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🔥🔥 Uniswap lança Cross-Chain Bridging para nove redes: 😱
👀 O Uniswap Labs revelou um recurso inovador que permite aos usuários conectar ativos entre nove redes de blockchain diretamente da Interface e da Carteira Uniswap.
👀 A mudança se alinha com a visão de longo prazo da Uniswap de permitir trocas entre cadeias sem esforço em um futuro multi-cadeia.
Fizemos a ponte entre cadeias tão simples quanto trocar
Rápido, barato e sem necessidade de troca de abas ☺️ pic.twitter.com/ktMDKZsnjW
— Uniswap Labs 🦄 (@Uniswap) 29 de novembro de 2024
🔥🔥🔥 DIN: Revolucionando o processamento de dados de IA com uma abordagem modular e nativa de IA: 🚀
A Data Intelligence Network (DIN) surgiu como uma inovação revolucionária no campo de dados de IA, estabelecendo-se como a primeira camada modular de pré-processamento de dados nativos de IA. Este sistema revolucionário aborda um desafio crítico na inteligência artificial: as ineficiências e complexidades associadas à preparação e processamento de dados.
O pré-processamento de dados, uma etapa fundamental nos fluxos de trabalho de IA, geralmente exige tempo e recursos significativos. Os métodos tradicionais lutam com escalabilidade, adaptabilidade e integração em diversos tipos de dados e ambientes. O DIN elimina esses gargalos introduzindo uma arquitetura modular que se integra perfeitamente aos pipelines de IA existentes. Seu design nativo de IA aproveita algoritmos avançados para automatizar tarefas de limpeza, transformação, normalização e enriquecimento de dados com precisão e velocidade sem precedentes.
Um dos aspectos mais transformadores do DIN é sua adaptabilidade. Sua natureza modular permite que os usuários personalizem camadas de pré-processamento para atender às necessidades específicas do setor, que vão de saúde a finanças e além. Além disso, a capacidade do DIN de processar dados estruturados e não estruturados em tempo real garante maior eficiência, permitindo um treinamento mais rápido do modelo de IA.
Ao revolucionar a maneira como os dados são preparados para IA, o DIN reduz os cronogramas de desenvolvimento, minimiza erros e aumenta a precisão do modelo.
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