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Band
訓練人工智慧引擎併為區塊鏈應用程式提供動力的數據層
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GMembit!
自@ membit_ai的第一個紀元上線以來,過去的48小時真是令人難以置信。反響超出了我們的想像。
以下是我們進展的透明概述 👇
👍 偉大的成就:
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- 社區增長:超過8000名你們加入了數據獵人,來自15000+網站訪客的轉化率約為50%。歡迎!
- 數據速度:你們已經共同貢獻了近500,000個獨特帖子,建立了一個龐大的實時上下文基礎。
😅 成長的煩惱:
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- 我們遭受了重創:我們初步的基礎設施每秒承受超過1000個請求,處理了1000萬次請求,且還在增加。
- 獎勵過低:我們最初的積分系統過於保守。我們知道,即使是最專注的滾動者也很難達到上限。
- 管道堵塞:數據的巨大量暫時阻塞了我們的聚類系統,影響了上下文的質量。
⚡️ 修復措施(正在推出中):
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- 加固基礎設施:我們顯著升級了後端。處理這種規模的挑戰在@bandprotocol中是熟悉的,我們現在準備好迎接更多。
- 更好的獎勵:更慷慨的積分分配正在逐步推出,以適當地獎勵你們的時間和好奇心。
- 更智能的聚類:我們正在升級數據引擎,以實時處理數百萬個帖子,確保上下文層保持新鮮和高質量。
記住,這只是第二天。我們正在為AI代理構建這個突破性的上下文層,與你們一起在公開場合進行。
多麼激動人心的時刻。

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在今天使用AI時,人們不禁注意到一些問題和困難,這表明AI存在盲點。這可能源於模型運行在過時的訓練數據上,或者它們錯過了新興敘事、快速變化的市場和即時事件。
雖然使用AI可以輕鬆收集更多數據,但這並不自動轉化為更好的上下文,因為大多數數據都是噪音,而不是信號。
但現在有了解決這些問題的方案,那就是@membit_ai——@BandProtocol的新AI上下文層。
它通過將即時對話轉化為結構化的高信號上下文,將AI錨定在當下。
Membit如何解決這個問題:
• 社區驅動:數據獵人捕捉真實內容(社交帖子、新聞、討論)
• 噪音過濾:垃圾信息、重複內容和無關閒聊被移除
• 聚類:相似帖子被分組為敘事主題(“討論聚類”)
• 即時交付:通過API為AI模型、應用程序和代理提供流式上下文
使Membit脫穎而出的特點:
• 上下文即服務:持續更新的聚類、策劃數據的供給
• 插拔式:為開發者提供RESTful API + MCP支持
• 滾動賺取:獵人每30分鐘因貢獻上下文而獲得獎勵
• 社區智能:越多人進行策劃,上下文就越清晰
有了Membit,AI不再是猜測,而是與世界同步,即時發生。因此,確保今天就開始註冊成為數據獵人:

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