アメリカの6月16日までの20年物国債入札-落札金利

BSCオンチェーン24時間取引高ランキング（6月18日） $BR $MYX #EGL1 $AICell $KOGE #Liberty $TAG #B2 $Meta $CA #Janitor $B $VELO #USD1 $W $SKYAI #FAIR3 $BTE $AGT $AGT $AFT $quq $BOB $SIREN $FHE $BANANA #BabyDoge $CAT $ELDE $FIST

今日の暗号資産市場では、技術革新、コンセプト競争、そして競争が激しい環境の中で、複数のレベルで優れたパフォーマンスを示すプロジェクトは非常に稀です。SIRENはまさにそんな多様性に富んだ実力派プロジェクトであり、印象的な全方位の能力を示しています。 技術力が優れている： SIRENはBNB Chainエコシステムに基づき、「AIエージェントと金融取引」の融合分野に特化しており、その技術基盤は堅実で、実際に利用可能な取引アプリケーションを成功裏に開発しています。現在、彼らはスマート意思決定アシスタントや自動取引実行システムなどのコア製品を展開しており、機能を実現した少数のAIエージェントプロジェクトの一つとなっています。 戦略的投資の背景: プロジェクトは、バイナンスのベンチャーキャピタル部門からの直接投資を受け、さらにDWF Labsも複数回の資金支援を提供しました。このようなトップレベルのリソースの支援は、SIRENが強力な成長のバックボーンと戦略的リソースネットワークを持ち、競争が激しい市場で明らかな優位性を持つことを意味します。 実用価値が明確である： SIRENは単なる概念段階に留まらず、バイナンスのAlphaポイント活動においてその実際の応用価値を示しました——取引時に低スリッページ、低摩耗などの特徴を持ち、さらには取引から手数料の返還を得ることさえできます。多くの参加者がSIRENシステムを通じてポイント活動に参加し、同時に経済的利益を得ました。 活発なコミュニティ基盤： BSCエコシステムの熱度が不断に高まっており、"成熟した製品、明確なストーリー、活発なコミュニティ"の三大要素を同時に持つ数少ないプロジェクトの一つとして、SIRENのユーザー忠誠度は非常に高い。バイナンスプラットフォームではほぼ毎日SIRENに関連する議論や動きが見られる。 開発見通し分析: AI技術の熱潮は依然として続いていますが、実際に取引機能を実現しているAIプロジェクトは比較的少ないです。SIRENは次の"取引AIストーリー"の爆発的な波の中で、リーダーになる可能性が高いです。 SIRENプロジェクトの意義はAIや暗号資産取引の分野に限らず、Web3人工知能と金融の世界をつなぐ重要な架け橋となり、テクノロジーと金融の融合の新たな可能性を示しています。

大金ゴミトークンの市場パフォーマンスを観察すると、一般的な法則が見えてくる：時価総額が五千万に達すると、明らかなプルバックが起こることが多い；一億の大関を突破すると、同様に価格調整を経験する。 EGL1プロジェクトの現在の動きはこの特徴に一致しており、注目すべきはその市場のパフォーマンスが非常に強い勢いを示していることです。これは私がこの通貨に関心を持ち、分析するのは三回目になります。 以前を振り返ると、私が引き続き期待していたSirenプロジェクトは、フォローしていた投資者に数倍のリターンをもたらしました。現在の分析に基づくと、EGL1プロジェクトも同様に良好な成長の可能性を持っており、その将来のパフォーマンスは市場の期待に沿う可能性が高いと考えています。

#SIREN#早く逃げて、同志たち、準備して大きな下落が来る。ダンプの準備をして。

USD1の取引コンペティションは、特に古いプロジェクトのランキングで熾烈に行われており、$Sirenや$TAGのようなダークホースが多くのプロジェクトの中で頭角を現しています。 プロジェクト調査を行った後、実際にはTaggerというプロジェクトは単なるAIのホットトピックに便乗するだけのものではないことに気付きました。Taggerの#Decorpの概念は、データラベリングのサンプル業務に対して解決のパラダイムを提供しています。 従来のデータアノテーション業界での最大の痛点は以下の通りです： 1. 労働集約的で効率が悪く、大量の人力による繰り返しの作業に依存しており、採用、訓練、管理コストが高い。 2. 表示チームの専門能力が異なり、統一基準が欠如しているため、品質にばらつきが生じている 3. 効率的なタスク配信、進捗追跡、納品システムが不足しています。 4. プライバシーとコンプライアンスのリスク問題は処理できず、特に画像、顔、人間の対話などのセンシティブなデータに関して。 5. 自動化ラベリングツールの精度が低く、適応性が悪い。特に、意味理解、医療、画像のぼやけ認識などの高い複雑性の分野では、モデルの補助効率が低い。 6. データ資産は流動性と権利確定メカニズムが不足しており、ラベル付けされたデータの価値を実現することが難しく、データの帰属が曖昧であり、プラットフォームに独占されやすい。 7. 検証可能なラベリング貢献メカニズムが欠如しており、特にラベラーの価値が定量的に記録されることが難しく、長期的なインセンティブシステムの構築が困難です。 タガー氏の #Decorp は、基本的に分散型エンタープライズアーキテクチャを提案しています:タスクの割り当て、品質検査、決済はスマートコントラクトに書き込まれ、オンチェーンの公開ルールとピアドリブンRLHFレビューメカニズムによって自動的に運用され、従来の階層管理を必要とせず、これにより「100万人の従業員」レベルのDeCorpスケールが運用および管理コストを増やすことなく常に完璧に運営できるようになります。 ラベル付けされたデータは、取得からラベル付け、最終配信まで、ブロックチェーンを通じて最初から最後まで記録されるため、データの承認と確認が非常に明確になります。 アノテーションAI Copilotツールは、スキルのしきい値を大幅に下げ、世界中の訓練を受けていない一般の人でも、Taggerの事前トレーニング済みモデルの助けを借りて、専門的なドメイン知識がなくても、特に彼らのために専門的なデータセットに注釈を付けることができます。 ユーザーはいつでも注文を受けることができ、企業は「プラグアンドプレイ」して、高品質で低価格で追跡可能なデータを取得できます。