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#DAPP
Pencils Vaults 现已上线，标志着 Scroll 生态系统的去中心化金融 (DeFi) 创新迈出了重要一步。 Pencils Protocol 拥有超过 3.5 亿美元的总锁定价值 (TVL) 和超过 55 万名活跃用户的社区，是 Scroll 上领先的 DeFi 协议，也是 DeFi 农业领域的全球力量。无论您是经验丰富的 DeFi 参与者还是该领域的新手，Pencils Vaults 都旨在帮助您轻松实现回报最大化，为 Pencils Protocol 和更广泛的 Scroll 生态系统（占Scroll 总TVL 的40%）的持续增长做出贡献。
Pencils Protocol Vaults 和 Mind Network 合作伙伴关系：推进 DeFi、AI 和 FHE 的交叉
Pencils Protocol 正在透过建立有影响力的合作伙伴关系来加强生态系统，从而推进其使命。其中之一就是与Mind Network 的合作，该公司融合了去中心化金融 (DeFi)、人工智慧 (AI) 和全同态加密(FHE)。此次合作为 DeFi 和人工智慧领域的创新创造了一个安全、可扩展的生态系统。
铅笔库和思维网络之间的协同作用
Pencils Vaults 的推出对该协议及其用户来说是一个重要的里程碑。这种先进的 DeFi 产品旨在透过杠杆收益聚合、自动化智慧合约和最

#oort   #数据标注  #百倍币  #GPT  
在今年5月的数字中国建设峰会上，长沙凭借其丰富的音视频等行业数据资源、优质的高校科研人才资源以及完备的人工智能产业链，成功入选承担国家数据标注基地建设任务的7大城市之一。这一重量级“国字号”平台在长沙落地，可以说是给长沙数据标注产业、人工智能产业带来了一股强劲的“东风”。
未来两年，长沙计划打造全球高质量音视频文创数据特色开发基地，构建文化旅游、地理信息、工业制造等8大行业高质量数据集，引育一批数据标注企业，推动视频数据合成、智能标注、垂类大模型等科技创新达到国际先进水平。长沙将根据各园区的资源禀赋和产业基础，持续拓展“1+N”产业体系，打造各具特色的数据标注产业集聚区，为高水平建设国家数据标注基地注入源源不断的活力，辐射带动全省数字经济蓬勃发展。

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为什么选择OORT DataHub？与传统数据标注有什么不同？
OORT是一个去中心化数据云平台，旨在整合全球的计算和存储资源，最大化隐私和成本效益，为生成型人工智能和数据驱动型业务提供一套企业级的，去中心化的解决方案。
目前已经建立了世界上最大的去中心化云基础设施之一，其网络节点覆盖超过100个国家，并实现了数百万美元的收入，OORT的核心技术发表于全球顶尖的学术期刊，并获得美国专利。其全球知名的客户和合作伙伴包括诸多行业巨头，如联想图像、戴尔、腾讯云和BNB链等。OORT拥有一支经验丰富且执行力强的团队，以及一个由全球专家组成的顶级咨询委员会。介于此，OORT在人工智能的DePin领域建立并稳固了其全球领先的地位。
简而言之，OORT 是一个集数据收集、数据存储、数据预处理、数据计算、AI 模型设计 / 训练 / 微调及部署于一身的一站式去中心化 AI 解决方案。项目旨在结合 AI 与 DePIN，一方面通过完善的激励模型鼓励更广泛的用户以去中心化的方式参与贡献，另一方面为每位用户带来低门槛、低成本、隐私保护的 AI 服务，从而打造一个以信任为基础的全球 AI 生态系统。
OORT要构建一个人人贡献、人人设计、人人受益的 AI 世界，首先需要搭建框架，构建一个去中心化基础设施层，能够真正聚合 Web2 与 Web3 数据，并针

#OORT #百倍币 #AI #datahub
什么是“数据标注”、及其作用
数据标注是人工智能（artificial intelligence，简称 AI）深度学习领域中的一个重要步骤。是把需要人工智能（计算机）识别和分辨的“图片等数据”事先打上“标签”，让人工智能（计算机）不断地识别这些“图片等数据”的特征、并与“标签”建立“对应关系”，最终实现人工智能（计算机）能够自主识别这些“图片等数据”。
例如，要让人工智能（计算机）能够识别出飞机，就需要提供大量各种飞机图片并建立标签“这种就是飞机”，让人工智能（计算机）一次次的学习。数据标注的意义在于为机器学习算法提供准确、可靠的训练数据，从而提升模型的性能和精度。通过标注数据，机器学习模型能够学习到数据的特征和规律，进而实现分类、识别、预测等任务。
一、数据标注是什么近年来，作为人工智能（artificial intelligence，简称 AI）的核心技术，深度学习在图像、语音、文本处理等领域 取得了大量关键性突破。
人工智能是机器产生的智能，在计算机领域是指根据对环境的感知，做出合理的行动并获得最大收益的计算机程序。也就是说，要想实现人工智能，需要把人类理解和判断事物的能力教给计算机，让计算机拥有类似人类的识别能力。
人类在认识一个新事物时，首先要形成对该事物的初步印象。例如，要让人工智能（计算机）能够识别出飞机，就需要

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【导读】Anthropic首席执行官表示，当前AI模型训练成本是10亿美元，未来三年，这个数字可能会上升到100亿美元甚至1000亿美元。要知道，GPT-4o这个曾经最大的模型也只用了1亿美元。千亿美刀，究竟花在了哪里？
AI行业巨大的收支鸿沟近日引起了广泛讨论，仅仅按照现在的训练成本计算，已经达到了5000亿美元的天文数字，许多人都在担忧AI泡沫被戳破之后，有可能会导致新的经济危机。目前来看，能够商业化落地并实现大额盈利的「巨物」还未诞生，但是AI训练的成本却还在攀升，并且会逐年呈指数级增长。
Anthropic首席执行官Dario Amodei在In Good Company播客节目中表示，目前正在开发的人工智能模型的训练成本高达10亿美元。GPT-4o已经成为了历史，因为像它这样的模型「仅」需花费约1亿美元，跟现在正在开发的模型相比，可谓是小巫见大巫了。Dario Amodei预计，从现在开始，短短三年内，AI模型的训练成本将上升到100亿美元甚至1000亿美元。

#OORT OORT通过“深圳数据交易所”为亚洲范围内的大量AI公司提供其产品和服务，比如DataHub和AI。