Ohjelmoitava yksityisyys on ratkaisevan tärkeää krypton menestykselle Viimeisimmässä kirjoituksessaan @oddhash erittelee, kuinka hybridi-PET-järjestelmät siirtävät yksityisyyttä teoriasta käytäntöön, ja mainitsee esimerkkejä, kuten Signalin avainten palautuksen ja Worldin biometrisen haun @TACEO_IO

Tänään julkaisemme Allora Forge Builder Kitin, joka on virtaviivainen tapa rakentaa, kouluttaa ja ottaa käyttöön koneoppimismalleja suoraan Allora Networkissa 🔥⚒️ Nyt yhdessä muistikirjassa käyttäjät voivat siirtyä asetuksista reaaliaikaisiin ennusteisiin muutamassa minuutissa ja alkaa ansaita Alloralla. Monet osallistujat kamppailevat hajanaisten koneoppimistyönkulkujen kanssa: erilliset koulutus- ja käyttöönottoputket, toistuva virheenkorjaus ja hankalat käyttökustannukset. Forge Builder Kit abstraktoi ML- ja lohkoketjutoiminnot, jolloin käyttäjät voivat keskittyä ominaisuuksien suunnitteluun, tarkkuuden optimointiin ja iteraatioon – kaikki suosikkiympäristöstään käsin. Työnkulku näyttää tältä: 1. Avaa muistikirja 2. Liitä API-avain ja suorita asennussolu tietojen ja ominaisuuksien hakemiseksi 3. Kouluta kevyt LightGBM-malli 4. Arvioi mittareita, kuten korrelaatiota ja suuntatarkkuutta 5. Vie predict.pkl ja ota se käyttöön Allora Forgessa. Samat toiminnot toimivat sekä harjoittelussa että reaaliaikaisessa päättelyssä. Forge Builder Kit on perusta rakentajille, jotka ansaitsevat Alloralla, ja lisää parannuksia on tulossa, kuten: • Benchmark-tietojoukot standardoitua arviointia varten • Mallit agenttimallisilmukoille

Rakastan ehdottomasti nähdä Rysk-tiimin nousun Hyperliquid-ekosysteemissä Matka ei ole ollut lineaarinen, mutta nämä kaverit valmistavat ruokaa