Ketika LUNA (sekarang LUNC) anjlok secara spektakuler pada tahun 2022, jatuh dari $119 menjadi hampir $0.000001, penjual pendek melihat keuntungan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Menjual pendek melibatkan meminjam token pada harga tinggi, menjualnya, dan kemudian membelinya kembali pada harga yang lebih rendah untuk mendapatkan keuntungan dari selisihnya.

Mengingat hampir totalnya keruntuhan nilai LUNA, trader yang menjual pendek pada puncaknya dan bertahan melalui penurunan berpotensi mendapatkan pengembalian yang sangat besar. Misalnya:

Posisi pendek senilai $1.000 pada harga $119 secara teoritis dapat menghasilkan keuntungan dalam jutaan jika trader keluar mendekati angka $0.000001.

Leverage, yang memperbesar pengembalian, dapat secara eksponensial meningkatkan keuntungan—meskipun juga meningkatkan risiko.

Namun, langkah-langkah ekstrem semacam itu jarang terjadi dan penuh dengan volatilitas. Bursa mungkin membatasi perdagangan, memberlakukan batasan, atau menghadapi masalah likuiditas selama krisis semacam itu, yang dapat mempengaruhi realisasi keuntungan yang sebenarnya.

---

DIN: Merevolusi Pra-Pemrosesan Data AI

Pra-pemrosesan data sangat penting untuk keberhasilan AI, namun metode tradisional sering kali kurang efisien dan adaptif. Jaringan Integrasi Dinamis (DIN) memperkenalkan pendekatan revolusioner sebagai lapisan pra-pemrosesan data AI-native modular pertama, mendefinisikan ulang cara data disiapkan untuk pembelajaran mesin dan model AI.

Fitur Kunci dan Manfaat DIN:

1. Modularitas dan Kustomisasi:

Memungkinkan pengembang untuk memilih dan mengoptimalkan komponen pra-pemrosesan (misalnya, pembersihan, normalisasi, ekstraksi fitur).

Mendorong eksperimen tanpa mengubah alur kerja, meningkatkan fleksibilitas.

2. Desain AI-Native:

Menggunakan pembelajaran mesin untuk secara dinamis mengoptimalkan tugas pra-pemrosesan.

Belajar dari karakteristik data dan umpan balik model untuk perbaikan berkelanjutan.

3. Otomatisasi dan Skala:

Menangani dataset yang berkembang dengan intervensi manual minimal.

Mengelola volume dan kompleksitas data yang meningkat dengan efisien.

4. Integrasi dengan Ekosistem AI:

Terhubung dengan mulus ke dalam jalur AI yang ada, memastikan interoperabilitas.

Mengurangi waktu yang dihabiskan untuk persiapan data, mempercepat pelatihan model, dan meningkatkan kinerja.

Dampak pada Industri AI dan Berbasis Data:

Pendekatan inovatif DIN mengatasi tantangan lama dalam pra-pemrosesan data, menjadikannya lebih cerdas, efisien, dan selaras dengan permintaan AI waktu nyata. Dengan memungkinkan solusi yang dapat disesuaikan dan otomatis, DIN membuka jalan untuk kemajuan di berbagai industri yang bergantung pada AI, dari keuangan hingga kesehatan dan seterusnya.

DIN bukan hanya sebuah perbaikan—ini adalah lompatan transformatif ke depan, membentuk masa depan inovasi yang didorong oleh AI.#XRPReclaimsTop3 #AIAndGameFiBoom $LUNC

#Write2Earn!