DePIN Explorer - DePIN Scan

Bir yıl önce, Tor Projesi, ağlarından tüm ATOR İletim Noktalarını kaldırma kararı aldı ve bu, yeni bir merkeziyetsiz geleceğe dair bir vizyonu ateşledi. Teslim olmak yerine, ekip, dünya genelindeki kullanıcıların gizliliğini artırmak için tasarlanmış, kendiliğinden ölçeklenebilen, güven gerektirmeyen bir ağ yaratmayı hedefledi. Hedefleri, hız, güvenilirlik ve kullanıcı dostu olmayı özel donanımlarla birleştirerek VPN pazarını bozmak ve nihayetinde özel taramayı milyarlarca insan için erişilebilir kılmaktır. Bu vizyon, 5000 aktif iletim noktasına sahip olan Anyone Ağı'nın lansmanı ile somutlaştı ve kendisini dünya çapında en büyük ve en hızlı karışım ağlarından biri olarak kurdu. Geçen yıla bakıldığında, ekip, zorlu zamanlarda gösterdikleri sarsılmaz destek için topluluklarına minnettarlıklarını ifade ediyor. Zorluklara rağmen, proje dayanıklılık ve güç gösterdi, merkeziyetsizliğin ve topluluk uyumunun gücünü sergiledi. Liderlik ve mühendislik ekipleri geçiş süreci boyunca bir arada kaldı ve eski topluluk üyelerinin ekosistem içinde daha büyük roller üstlenmelerini sağladı. Proje, tek bir Smartweave kayıt protokolünden 30'dan fazla aktif depoya genişleyerek, blok zinciri teknolojisi, gizlilik, donanım ve uygulamalara katkıda bulunan açık kaynaklı bir girişime dönüştü. İleriye bakarken, ekip, yolculuğun henüz sona ermediğini kabul ediyor ve AO dağıtım protokollerine geçişin ardından ağı daha da merkeziyetsizleştirme planları yapıyor. Topluluk yönetiminin ağın güvenliğini ve performansını sürdürmede kritik bir rol oynayacağını vurguluyorlar. ATOR'un ruhu artık Web3 alanındaki engellerin üstesinden gelmenin sembolü haline geldi ve ekip, düzenli güncellemeler aracılığıyla şeffaflığa bağlı kalmaya kararlıdır. Küresel gizlilik benimseme konusundaki daha büyük zorluğun üstesinden gelirken, hayatları dönüştürme potansiyeline sahip bir Web3 ekosistemi inşa etmeye kendilerini adamışlardır.

22 Kasım 2024'te Sui Vakfı, Sui blockchain ekosisteminde yeniliği artırmayı amaçlayan Franklin Templeton Dijital Varlıklar ile stratejik bir ortaklık duyurdu. Bu işbirliği, blockchain tabanlı çözümler geliştirenler için değer fırsatları yaratılarak Sui'nin, bir Katman 1 ve akıllı sözleşme platformu olarak gelişimini artırmayı hedefliyor. Sui'de Ekosistem Geliştirme Müdürü olan Jameel Khalfan, bu ortaklığın Franklin Templeton'un ele aldığı merkeziyetsiz finansal zorluklardan ilham alan Sui teknolojisinin bir onayı olduğunu vurguladı. Franklin Templeton Dijital Varlıklar, birkaç yıldır blockchain teknolojisiyle aktif olarak ilgileniyor, çözümler geliştirmeye, düğüm doğrulayıcıları çalıştırmaya ve yatırım stratejileri geliştirmeye odaklanıyor. Özelleşmiş dijital varlık araştırma ekipleri, ürün geliştirme ve yatırım kararlarını yönlendirmek için tokenomik analiz ve veri bilimi içgörülerini kullanıyor. Franklin Templeton'da Dijital Varlık Yönetimi Kıdemli Başkan Yardımcısı ve Direktörü Tony Pecore, Sui ekibinin yaptığı ilerlemelerden heyecan duyduğunu belirterek, blockchain teknolojisinin artan ilgiye rağmen sık sık teknik sınırlamalarla karşılaştığını ifade etti. Sui ekosistemi, merkezi limit emir defterine benzer bir merkeziyetsiz finans çözümü olan DeepBook ve merkeziyetsiz bir mobil ağı destekleyen Karrier One gibi yenilikçi projelere ev sahipliği yapıyor. Ayrıca, Sui yakın zamanda yerel USDC'yi piyasaya sürdü ve kullanıcılara yaygın olarak kullanılan bir stabilcoin'e doğrudan erişim sağlarken köprülenmiş varlıklarla ilişkili riskleri azaltıyor. Güvenli ve ölçeklenebilir bir platform olarak Sui, oyun, DeFi ve tokenleştirilmiş menkul kıymetler gibi çeşitli sektörlerde uygulama geliştiricileri için birinci sınıf bir destinasyon olarak kendini konumlandırıyor.

Kripto para piyasası, özellikle Akash Ağı'nın DePIN protokolü ile önemli gelişmeler yaşıyor; bu protokol yakın zamanda bir milyar dolarlık piyasa değerini aştı. Bu artış, yatırımcı güvenindeki artışı yansıtarak Akash fiyatında dikkate değer bir artışa yol açtı. Bu arada, Solana yeni bir tüm zamanların en yüksek seviyesine (ATH) ulaşmak üzere; piyasa değerindeki akış, onu BNB'yi geçmesine olanak tanıyor. Solana'nın beklenen ATH'si etrafındaki heyecan, sadece platform için değil, aynı zamanda daha geniş kripto para ekosistemi için de bir kazanım, ana akıma kabul ve sağlam geliştirme faaliyetleri için potansiyelini sergiliyor. Merkeziyetsiz finans (DeFi) alanında, Lunex Ağı umut verici bir yeni oyuncu olarak ortaya çıktı. Bu hibrit borsa, 50.000'den fazla ticaret çifti ile çapraz zincir ticareti kolaylaştırarak benzersiz bir çözüm sunuyor ve sıfır ücret yapısıyla çalışıyor. Lunex Ağı, DeFi'yi hem acemi hem de deneyimli yatırımcılar için daha erişilebilir hale getirmeyi amaçlıyor. Şu anda güvence altına alınmış 2,95 milyon dolarlık etkileyici bir likidite ile Lunex, DeFi alanında önemli bir kolaylaştırıcı olarak kendini konumlandırıyor ve bu kârlı pazara erişimi demokratikleştiriyor. Akash Ağı, Solana ve Lunex Ağı'nın yükselişi, geleneksel finansın ötesinde merkeziyetsiz yeniliklere yönelik daha geniş bir eğilimi vurguluyor. Akash'ın son 24 saatte %10'luk artışı ve son bir haftada %36'lık dikkate değer artışı, geleneksel bulut hizmetlerini bozma potansiyelini vurguluyor. Merkeziyetsiz, güvenilir platformlara olan talep arttıkça, bu tokenlar heyecan verici yatırım fırsatları sunuyor. Solana ATH'sine yaklaşırken ve Akash momentum kazanırken, yatırımcılar bu gelişmeleri dikkatle izliyor, Lunex Ağı ise DeFi teklifleriyle dikkat çekmeye devam ediyor.

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.