1. Processe Dados para Recompensas: Contribua para o processamento de dados e ganhe recompensas.
2. Ganhe Pontos na Carteira Web3 da Binance: Participe através da colaboração da Binance com o DIN.
3. Participe da Campanha Binance Square: Engaje-se em atividades para ganhar recompensas.
Se você está curioso, aqui está do que se trata o projeto:
Processamento de Dados + IA + Blockchain = DIN
Essa combinação inovadora melhora a eficiência do processamento de dados enquanto recompensa os contribuintes. As recompensas, determinadas por contratos inteligentes, dependem da qualidade das contribuições—maior qualidade significa melhores recompensas.
O DIN capacita os usuários a contribuir para o processamento de dados de IA e serem pagos. Mais de 127.000 usuários da Binance já estão se beneficiando ao participar através da colaboração da Carteira Web3 da Binance.
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Como Participar:
1. Abra sua carteira Binance.
2. Navegue até o Web3.
3. Clique em “Junte-se Agora.”
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Arquitetura DIN
O sistema DIN se concentra em três fases principais:
1. Coleta de Dados
2. Validação de Dados
3. Vetorização de Dados
Os participantes são recompensados com base em suas contribuições.
Coleta de Dados
As informações são coletadas de duas formas:
Dados On-Chain: Transações, endereços de carteira, contratos inteligentes.
Dados Off-Chain: Tendências de mercado, atualizações regulatórias e atividades em mídias sociais.
Essa estratégia inclui usuários de vários campos, como criptomoedas, saúde e academia.
Validação de Dados
Para garantir precisão e evitar manipulação, o DIN emprega a estrutura SUM (Modelos Compartilhados e Atualizáveis).
Vetorização de Dados
Dados brutos são convertidos em formatos estruturados que modelos de IA podem processar de forma eficiente, melhorando tanto a precisão quanto a escalabilidade.
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Como o Protocolo DIN Funciona:
1. Coleta de Dados: Coletores reúnem dados on-chain e off-chain.
2. Roteamento de Validação: Os dados são enviados para validadores com modelos adequados.
3. Verificação: Validadores garantem a precisão dos dados usando recursos computacionais.
4. Processamento de Privacidade: Os dados passam por aprimoramento de privacidade usando processadores ZK.
5. Atualização de Modelo: Dados validados atualizam os modelos relevantes.
6. Conversão de Vetores: Dados validados são transformados em vetores amigáveis para IA.
7. Finalização de Dados: Conjuntos de dados finalizados são armazenados no IPFS para acesso de terceiros.
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Notas Importantes
Nenhum investimento é recomendado; concentre-se na participação gratuita.
Este conteúdo é para fins educacionais, baseado nos recursos oficiais do DIN.
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