🔥 Biteye AI日报 27 de junio
Valor de mercado del sector hoy: $8.380,00M -2,9%
El sector continúa corrigiéndose, $SAHARA completó el TGE y se listó en varios CEX, $BANANAS31 ha experimentado grandes fluctuaciones con fuertes subidas y bajadas en los últimos días.
📈 Top 10 de volumen de trading en 24h en Coingecko:
代币 Volumen de trading 市值 Precio 波动
1- $SAHARA $657.0M $170.3M $0,08 -41,4%
2- $BANANAS31 $211.1M $75.7M $0,01 -52,6%
3- $VIRTUAL $195.2M $926.8M $1,42 -1,9%
4- $TAO $129.7M $2.9B $323,18 -0,4%
5- $AIXBT $53.3M $121.4M $0,13 -2,1%
6- $AI16Z $52.2M $146.2M $0,13 -5,7%
7- $PROMPT $49.5M $28.8M $0,13 -2,1%
8- $TUT $44.0M $46.0M $0,06 -7,7%
9- $KAITO $41.8M $329.8M $1,37 -2,9%
10- $COOKIE $19.1M $88.4M $0,16 -3,5%
⭐️ Información destacada
* @CreatorBid publicó una guía de uso de la V2, que detalla cómo participar en el lanzamiento de AI Agent Launchpad en https://t.co/qxvY9vComY. https://t.co/qxvY9vComY utiliza el BID Level para regular la prioridad de los usuarios que participan en el lanzamiento, cuanto más alto sea el BID Level, más podrá disfrutar de una mayor ponderación de la asignación, menos impacto de las sanciones de venta, etc. La determinación del BID Level estará determinada por cuatro dimensiones: la duración ponderada por tiempo del BID bloqueado en el tesoro del usuario, la cantidad de tokens de AI Agent apostados, la cantidad de tokens de AI Agent comprados y la puntuación social InfoFi.
Comentario: https://t.co/qxvY9vComY ha experimentado un aumento en el volumen en línea desde el lanzamiento de Kaito. Su mecanismo AI Agent Launchpad es similar a @virtuals_io, pero reemplazar el sistema de puntos con el BID Level es un buen intento e innovación, y veremos su desempeño posterior.
* @near_ai probó y presentó @ASIMOV_Protocol y sus resultados de inferencia, obteniendo respuestas precisas. Asimov Protocol es un proyecto innovador basado en NEAR Protocol, cuyo objetivo es resolver los problemas de calidad de los datos en el entrenamiento de modelos de AI a través de la tecnología blockchain y los gráficos de conocimiento, especialmente el desafío de "basura entra, basura sale" (garbage-in, garbage-out).
El gráfico de conocimiento (Knowledge Graph) almacena hechos estructurados como entidades y relaciones, lo que puede descubrir inconsistencias, omisiones y errores en los datos, proporcionando así soporte para la limpieza de datos y la mejora de la calidad.
Comentario: El diseño de la base subyacente en Near siempre mantiene una perspectiva de futuro.
* @base utiliza AI para mejorar la capacidad de interacción de su documentación: los usuarios pueden usar el chatbot AI y la búsqueda inteligente AI proporcionados por Base para comprender el contenido de la documentación, y también pueden abrir la documentación directamente en ChatGPT o Claude y aprender en estas interfaces de chat AI convencionales; los desarrolladores también pueden usar el servidor MCP de documentación, que puede transmitir el contexto directamente al IDE para ayudar con la programación.
Comentario: Ver la documentación siempre ha sido un trabajo aburrido. Base siempre ha sido excelente en la captura de las necesidades de los usuarios y espera un buen desempeño en la capa de aplicación.
📊 Fuente de datos: @xhunt_ai, Cookie DAO, Coingecko
💡 Advertencia de riesgo: Lo anterior es solo para compartir información, no es un consejo de inversión.