Grass, ein depin KI-Web-Crawling-Projekt, hat das Ende seiner geschlossenen Betaphase bekannt gegeben und die Voraussetzungen umrissen, die Benutzer erfüllen müssen, um für einen bevorstehenden Airdrop infrage zu kommen. Das Projekt kündigte an, dass es mehr Details über die Verteilung seiner Token-Belohnungen geben wird, aber dass die gewichtete Epoch-Netzwerkbeteiligung die Basis für die Berechtigung sein wird.
AI Depin Projekt Gras schließt geschlossene Beta ab und skizziert Airdrop-Details
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KI Depin-Projekt Grass beendet geschlossene Betaphase und bereitet sich auf die Airdrop-Verteilung vor
Grass, ein Künstliche Intelligenz (KI) dezentralisiertes physisches Infrastrukturnetzwerk (depin) Projekt, das das Problem der Datenvergiftung beim Training großer Sprachmodelle (LLM) lösen möchte, hat bekannt gegeben, dass es das Ende seiner geschlossenen Beta erreicht hat. In einem Post auf X erklärte das Team von Grass, dass dies als “wegweisender Moment” in seiner Geschichte betrachtet wurde, der die Arbeit in Richtung des Aufbaus eines dezentralen Netzwerks abschloss, das von Millionen von Benutzern betrieben wird, die Crawling-Knoten betreiben.
Das Grass-Team gab auch Einblicke in den bevorstehenden Airdrop, der den Nutzern zugutekommen wird, die ihre Internetverbindung und Computer dem Projekt geliehen haben. Es bestätigte, dass ein Snapshot gemacht werden würde und dass die gewichtete Netzwerkbeteiligung pro Epoche als Basis für die Verteilung der Belohnungen dienen würde. Bis jetzt gab es sieben Epochen, jede dauerte einen Monat. Weitere Details und die Tokenomics des Airdrops werden jedoch zu einem späteren Zeitpunkt bekannt gegeben.
Grass eröffnete auch eine neue Bonus-Epoche, um den Nutzern zu helfen, mehr Aktivität in ihren Konten hinzuzufügen, bevor die Belohnungsverteilung durchgeführt wird, die mit Solana-Netzwerk-Wallets durchgeführt wird, die an jedes Benutzerkonto gebunden sind.
Zur Zukunft der Projektentwicklung hieß es im Beitrag:
Die nächste Phase von Grass wird den Übergang vom Aufbau der Kerninfrastruktur zur Unterstützung der Entwicklung von Anwendungen sehen, die die Interessen der Nutzer mit dem Netzwerk im großen Maßstab in Einklang bringen.
Dies deutet auf die Einbeziehung von Drittanbieter-Anwendungen hin, die die Möglichkeiten nutzen werden, die ein Netzwerk mit über einer Million Knoten Organisationen bieten kann, die Daten zum Training von KI-Agenten suchen.
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