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Band
训练人工智能引擎并为区块链应用程序提供动力的数据层
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GMembit!
自@ membit_ai的第一个纪元上线以来,过去的48小时真是令人难以置信。反响超出了我们的想象。
以下是我们进展的透明概述 👇
👍 伟大的成就:
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- 社区增长:超过8000名你们加入了数据猎人,来自15000+网站访客的转化率约为50%。欢迎!
- 数据速度:你们已经共同贡献了近500,000个独特帖子,建立了一个庞大的实时上下文基础。
😅 成长的烦恼:
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- 我们遭受了重创:我们初步的基础设施每秒承受超过1000个请求,处理了1000万次请求,且还在增加。
- 奖励过低:我们最初的积分系统过于保守。我们知道,即使是最专注的滚动者也很难达到上限。
- 管道堵塞:数据的巨大量暂时阻塞了我们的聚类系统,影响了上下文的质量。
⚡️ 修复措施(正在推出中):
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- 加固基础设施:我们显著升级了后端。处理这种规模的挑战在@bandprotocol中是熟悉的,我们现在准备好迎接更多。
- 更好的奖励:更慷慨的积分分配正在逐步推出,以适当地奖励你们的时间和好奇心。
- 更智能的聚类:我们正在升级数据引擎,以实时处理数百万个帖子,确保上下文层保持新鲜和高质量。
记住,这只是第二天。我们正在为AI代理构建这个突破性的上下文层,与你们一起在公开场合进行。
多么激动人心的时刻。

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在今天使用AI时,人们不禁注意到一些问题和困难,这表明AI存在盲点。这可能源于模型运行在过时的训练数据上,或者它们错过了新兴叙事、快速变化的市场和实时事件。
虽然使用AI可以轻松收集更多数据,但这并不自动转化为更好的上下文,因为大多数数据都是噪音,而不是信号。
但现在有了解决这些问题的方案,那就是@membit_ai——@BandProtocol的新AI上下文层。
它通过将实时对话转化为结构化的高信号上下文,将AI锚定在当下。
Membit如何解决这个问题:
• 社区驱动:数据猎人捕捉真实内容(社交帖子、新闻、讨论)
• 噪音过滤:垃圾信息、重复内容和无关闲聊被移除
• 聚类:相似帖子被分组为叙事主题(“讨论聚类”)
• 实时交付:通过API为AI模型、应用程序和代理提供流式上下文
使Membit脱颖而出的特点:
• 上下文即服务:持续更新的聚类、策划数据的供给
• 插拔式:为开发者提供RESTful API + MCP支持
• 滚动赚取:猎人每30分钟因贡献上下文而获得奖励
• 社区智能:越多人进行策划,上下文就越清晰
有了Membit,AI不再是猜测,而是与世界同步,实时发生。因此,确保今天就开始注册成为数据猎人:

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