A trecut aproape un an, ar trebui să fie un mare cal de curse extras din rețea foarte devreme. Little Grass a lansat, de asemenea, cel mai mare airdrop din istorie, cu 2 milioane de date reale, și fără PUA, cu adevărat un cashback de 0, fără a cheltui nicio energie, fără costuri de gaz, airdrop-ul actualizându-se acum la un client desktop, care pornește automat și poate mineri cu lățimea de bandă rămasă a computerului, și acum a început a doua etapă care poate continua, fără viteză redusă, totul este posibil.
Link de mining:



https://app.getgrass.io/register?referralCode=jtGUnS3n10fccHj





Acum, @getgrass_io ($GRASS) TGE și Airdrop One s-au încheiat, iar câteva actualizări interesante și subtile continuă să întărească poziția Grass ca lider în narativul AI x Crypto.

Împărtășesc câteva actualizări:
• Dezvoltarea de după TGE
• Datele fără preț
• Cazuri de utilizare a căutării contextuale în timp real (LCR)

- - - - - - - - - -

1. Actualizări de după TGE

Datele cheie de la TGE încoace:
• Până acum, 80% din $GRASS (62 milioane de token-uri) au fost revendicate de 1,7 milioane de adrese personale.
• 32% din $GRASS (25 milioane de token-uri) sunt staked
• Deoarece nu toate token-urile au fost revendicate, capitalizarea de piață este de 224 milioane de dolari (1,12 dolari fiecare $GRASS)

Proporția ridicată de staking indică faptul că majoritatea agricultorilor de token-uri din prima rundă au plecat, iar cei rămași continuă să dețină airdrop-uri, mai degrabă decât să le acumuleze complet imediat.
Pe termen scurt, ar trebui să se controleze corect volumul de emitere, deoarece investitorii timpurii și contribuitorii au o 'perioadă de cliff' de 1 an înainte de deblocare. Cel mai important este că token-urile blocate nu pot fi staked înainte de a fi atribuite, asigurând astfel că deținătorii blocați nu vor vinde constant.

De la TGE, tendința de preț a fost de asemenea puternică, iar vânzătorii timpurii de airdrop-uri au ieșit de pe piață, în timp ce stakerii cresc zilnic.

- - - - - - - - - -

2. Datele fără preț
@0xdrej a împărtășit recent că, doar în 24 de ore, au fost colectate peste 80TB de date prin Grass Network.

Ca background, GPT-3 de la OpenAI a fost antrenat pe aproximativ 45TB de date textuale. Deși nu există informații publice despre câte date sunt necesare pentru GPT-4, chiar și cu un volum de date de 10 ori mai mare (aproximativ 450TB), Grass Network va depăși acele date de peste 5 ori în doar o lună (80TB x 30 zile = 2400TB).

Nu doar că numărul este impresionant, dar datele colectate sunt în esență multimodale, putând captura în timp real date în formate non-textuale, cum ar fi imagini, videoclipuri etc.

Companii precum Adobe au cumpărat videoclipuri la prețul de 3 dolari pe minut pentru a-și antrena modelele AI:


• Un videoclip tipic de 10 minute are o dimensiune de aproximativ 1 GB (venit de 30 dolari)
• Presupunând că din cele 2400 TB de date colectate lunar, 10% sunt conținut video, aceasta ar corespunde cu 240K videoclipuri pe lună (240 TB de date video)
• Astfel, 240K de videoclipuri ar putea genera lunar un venit potențial de 7,2 milioane de dolari (240K x 30 dolari fiecare videoclip)

Colectarea masivă de date multimodale în timp real + Grass Socrate le va organiza în seturi de date structurate = o resursă neprețuită pentru companiile care vizează îmbunătățirea capacităților modelului AI.

- - - - - - - - - -

3. Cazuri de utilizare a căutării contextuale în timp real (LCR)
Deși accentul principal al Grass Network este pe inteligența artificială, alte industrii explorează de asemenea potențialul său.

Un exemplu semnificativ este în domeniul jocurilor, echipa din spatele @BA5TION (un joc de acțiune-aventură realist) planifică integrarea LCR-ului Grass pentru a îmbunătăți gameplay-ul și a oferi o experiență personalizată jucătorilor.

Ce înseamnă asta pentru jucători:
• NPC-uri bine informate oferă informații istorice actualizate și precise în timp real
• Personaje dinamice pot duce conversații ca oamenii
• Povești unice personalizate pentru jucători

Este interesant să vedem ce alte industrii încep să utilizeze LCR-ul Grass pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului și a explora noi cazuri de utilizare care necesită informații istorice și în timp real (de exemplu, analiza datelor în timp real pentru cotele de pariu sau instrumente de evaluare a riscurilor în timp real în DeFi).

- - - - - - - - - -

4. Gânduri personale
Echipa a anunțat recent că a doua fază a rețelei se apropie de lansare, în timp ce vor fi oferite și mai multe recompense și lansări de produse noi (inclusiv lansarea aplicației Grass).

După un mare succes în prima fază și o recentă acțiune pozitivă a prețului, va fi interesant de văzut cum echipa va folosi acest impuls pentru a stimula o creștere și implicare suplimentară. Voi împărtăși, de asemenea, mai multe informații despre a doua fază odată cu lansările de actualizări.

Link de mining:

https://app.getgrass.io/register?referralCode=jtGUnS3n10fccHj