RECENT — FEATURED

Участвуй в Grass и забирай поинты

AIRDROP HUNTER

March 14, 2024. 4:00 PM — 4 min read

Grass - крупный проект, который использует L2-решения, чтобы изменить мир AI.

Grass продает свободные пропускные способности вашей сети компаниям, чтобы те посмотрели через сеть потребителя на конечный продукт рекламодателей самым безопасным способом.

Как утверждает проект, в настоящее время сеть Grass способна обрабатывать более 1,000,000 транзакций!

По инвестициям, проект собрал $3.5m со стороны Polychain и Tribe Capital.

Основная проблема, с которой сталкивается ИИ - предвзятость моделей, вызванная использованием непрозрачных данных.

Решение Grass заключается: в создании системы с постоянным реестром данных, чтобы разработчики могли проверять происхождение обучающих данных без сомнений. Каждый раз, когда узлы сети Grass сканируют данные, валидаторы отслеживают их происхождение и сохраняют информацию на цепочке.

Что это даёт?

  • Это позволяет увеличить вознаграждение пользователей за предоставленные данные и обрабатывать большие объемы запросов.
  • Проект Grass будет работать на платформе Солана, обеспечивая быструю и эффективную обработку данных на уровне L2.

Создание L2 - это значительный шаг вперед, учитывая ключевую роль проекта Grass в инфраструктуре ИИ.

Уже сейчас Grass готовится к операциям очистки данных, обрабатывая 10m+ веб-запросов в минуту. Этому будет способствовать именно L2-решение совместно с процессором ZK, группирующий метаданные для проверки , обеспечения постоянного происхождения данных и определения узлов в сети, которые перенаправляются по сети.

Преимущества такого подхода огромны - это поможет бороться с отравлением данных, расширит возможности открытого искусственного интеллекта и обеспечит прозрачность для пользователей. Ниже приведена базовая структура системы.

Как принять участие в Grass?

На данный момент, у проекта есть своя система поинтов, где заработанные очки по окончанию тестирования проекта - будут конвертированы в токены $GRASS.

FAQ подтверждает, что ранние пользователи будут вознаграждены за продажу неиспользованной полосы пропускания и получат некую долю в сети, которая сделает ИИ - децентрализованней.

Ключевой фактор заработка поинтов - зависит от геолокации ваших устройств. Например, в США - заработок поинтов будет выше из-за спроса и количества покупателей.

Для участия в проекте:

  1. Перейти на сайт проекта и зарегистрироваться, используя почту, пароль и использовать реферальный код, который можно поискать на сайте проекта или использовать готовый: W06wu2DlhV1rc6B:

2. Скачать браузерное расширение Grass:

3. После на платформе перейти в раздел Referral и приглашать друзей, за что будем получать поинты - по системе.

А также поинты будут начисляться за 0.3% от неиспользованной сетевой мощности наших девайсов.

Более подробно о зачислении поинтов по реферальной системе можно узнать здесь.

Дополнительно стоит подписаться на Twitter или Discord, чтобы не пропускать свежих анонсов по завершению тестирований.

Заключение

В заключение, можно с уверенностью сказать, что многие проблемы, связанные с AI сегодня, связаны с неясностью в том, как происходит обучение моделей. Grass верит в то, что он сможет решить эту проблему - создав первый в мире свода данных L2, который будет документировать происхождение всех наборов данных.

Проект Grass предоставляет уровень данных для модульного стека AI, а эти инновации заложат основу для большей прозрачности и справедливых вознаграждений для поставщиков узлов в зависимости от объема выполненной работы.

Скоро на платформе AirdropHunter - будет доступна карточка Grass, купив которую - ваши поинты будут фармиться намного быстрее, чем на вашем девайсе, благодаря мощностям AirdropHunter!

Чтобы не пропустить свежих анонсов по новым карточкам и активностям на платформе - присоединяйтесь в наш Telegram-канал , где ежедневно можно получать награды на платформе и не только!

Website: https://airdrop-hunter.site/

Dapp: https://app.airdrop-hunter.site/

Twitter: https://twitter.com/airhunter_drop

Telegram: https://t.me/airdrop_hunter_bot



Recent

View more →

Project news

View more →