar de seus avanços, o Imagen 3 possui limitações que podem afetar sua usabilidade para alguns profissionais. Atualmente, ele suporta apenas uma proporção de aspecto quadrada, o que pode restringir projetos que exigem formatos paisagem ou retrato. Além disso, falta recursos de edição, como inpainting ou outpainting, e os usuários não podem aplicar filtros ou estilos artísticos às suas imagens. Quando comparado a concorrentes como Midjourney, DALL-E 3 e Flux, o Imagen 3 se destaca na qualidade da imagem e no processamento de linguagem natural, mas fica aquém em controle do usuário e opções de personalização. No geral, embora o Imagen 3 seja uma ferramenta poderosa para gerar imagens de alta qualidade, suas limitações podem desencorajar usuários que buscam mais flexibilidade em seus processos criativos.