背包健客
1个月前
Rocky
1个月前
#FLock 是我们早期一直介绍和跟踪的 #AI 项目,一个脚踏实地做去中心化 #AI 模型训练和部署的 #Web3 项目,有落地、有产品、有合作,今天还上了 #Upbit 和 #Bithumb 韩国两大交易所,币价一度上涨超40%,强势引爆了韩国市场,打破了很多“空气 DeAI 项目”的圈套。 简单讲,#FLock 是把“AI 模型训练”搬到区块链上的平台。 传统 AI 模型训练是大公司(像阿里云、OpenAI)在中心化大数据中心里做,FLock 说:我们搞个“去中心化版的 OpenAI”! 怎么搞?它围绕三个核心模块搭系统: 1️⃣AI Arena – AI 模型的训练场,用户提供数据/算力,训练模型; 2️⃣FL Alliance – 数据提供者、开发者、项目方之间的数据协作联盟; 3️⃣Moonbase – 模型的运行和调用环境,比如你训练完模型,可以部署它给别人用。 这就组成一个闭环的“数据 → 模型 → 应用”的去中心化 AI 工厂。 伴随 #FLock 在 #Upbit 与 #Bithumb 两大交易所同步上线,值得重点重视,因为#FLock 目前是韩国主流交易所中估值最低的 #AI 项目。当前 #FLock 的FDV市值仅约 1.37 亿美元,而流通市值约为2500万美元,相较于同赛道#AI 项目,属于较为低估的状态。而最近项目方还主动质押了 1000 万枚 #FLock 代币,锁仓一年,也充分说明了团队的长期愿景长期建设的信仰。叠加最近创新方案‘gmFLOCK 质押机制’,相信 #FLock 的价值重估正在到来。 💎 讲讲创新:gmFLOCK质押机制(矿工/投资人都该看懂) 👀 一句话解释:你质押的时间越久,挖矿权重越高,奖励拿得越多。 🔍 机制拆解: • 把 $FLOCK 质押进去,生成不可转让的 gmFLOCK(像一种锁仓凭证) • 基础比率是 1:1,但每多锁一天,权重 +0.006 • 最长锁 365 天,能拿到 3 倍挖矿权重! 🌱 好处是什么? • 鼓励长期投资者,防止“挖提卖”的投机行为 • 让 Token 真正参与平台运作,而不是光炒价格 • gmFLOCK 不可交易,防止炒作,激励回归生态贡献 📈 目前 gmFLOCK 锁仓占比超 21%,平均锁仓时间 268 天,充分说明了社区用户对 #FLock 非常信任和看好(如👇图)。 📝讲完了这么多表面的东西,再看看 #FLock 内核的硬货。 1️⃣ #FLock 跟阿里云和 Qwen 达成战略合作,我们知道阿里云的 Qwen 模型是目前中国最强开源大模型之一,#FLock 和 Qwen 联手,把中心化模型引进去中心化平台训练和部署。Web2与Web3企业的强强联手,真正打破了“DeAI 项目只会喊口号”的局限,同时也证明了 #FLock 是个被 Web2 大厂认可的 Web3 项目,而不是纸上谈兵和花拳绣腿。 2️⃣前不久 #FLock 跟 #Base 合作,准备替换掉 Claude 模型,原先 #Base 的链上交互是由中心化模型 Claude 提供 AI 接口,目前换成了 FLock 的 Web3 Agent 模型,用户可以用去中心化的方式完成链上交易、钱包管理、DeFi 自动操作。通过完全去中心化的模式,实现了模型本地运行,数据不上传,用户隐私 100% 安全,用户还可以自己训练自己的链上 #AI 助理,个性化定制。 整体来说,#FLock 在DeAI赛道的潜力十分巨大,优秀的团队,充足的融资(1100万美金),强大的Web2 Web3大厂合作背景,扎实的创新,尤其是韩国两大核心交易所,引爆市场注意力焦点,而低估的市值,黑马潜力无限!🧐
三秋十李 Sergio
1个月前
之前开发了一个 Evoker Fimga 插件,可以在 Figma 中调用 Gemini 的说话改图的能力,来实现之前需要很复杂的工作流才能实现的效果,让效率大大增加。比如:制作像素风帧动画,一键批量加背景,模特换衣服等等,插件被安装 3 千多次了。 最近有朋友和我说,Gemini 生成的图分辨率太差了,问我能不能接一个图像高清放大的功能,我们最近在忙着筹备 Evoker 的全新版本,时间紧迫,只能全权交给 AI 试试看,正好看到了亚马逊出的 Amazon Q Developer 让他帮我加上这个小功能... Amazon Q Developer 和 Cursor 的区别是他是一个适合用在整个开发生命周期的 AI 助手,从实施功能、记录、测试、审查到重构代码,都可以用他, • 深度集成 AWS,适合云开发和 DevOps 场景 • 支持多语种自然语言对话,全球化适配强 • 丰富的自动化命令(如 /test、/review、/doc),提升开发效率 • 能直接在 IDE 聊天面板中执行复杂操作,减少手动切换 • 针对 AWS 服务有专属的知识库和最佳实践建议。 而且不仅支持各种 IDE 的插件(包括 JetBrains、IntelliJ IDEA、Visual Studio、VS Code 和 Eclipse 预览版)还包括本地终端和通过 Secure Shell。 我就是用它来帮我更新了这个图像高清放大的功能 另外 亚马逊他们最近举办了 1000 AIdea 大赛,欢迎大家去 Figma 试用我的插件,也欢迎大家关注 Amazon Q Developer,感兴趣的朋友也可以在6月19-20日的上海峰会观看大赛决赛路演~ #1000AIdea应用计划 #云上探索实验室 #AmazonQ #ai #氛围感编程 #亚马逊云科技
Yachen Liu
1个月前
之前说因为 AI 的推荐最近吃了好多补剂,很多人问有什么推荐,我觉得都已经授之以渔了为什么还要问我,问 AI 啊… 那就再说下渔的技巧吧,重点是要给 AI 提供足够多的信息,比如有什么困扰、生活习惯是怎样的、尝试过什么方案、体检结果有什么异常等等,相关的信息尽可能全部提供,然后使用 Thinking 模式让 AI 综合所有信息进行推荐,如果对结果有怀疑,可以把推荐的成分/产品再用 Deep Research 去进行深入分析。 举个例子,我一直有被长痘的问题困扰,大概已有近 15 年。虽然不是很严重,但总是会有那么两三个红肿的痘痘,非常烦人。我已经尝试了几乎所有主流非主流的治疗方案,甚至服用了半年的异维A酸(一般被称之为皮肤科终极手段),除了内服抗生素最为有效但是不能长期使用,其他的都效果一般。 (关于为什么会长痘,其实目前现代医学还没能给出答案。痤疮杆菌并非原因,只是当时觉得是所以这样命名了。现在综合认为长痘的原因可能非常复杂,涉及激素、遗传、皮脂分泌、面部菌群、肠道菌群、炎症反应等等,不同人长痘的原因可能是完全不一样的,所以不同人对同一治疗方案的反应也可能是完全不同的。) 前几个月我突发奇想把这些信息都喂给 GPT o3 后,GPT 建议为试试姜黄素(系统性炎症改善)和与皮肤免疫相关的益生菌(肠-皮轴 gut-skin axis 影响),于是买来吃了一个月,几乎消灭所有了痘痘,终于解决了我十多年来的痛点(真·痛点)。 (如果你有同样的问题需要购买的话,需注意姜黄素有不同的剂形和搭配,可以提高 40 倍的吸收率,益生菌需要考察和免疫与皮肤相关的菌种,如 LGG。产品非常多,为了避免广告嫌疑不推荐具体产品了)