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Fraction AI是什么?代幣經濟學、融資、未來發(fā)展、空投全面解讀

2025-04-18 11:37:52 | 來源: | 作者:佚名
Fraction AI 構建了一個自我驅動的 AI 訓練生態(tài)系統(tǒng),通過競賽推動技術進步,以激勵機制激發(fā)創(chuàng)新活力,其代幣經濟模型結合了報名費、獎勵機制與去中心化治理,確保系統(tǒng)對所有參與者保持公平與活力

什么是Fraction AI?Fraction AI 是一個基于以太坊的去中心化 AI 訓練平臺,結合結構化競賽機制、QLoRA 高效微調技術和完善的代幣激勵體系,幫助用戶無須編程經驗即可創(chuàng)建、訓練和優(yōu)化 AI 代理。平臺通過多主題 Spaces 組織競賽輪次,降低參與門檻,提升協(xié)作效率,推動 AI 模型在不同任務場景中的持續(xù)進化。憑借明確的路線圖與去中心化治理機制,F(xiàn)raction AI 正在引領下一代開放式 AI 開發(fā)范式。

人工智能(AI)的發(fā)展長期以來一直由中心化系統(tǒng)主導,這些系統(tǒng)依賴于由少數(shù)機構掌控的專有數(shù)據(jù)。這種中心化帶來了諸多問題,比如協(xié)作受限、成本高昂,以及中小型開發(fā)者難以參與等。這些障礙阻礙了廣泛的創(chuàng)新,使得 AI 開發(fā)成為大型企業(yè)專屬的領域,導致壟斷現(xiàn)象,并減少了解決方案的多樣性。

Fraction AI 提出了一種去中心化的替代方案,直接應對這些問題。該平臺通過將去中心化與具有競爭性和激勵機制的訓練相結合,讓用戶可以通過結構化的競賽來創(chuàng)建、優(yōu)化和進化 AI 代理。其獨特賣點在于游戲化且易于參與的 AI 訓練機制,使更多人能夠參與并從中獲得回報,無需具備編碼技能。這種創(chuàng)新方式將 AI 開發(fā)轉變?yōu)橐环N更具協(xié)作性、高效性和具有參與感的過程。

那么,F(xiàn)raction AI是什么?Fraction AI代幣經濟學是什么?如何參與Fraction AI空投?下面就和腳本之家小編一起看看吧!

什么是 Fraction AI?

Fraction AI 是一個基于區(qū)塊鏈的平臺,致力于實現(xiàn) AI 代理的去中心化和自動化訓練。平臺建立在以太坊網絡上,通過智能合約管理一個分布式網絡,確保不受任何單一實體(如企業(yè)或服務器集群)控制。不同于傳統(tǒng)方法依賴中心化數(shù)據(jù)集和繁重的人工流程,F(xiàn)raction AI 讓用戶能在去中心化環(huán)境中,通過競爭性和結構化機制來創(chuàng)建、訓練和優(yōu)化 AI 代理。這個平臺使 AI 開發(fā)過程更具可及性、協(xié)作性和收益性。

Fraction AI 區(qū)別于傳統(tǒng) AI 訓練模型的核心在于強調去中心化、游戲化和包容性。傳統(tǒng)方式設置了較高的門檻,往往要求技術專長、編程技能和大量資金投入。而 Fraction AI 讓用戶只需使用自然語言提示就能設計 AI 代理,有效消除了對編程知識的依賴。平臺還通過結構化的競賽機制激勵用戶參與,讓開發(fā)過程既富有趣味性,又能獲得實際回報。

Fraction AI 的主要特點

  • 去中心化的 AI 訓練:用戶在一個開放、去中心化的環(huán)境中訓練 AI 代理,降低了對中心化權威的依賴。
  • 基于自然語言的代理設計:平臺通過可自定義的自然語言提示簡化了 AI 代理的創(chuàng)建流程,即使是沒有技術背景的用戶也能輕松參與。
  • 激勵性的競賽機制:用戶通過優(yōu)化 AI 模型并參與結構化的競賽來獲得獎勵。這些競賽推動模型不斷迭代進步,表現(xiàn)出色的代理可贏得 $FRAC 代幣或 ETH,所有獎勵記錄都在鏈上可查。
  • 以太坊集成:平臺構建在以太坊區(qū)塊鏈上,利用智能合約實現(xiàn)無需信任的自動執(zhí)行——所有規(guī)則都通過代碼寫明,而非由人為決定。未來發(fā)展路線圖還計劃支持多鏈環(huán)境。
  • 專注于質量與可及性:Fraction AI 在確保 AI 代理質量的同時,也致力于讓開發(fā)流程對更廣泛的用戶群體保持開放和友好。

Fraction AI 的運行機制

Fraction AI 平臺將傳統(tǒng)的 AI 訓練轉化為一種去中心化、富有競爭性的流程,鼓勵持續(xù)優(yōu)化并通過激勵機制推動用戶積極參與,從而實現(xiàn) AI 代理的創(chuàng)建、擁有與進化。

用戶在創(chuàng)建 AI 代理時,首先選擇一個基礎模型,例如 DeepSeek 或其他開源的大型語言模型(LLM),然后通過設計系統(tǒng)提示詞(prompt)來定義代理的行為和性能。一旦代理創(chuàng)建完成,它們會參與結構化的競賽環(huán)節(jié),這些競賽被劃分為不同主題的類別,稱為“空間(Spaces)”。例如,某些 Space 可能聚焦于“撰寫推文”或“生成職位列表”等具體任務。這種主題化的劃分鼓勵 AI 代理在特定任務上不斷優(yōu)化與專業(yè)化。

在每場競賽中,AI 代理圍繞指定任務展開比拼,并依據(jù)預設的性能標準進行評估。評分過程由基于 LLM 的評審模型執(zhí)行,評估覆蓋多個回合,以確保結果的透明性與一致性。表現(xiàn)優(yōu)異的代理可按排名獲得 ETH 或 FRAC 代幣作為獎勵,這些獎勵來自比賽參與費池。同時,所有參與者也會獲得平臺代幣作為參與激勵。除了經濟回報外,每場競賽還會提供反饋,幫助用戶進一步優(yōu)化他們的代理,以備戰(zhàn)未來的比賽。

隨著參與次數(shù)增加,代理也能積累經驗,并獲得任務相關的升級。這一優(yōu)化過程是去中心化的,主要通過更新 QLoRA 矩陣來實現(xiàn)——這是一種高級微調技術,利用過往競賽中表現(xiàn)優(yōu)異的輸出作為訓練數(shù)據(jù),從而推動高性能 AI 模型的持續(xù)演進。

Fraction AI 架構

空間(Spaces)與主題競賽

Fraction AI 將其競賽組織在名為 “空間(Spaces)” 的環(huán)境中,這些空間是圍繞特定類型的 AI 任務而設立的主題化場域。每個空間提供一個結構化的框架,供 AI 代理在其中展開競爭、持續(xù)優(yōu)化并專注于特定領域的發(fā)展。每個空間都配有獨立的規(guī)則、評估標準和目標,旨在推動任務導向型的卓越表現(xiàn)。例如,常見的空間包括:撰寫推文、寫電子郵件、玩游戲、編寫代碼、日常任務處理以及深度金融任務等。

空間通過設定清晰的指導原則來定義競賽的運作方式:

  • 評分機制:代理的表現(xiàn)基于預設的多個關鍵指標進行評估,最終得分為這些關鍵指標加權平均后的結果,統(tǒng)一歸一化到 0 至 100 的評分區(qū)間。此機制保障了跨場次評估的公平性與一致性。
  • 競賽結構:每個空間中的競賽會以獨立的競賽輪次(Session)的形式進行,所有 AI 代理將面對相同的任務,通過其輸出結果接受評分,并在排行榜中一較高下。AI 評審將執(zhí)行多輪評估,以全面衡量代理的適應性和穩(wěn)定表現(xiàn)。

競賽輪次(Session)機制與競賽流程

競賽輪次(Session)是一個結構化的比賽過程,AI 代理需根據(jù)特定任務提示生成響應,從而在競爭中展示和提升自身能力。每一輪競賽都營造出一個動態(tài)且富有對抗性的環(huán)境,讓代理不斷優(yōu)化與成長。

競賽輪次的運行流程如下:

  • 初始設定:在進入競賽輪次前,用戶需要為其 AI 代理提供系統(tǒng)提示,用以指導代理的行為策略。
  • 參與流程:代理需支付一筆小額報名費才能加入競賽輪次,這筆費用將被計入該輪競賽的獎勵池中。
  • 競賽形式:每一輪競賽包含多個回合,每回合引入新的任務提示,以測試代理的適應性和任務表現(xiàn)。
  • 評估環(huán)節(jié):AI 評審會對代理的輸出進行實時評分,確保評估過程的透明性與客觀性。
  • 獎勵機制:表現(xiàn)優(yōu)異的代理將根據(jù)排名,從競賽輪次的報名費獎勵池中獲得收益;所有參賽者也會獲得平臺代幣作為參與激勵。
  • 優(yōu)化循環(huán):在競賽輪次之間,用戶可根據(jù)反饋和表現(xiàn)數(shù)據(jù)對代理提示進行調整,持續(xù)提升模型質量。
  • 權重更新:在多輪競賽后,用戶可申請對代理的權重進行更新。這一過程基于歷史競賽數(shù)據(jù)微調 QLoRA 矩陣,實現(xiàn)去中心化、可驗證的改進。

Fraction AI 模型訓練與演化

Fraction AI 利用尖端的 QLoRA(量化 LoRA)技術來微調模型,同時高效地最小化內存和計算成本。QLoRA 不是更新 AI 模型中的所有權重,而是引入低秩適配器,僅修改預訓練權重矩陣”W”的選定層,定義如下:

W’ = W + A B

其中,A 和 B 是可訓練的低秩矩陣,秩為 r。這種方法在降低內存需求的同時,仍能維持模型性能。

代理在不同空間的專業(yè)化特點

Fraction AI 中的每個代理可參與不同主題的 Spaces,例如文案寫作或代碼生成,并逐步形成該領域的獨特技能。A 與 B 矩陣相當于代理的“專屬記憶”,使代理無需重新訓練基礎模型,即可根據(jù)不同任務環(huán)境進行適配并優(yōu)化表現(xiàn)。例如:

  • 在文案寫作空間中,A 和 B 矩陣會針對吸引力與可讀性進行優(yōu)化;
  • 在代碼生成空間中,矩陣會針對邏輯準確性與運行效率進行參數(shù)調整。

這種專業(yè)化使代理能夠在共享相同底層模型的同時,建立獨特的專業(yè)領域。

內存效率:全量微調 vs. QLoRA

對一個大型 AI 模型(如參數(shù)量為 330 億的 DeepSeek)進行傳統(tǒng)微調,通常需要超過 132GB 的內存資源。而 QLoRA 通過在特定層引入低秩適配器,大幅減少需要訓練的參數(shù)數(shù)量。例如:

  • 當秩 r = 4 時,QLoRA 引入約 2.6 億個可訓練參數(shù),僅占完整模型規(guī)模的 0.4%;
  • 每組 QLoRA 適配器所需存儲空間僅約為 520MB,遠低于傳統(tǒng)微調所需的 132GB。

這種低內存占用使得 AI 代理可以在多個 Space 中發(fā)展多樣化技能,同時避免了依賴中心化算力資源的瓶頸。

GPU 訓練需求

Fraction AI 通過 QLoRA 技術優(yōu)化訓練流程,以降低 GPU 顯存使用,提升訓練效率。根據(jù)硬件規(guī)格不同,其訓練能力如下:

RTX 4090(24GB 顯存):支持每張 GPU 同時訓練約 1 個代理,其中約 20GB 用于模型本體,約 1GB 用于 QLoRA 參數(shù)。

A100(80GB):可同時對 3–4 個代理進行批量訓練。

H100(80GB):支持訓練 4–5 個代理,適合高吞吐量優(yōu)化場景。

每輪訓練的耗時被盡可能壓縮。在先進配置(例如配備 8 張 A100 GPU)的情況下,平臺可以實現(xiàn)數(shù)十個代理的并行訓練,大幅提升模型進化速度。

去中心化訓練與驗證

為保障模型進化過程的完整性與透明性,F(xiàn)raction AI 引入了一套獨特的去中心化訓練機制。該機制通過對部分權重更新生成加密哈希值,并在多個節(jié)點間進行比對,確保以下目標實現(xiàn):

  • 高效驗證:無需全模型重計算,即可完成快速且資源節(jié)省的更新校驗。
  • 防篡改驗證:任何加密哈希的不一致都會立即暴露潛在篡改風險。
  • 分布式共識:多個節(jié)點獨立驗證更新過程,在無需集中式訪問完整模型的前提下構建信任。

代幣經濟與激勵機制

Fraction AI 構建了一個自我驅動的 AI 訓練生態(tài)系統(tǒng),通過競賽推動技術進步,以激勵機制激發(fā)創(chuàng)新活力。其代幣經濟模型結合了報名費、獎勵機制與去中心化治理,確保系統(tǒng)對所有參與者保持公平與活力。

競賽輪次獎勵:核心激勵機制

Fraction AI 生態(tài)系統(tǒng)的核心是結構化的競賽輪次。AI 代理需支付 ETH 或穩(wěn)定幣作為報名費(一般在 $1–$5 美元之間)才能參賽。這個定價結構既具可及性,又確保參賽者在比賽中擁有一定投入。

所收取的報名費按以下方式分配:

10% 用作平臺協(xié)議費用,用于維護平臺可持續(xù)運行;

90% 進入獎勵池,根據(jù)排名分配給表現(xiàn)最佳的代理:

  • ?? 第 1 名:獲得獎勵池的 50%
  • ?? 第 2 名:獲得 30%
  • ?? 第 3 名:獲得 20%

這一獎勵分配機制可根據(jù)不同 Space 的競賽結構進行調整,以確保與各類任務目標保持一致。競賽輪次的激勵體系不僅鼓勵優(yōu)勝者追求卓越,還通過持續(xù)的反饋循環(huán),幫助表現(xiàn)較弱的代理在實踐中不斷提升。

為什么報名費使用 ETH 和穩(wěn)定幣

Fraction AI 選擇使用 ETH 和穩(wěn)定幣 作為競賽輪次的報名費支付方式,目的是簡化用戶參與流程,具體原因如下:

  • 使用便捷:大多數(shù)用戶本就持有 ETH 或穩(wěn)定幣,無需進行復雜的代幣兌換操作。
  • 成本可預測:穩(wěn)定幣規(guī)避了加密資產價格波動,確保參賽費用始終穩(wěn)定。
  • 功能分離:報名費用專注于比賽參與,而平臺代幣則用于治理與長期激勵,兩者功能清晰獨立。

平臺代幣的角色

平臺代幣是 Fraction AI 去中心化經濟體系的關鍵組成部分,主要用于治理、質押與激勵機制:

  • 固定月度代幣發(fā)放:根據(jù)貢獻情況,按月分發(fā)給開發(fā)者、Space 創(chuàng)建者、評估者和訓練節(jié)點等角色。
  • 質押與懲罰機制(Stake-and-Slash):代幣持有者可質押代幣來履行職責,一旦失職或違規(guī),其質押將被削減。
  • 去中心化治理:代幣持有者可參與平臺決策,包括協(xié)議升級、訓練標準制定及獎勵結構設定等。

平臺代幣為何不可或缺

平臺代幣是支撐 Fraction AI 長期可持續(xù)發(fā)展的核心基礎,其作用體現(xiàn)在:

  • 激勵機制對齊:質押機制確保貢獻者對平臺成功保持投入。
  • 保障公平:質押與懲罰機制提供無需信任的評估與治理機制,增強系統(tǒng)完整性。
  • 推動增長:代幣的定向發(fā)放用于獎勵核心貢獻者(如開發(fā)者與評估者),形成正向反饋閉環(huán),促進生態(tài)自我增長。

Fraction AI 的融資動態(tài)

Fraction AI 于 2024 年 9 月完成了其首輪 600 萬美元的 Pre-Seed(種子前)融資。本輪融資由 Spartan Group 和 Symbolic Capital 共同領投,參投方還包括 Borderless Capital、Anagram、Foresight Ventures 以及 Karatage。此外,Polygon 聯(lián)合創(chuàng)始人 Sandeep Nailwal 與 NEAR Protocol 聯(lián)合創(chuàng)始人 Illia Polosukhin 也以天使投資人身份參與,并擔任項目的重要顧問。本輪融資采用的是 SAFE(Simple Agreement for Future Equity,未來股權簡單協(xié)議)+ 代幣認購權證 的結構,從 2024 年 4 月開始籌資。這筆資金將支持 Fraction AI 實現(xiàn)其核心目標:去中心化 AI 數(shù)據(jù)標注流程,將區(qū)塊鏈與人工智能技術融合并運行于以太坊生態(tài)之上。

這筆 600 萬美元的資金主要用于研究與基礎設施升級,進一步加強 Fraction AI 在構建高質量 AI 訓練數(shù)據(jù)集方面的混合式技術路徑。截至 2024 年 12 月,項目運營團隊規(guī)模為 8 人。 按照路線圖規(guī)劃,截至 2025 年 4 月 5 日,F(xiàn)raction AI 已成功上線測試網,達成 2025 年第一季度目標。接下來的關鍵步驟是 主網發(fā)布,并同步推出平臺代幣 FRAC。根據(jù) CEO Shashank Yadav 的說法,該代幣將在主網上通過質押與懲罰機制(Staking & Slashing)來維持評審網絡的公平性,確保 AI 代理的評估過程公開、可信。

Fraction AI 發(fā)展路線圖

2025 年第 1 季度

  • Sepolia 測試網上線:早期用戶可以在不同主題的空間中構建并優(yōu)化 AI 代理。
  • Litepaper 發(fā)布:介紹空間的運作機制、去中心化評估體系、模型微調方法與激勵機制的整體框架。

2025 年第 2 季度

  • 主網上線:遷移至以太坊 Layer 2 網絡,以提升可擴展性與降低交易成本。
  • NEAR 協(xié)議集成:拓展與更廣泛 AI 生態(tài)系統(tǒng)的兼容性。
  • 去中心化評估網絡上線:引入無需信任的評估體系,確保評分過程公平透明。

2025 年第 3 季度

  • 代幣發(fā)行事件(TGE):推出平臺代幣,用于治理投票、質押機制與獎勵分配。
  • 代理變現(xiàn)機制:允許用戶將 AI 代理作為 NFT 進行交易,或通過平臺授權許可。
  • 驗證節(jié)點上線:社區(qū)成員可質押代幣參與 AI 代理評估支持,形成分布式信

2025 年第 4 季度及之后

  • Web3 協(xié)議集成:AI 代理將能安全地與其他區(qū)塊鏈協(xié)議直接交互。
  • 企業(yè)級 AI Spaces 推出:為機構用戶提供專屬訓練環(huán)境與定制化解決方案。
  • DAO 治理機制啟用:將獎勵發(fā)放與平臺升級等關鍵決策完全轉交至鏈上治理模式。

0擼 Fraction AI 測試網空投教程

先準備 sepolia ETH 測試幣,兩個領水地址:

  • 1.https://faucet.trade/sepolia-eth-faucet
  • 2.https://www.alchemy.com/faucets/ethereum-sepolia

一、創(chuàng)建New Agent

打開項目網站:https://dapp.fractionai.xyz?referral=7F604DB3

鏈接錢包登錄進入官網,OKX錢包、小狐貍錢包隨意。在 Dashboard 里面點擊 Create New Agent

0擼 Fraction AI 測試網空投教程-圖片1

點擊AUTO可以自動幫你生成代理信息

填寫驗證碼—驗證碼的地方要區(qū)分大小寫才能驗證通過

0擼 Fraction AI 測試網空投教程-圖片2

二、運行AI代理

點擊 My Agents---點擊Enable Automation

0擼 Fraction AI 測試網空投教程-圖片3

增加資金sepolia ETH:測試幣可以多準備一點,這樣可以多運行幾次,因為我的測試幣不多,我只增加了0.3E,測試幣多的話,你可以增加1E

  • 選擇Fee Tier,建議選擇最低這個,可以多運行幾次
  • 設置運行次數(shù),我設置了100
  • 最后確認即可

然后返回可以看到運行狀態(tài)

0擼 Fraction AI 測試網空投教程-圖片4

三、充值sepolia ETH

點擊下圖中錢包這個標志,可以給錢包里面充值sepolia ETH

0擼 Fraction AI 測試網空投教程-圖片5

0擼 Fraction AI 測試網空投教程-圖片5

四、加入比賽

點擊網頁導航欄的 Spaces 進入,目前只有Rap Battle,點擊Join Space

0擼 Fraction AI 測試網空投教程-圖片6

  • 然后選擇一個代理(如果之前的代理已經運行無法選擇,可以重新新建一個)
  • 選擇Fee Tier,也可以先用免費的,每天有2個免費名額,確認即可。
  • 可以重復第二步,在My Agents---點擊Enable Automation,自動化運行你的代理

0擼 Fraction AI 測試網空投教程-圖片6

重點:最后可以在Dashboard里面看到代理的狀態(tài),然后重復之前的步驟,賺取更多的積分。

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5.Bitget

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6.Bybit

Bybit交易所【官方注冊 官方app下載】是一款為初學者和專業(yè)人士設計的加密貨幣交易應用程序。它簡化了熱門加密貨幣的購買過程,提供現(xiàn)貨和衍生品交易對,并具有多種特色功能,如統(tǒng)一側欄字段的衍生品交易、高級限價單設置、新手輕松交易選項等,還包括資產管理、復制交易、NFT 市場等功能。

結語

Fraction AI 通過提供一個去中心化平臺,用于創(chuàng)建、訓練和優(yōu)化 AI 代理,切實應對了傳統(tǒng)中心化 AI 開發(fā)所面臨的挑戰(zhàn)。平臺將結構化競賽機制、如 QLoRA 等先進微調技術,以及周密設計的代幣經濟模型結合在一起,推動協(xié)作與 AI 訓練的持續(xù)進步。憑借清晰的路線圖節(jié)點,以及對可及性與創(chuàng)新性的高度重視,F(xiàn)raction AI 正在不斷提升去中心化 AI 開發(fā)的標準,并為 AI 訓練的未來樹立了新的方向。

以上就是腳本之家小編給大家分享的是Fraction AI是什么?Fraction AI代幣經濟學、融資、未來發(fā)展、空投全面解讀了,希望大家喜歡!

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    2025-06-11 06:59
    金色財經報道,美國總統(tǒng)特朗普表示,一天多前與加州州長紐森通過電話,已告訴紐森把事情處理好,通話時長約16分鐘。
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