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Grassテスト終了 エアドロップ計画間近 200万ユーザーが重大な機会を迎える
Grassはテストフェーズを終了し、エアドロップ計画が間もなく発表されます
Grassプラットフォームは最近、そのクローズドテストフェーズが終了したことを発表し、今後のエアドロップ資格を決定するためのスナップショットを行っています。ユーザーのネットワーク参加度が報酬を得るための主要な基準となり、この参加度は異なる期間に応じて加重計算されます。
プラットフォームは、今後数週間以内に詳細なエアドロップ資格チェックガイドを発表し、トークンエコノミクスに関するさらなる情報を共有する予定です。Grassの次の段階の発展は、コアインフラの構築から大規模開発のサポートに移行し、ユーザーの関心をネットワーク機能と組み合わせたアプリケーションの開発に重点を置きます。
現在、Grassのユーザー数は200万人を突破しました。分散型ネットワークとして、Grassの目標は公共ネットワークにアクセスすることでAIモデルのトレーニングに必要なデータを提供することです。これにより、Grassはデータクレンジングや構造化データセットの準備に拡張する過程で、AIデータレイヤーの重要な構成要素となり、人工知能分野における基盤的地位を確立しました。
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資金調達と技術的背景
Grassの背後にあるチームWynd Networkは、最近重要な資金調達を完了し、総額450万ドルに達しました。この資金は、Grassの技術基盤の強化、ノードネットワークの拡大、およびデータ検証プロセスの改善に使用されます。
Grassは、ユーザーが余ったインターネット接続を販売できる去中心化された帯域幅市場であり、AIラボがモデルを訓練するために必要なネットワークデータを取得するのを助けます。このプラットフォームは、ユーザーのIPアドレスを利用して余った帯域幅を販売し、同時にユーザーのプライバシーとデータの安全性を保証します。
Grassのコア技術SocratesはWynd Labsによって開発され、ネットワーク上から非構造化データを収集し、それを構造化することに特化しています。これにより、Grassは他のAIシステムにモデルのトレーニングに必要なデータを提供するAIデータウェアハウスとなります。
Solanaに展開された最初のAI、Depin、Solana技術を組み合わせたプロジェクトであるGrassは、AIのデータレイヤーとして位置付けられています。AI開発の過程において、データレイヤーはデータの収集と準備を担当し、モデルのトレーニングに基盤を提供します。データの質はAIモデルのパフォーマンスにとって非常に重要です。なぜなら、最先端のモデルであっても、トレーニングデータに偏りや質の低下があると、予測結果が不正確になるからです。
Grassは、200万を超えるノードを持つ分散型クローラーネットワークを構築しました。目標は、インターネット全体をクロールすることです。これは、貴重なリソースを引き付ける経済的インセンティブの巨大な潜在能力を示しています。
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市場見通し分析
GrassはSolana上で構築され、その高スループットの利点を活用しています。L1ストレージの各取得タスクのトレーサビリティの難しさを解決するために、Grassはrollupシステムを開発し、ZKプロセッサを使用してトレーサビリティ証明をバッチ処理し、その後Solanaに公開します。
従来の中央集権型住宅代理店と比較して、GrassのWeb3アプローチにはいくつかの利点があります:AI生成の価値をより公平に配分し、アプリ開発者へのバンドルコードのコストを削減します。
Grassは現在220万人の独立ユーザーを持ち、トークン生成イベント(TGE)後にさらに多くのユーザーが参加すると予想されています。Grassネットワークはそのユーザーによって所有され運営されており、ユーザーはノードを運営しポイントを獲得することでネットワークの持分を得ます。
Grassの他の市場の利点は次のとおりです:
Grassの使命はWeb 2.0時代の誤りを正し、Web3の価値観の発展を推進することです。Grassに参加することで、ユーザーはネットワーク構築に対して報酬を得るだけでなく、より公平で公正な世界の創造を助けています。
Grassは、AIの発展に必要なインフラストラクチャを構築することに取り組み、ユーザーにAI革命に参加するための道を提供するとともに、分散型およびオープンソースのAIの発展を促進します。その革新と独自のポジショニングにより、AIおよびWeb3分野で重要な地位を占めることが期待されており、この分野のリーダーになることが見込まれています。