OldY

Perle Labs 交互教程
最近在刷 Perle Labs，第一赛季已经开了。
これはAIデータプロジェクトですが、ノードやモデルを走らせるタイプとは異なり、人間がAIのための訓練サンプルを作るものです。
あなたが行うことは非常にシンプルです：
テキストを見て判断し、文章を読んで分類を選ぶ。
本質は：人間の判断をチェーン上で検証可能なデータに変えることです。
彼らはSolanaを採用しており、各タスクはオンチェーンで確認されます。
背後の状況を一言で
このプロジェクトは野良ではなく、公開資金調達は合計約1750万ドルで、AI + Web3の分野ではしっかりとした土台があります。
実際に試してみて、どのように進めるのがスムーズか
入口：
第一歩
Solanaウォレットを接続するだけでOKです。SOLを少し残しておくことを忘れずに、さもないとタスクの確認が止まってしまいます。
第二歩
Marketplaceに直接入る、あまり考えすぎないでください。今のところ、タスクはこれだけです。
感想を重点的に：
法律 / 医療の2つのカテゴリー
人間だけで全てを判断するのは難しいので、直接AIに判断を任せて、答えを選びます。
製品認識のような
これは読解力の問題で、忍耐強くやればクリアできます。
朗読タスク
読み終わったら提出するだけです。遅く表示されるのは正常です。気にしないでください。
全

さっきRiverとSuiが一緒になったのを見たけど、正直最初の反応は好材料じゃなくて
これが今になって起こるのはどういうことだろうと。
振り返って考えると、Riverは常に資金の動きができるかどうかの問題で、Suiは動きが十分に速いかどうかの問題だった。もともとこの二つは対になっているべきだった。
今、satUSDが導入されるのではなく、直接Sui内で使われる安定資産として扱われているのは、かなり強気な姿勢だ。
しかもリストが出てきた瞬間に、試験的なものではないとわかる。
Bucket、Navi、Bluefin、Cetus……これらは基本的にSui内で実際に使われている場所だ。
これは最初に絵を描いてからシナリオを探すのではなく、シナリオがすでにそこにあって、資金を直接投入して使うという流れだ。
River側のデータは以前からずっと見ていて、600MのTVL、300MのsatUSD流通、要するにこれらの資金はもはやストーリー待ちの状態ではなく、すでにチェーン上で回っていて、収益を得ており、調整されている資金だ。
今はただ、より使いやすい実行環境に変わっただけだ。
個人的に気になる点は、satUSDはあの橋渡しのシェル資産のようなものではないということだ。
一つのチェーンで担保を置き、別のチェーンで原生的に発行する。この体験を一度味わうと、もう古いやり方のwrappedをwrappe