# Grassのクローズドテストが終了し、エアドロップを開始しますGrassは最近、クローズドテスト段階が終了したことを発表し、今後のエアドロップの資格を決定するためにスナップショットを実施しています。ユーザーのネットワーク参加度が報酬を得る基準となり、具体的な参加度はエポックに基づいて加重計算されます。今後数週間のうちに、Grassチームは詳細なエアドロップの資格確認ガイドを発表し、トークンエコノミクスに関するさらなる情報を公開します。Grassの将来の開発の重点は、コアインフラの構築から大規模な開発の支援に移行し、ユーザーの興味とネットワークを結びつけるアプリケーションの開発に注力します。Grassのユーザー数が200万人を突破したとのことです。分散型ネットワークとして、Grassは公共ネットワークへのアクセスを通じて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を目指しています。これにより、Grassは構造化データセットのクリーンアップおよび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、AI分野における基盤的地位を確立しました。! [AI + DePINコンボ:グラスエアドロップ近日公開](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-bed794ac86e9023f6bf176a0fddb79f6)## 資金調達の背景と技術的な利点Grassの背後チームは、350万ドルのシードラウンドの資金調達を成功裏に完了し、以前のシードラウンド前の資金調達を加えると、総資金調達額は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は分散型の帯域幅市場であり、ユーザーは余剰のインターネット接続を販売することで、AIラボがモデルのトレーニングに必要なネットワークデータを取得するのを支援します。GrassはユーザーのIPアドレスを利用して、余分な帯域幅を販売し、多くのウェブサイトがデータセンターのIPアドレスに課す制限を回避します。このプロセス全体は、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のコア技術はAI開発ツールであり、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優れています。これにより、Grassは他のAIシステムにモデル訓練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。AIデータ層の代表として、Grassはユーザーがデータの準備と収集プロセスに参加し、そこから利益を得ることを可能にします。このプロセスはAIモデルの性能にとって非常に重要であり、AIシステムの実施における総作業量の大部分を占めています。## マーケットポテンシャル分析Grassは技術アーキテクチャに革新的なデザインを採用し、トレーサビリティの証明をバッチ処理するためのロールアップを構築し、それを基盤となるパブリックチェーンに公開しました。このロールアップは「AIのデータレイヤー」と呼ばれ、すべての取得データのデータ台帳となっています。GrassのWeb3優先アプローチは、中央集権的な住宅代理店プロバイダーに対していくつかの利点を提供します。まず、報酬を使用してユーザーが直接帯域幅を共有することを奨励することで、AI生成の価値がより公平に分配され、同時にアプリケーション開発者がそのコードをバンドルするコストを節約しています。市場の潜在能力に関して、Grassは現在220万の独立ユーザーを持ち、トークン生成イベントの後にはさらに多くのユーザーが参加する見込みです。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のその他の利点は次のとおりです：- ノードの分布が広範で、190以上の国をカバーしています。- 強力な技術基盤で、1秒あたり100万のネットワークリクエストを処理できます- 長期的なプロジェクトライフサイクルを持ち、堅実な製品ロードマップを備えています- 強力で信頼できる投資サポート- 参加のハードルが低く、ユーザーは簡単な手順でノードを運営できます。Grassは、従来のAIのトレーニングをサポートするだけでなく、ネットワークデータにアクセスするための代替パスを作成することによって、分散型およびオープンソースAIの発展を支援しています。これは、少数の企業がAIの発展を独占するのを防ぎ、すべての人が公共ネットワークデータに公平にアクセスできるようにするのに役立ちます。全体的に見て、Grassはより公平で公正なAIエコシステムの構築に取り組んでいます。Grassに参加することで、ユーザーは報酬を得るだけでなく、分散型およびオープンソースAIの発展に貢献することもできます。Grassの革新と独自のポジショニングは、AIとWeb3の分野で重要な地位を占めており、この分野のリーダーになることが期待されています。! [AI + DePINコンボ:グラスエアドロップ近日公開](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-d0bfdcc3f77694c1d01f5fbd7cc176f8)
Grassテスト終了 エアドロップが近づいています ユーザー数200万人を突破
Grassのクローズドテストが終了し、エアドロップを開始します
Grassは最近、クローズドテスト段階が終了したことを発表し、今後のエアドロップの資格を決定するためにスナップショットを実施しています。ユーザーのネットワーク参加度が報酬を得る基準となり、具体的な参加度はエポックに基づいて加重計算されます。
今後数週間のうちに、Grassチームは詳細なエアドロップの資格確認ガイドを発表し、トークンエコノミクスに関するさらなる情報を公開します。Grassの将来の開発の重点は、コアインフラの構築から大規模な開発の支援に移行し、ユーザーの興味とネットワークを結びつけるアプリケーションの開発に注力します。
Grassのユーザー数が200万人を突破したとのことです。分散型ネットワークとして、Grassは公共ネットワークへのアクセスを通じて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を目指しています。これにより、Grassは構造化データセットのクリーンアップおよび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、AI分野における基盤的地位を確立しました。
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資金調達の背景と技術的な利点
Grassの背後チームは、350万ドルのシードラウンドの資金調達を成功裏に完了し、以前のシードラウンド前の資金調達を加えると、総資金調達額は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は分散型の帯域幅市場であり、ユーザーは余剰のインターネット接続を販売することで、AIラボがモデルのトレーニングに必要なネットワークデータを取得するのを支援します。GrassはユーザーのIPアドレスを利用して、余分な帯域幅を販売し、多くのウェブサイトがデータセンターのIPアドレスに課す制限を回避します。このプロセス全体は、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のコア技術はAI開発ツールであり、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優れています。これにより、Grassは他のAIシステムにモデル訓練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。
AIデータ層の代表として、Grassはユーザーがデータの準備と収集プロセスに参加し、そこから利益を得ることを可能にします。このプロセスはAIモデルの性能にとって非常に重要であり、AIシステムの実施における総作業量の大部分を占めています。
マーケットポテンシャル分析
Grassは技術アーキテクチャに革新的なデザインを採用し、トレーサビリティの証明をバッチ処理するためのロールアップを構築し、それを基盤となるパブリックチェーンに公開しました。このロールアップは「AIのデータレイヤー」と呼ばれ、すべての取得データのデータ台帳となっています。
GrassのWeb3優先アプローチは、中央集権的な住宅代理店プロバイダーに対していくつかの利点を提供します。まず、報酬を使用してユーザーが直接帯域幅を共有することを奨励することで、AI生成の価値がより公平に分配され、同時にアプリケーション開発者がそのコードをバンドルするコストを節約しています。
市場の潜在能力に関して、Grassは現在220万の独立ユーザーを持ち、トークン生成イベントの後にはさらに多くのユーザーが参加する見込みです。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のその他の利点は次のとおりです：
Grassは、従来のAIのトレーニングをサポートするだけでなく、ネットワークデータにアクセスするための代替パスを作成することによって、分散型およびオープンソースAIの発展を支援しています。これは、少数の企業がAIの発展を独占するのを防ぎ、すべての人が公共ネットワークデータに公平にアクセスできるようにするのに役立ちます。
全体的に見て、Grassはより公平で公正なAIエコシステムの構築に取り組んでいます。Grassに参加することで、ユーザーは報酬を得るだけでなく、分散型およびオープンソースAIの発展に貢献することもできます。Grassの革新と独自のポジショニングは、AIとWeb3の分野で重要な地位を占めており、この分野のリーダーになることが期待されています。
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