Grass (GRASS): descentralização de raspagem de dados com IA
O que é Grass (GRASS)? Grass (GRASS) é uma rede descentralizada que usa a largura de banda não utilizada da internet para coletar informações da Web pública. Essas informações são então usadas para treinar grandes modelos de linguagem (LLMs), que são algoritmos de IA capazes de compreender e gerar
O que é Grass (GRASS)?
Grass (GRASS) é uma rede descentralizada que usa a largura de banda não utilizada da internet para coletar informações da Web pública. Essas informações são então usadas para treinar grandes modelos de linguagem (LLMs), que são algoritmos de IA capazes de compreender e gerar texto, exatamente como um ser humano faria. Grass é fundamental para ajudar os laboratórios de IA a acessar as enormes quantidades de dados necessárias para criar esses modelos.
Pense nos LLMs como o cérebro por trás da IA. Eles processam bilhões de palavras e frases da internet para aprender como a linguagem funciona. Quanto mais dados eles têm, mais inteligentes ficam. Grass fornece um fluxo contínuo de dados públicos da Web, garantindo que os modelos de IA permaneçam atualizados e melhorem com o tempo.
Quem criou Grass (GRASS)?
Grass é o produto de uma equipe talentosa de engenheiros e entusiastas de IA, mas seus nomes individuais não são conhecidos publicamente. Em vez de se concentrar nas pessoas por trás dela, a Grass construiu sua reputação por meio de sua poderosa tecnologia e rede. No momento, Grass atraiu mais de 2 milhões de nós ativos.
Quais VCs apoiam a Grass (GRASS)?
A Grass gerou muito entusiasmo e recentemente concluiu uma rodada seed de US$ 3,5 milhões. Esse financiamento ajudará a expandir a rede e a torná-la ainda mais poderosa. A rodada seed foi liderada pela Polychain Capital e pela Tribe Capital, duas grandes empresas de capital de risco. Outros investidores notáveis incluem Bitscale Capital, Big Brain VC, Mozaik Capital, Advisors Anonymous, Typhon V, etc. Com essa impressionante lista de investidores, a Grass está pronta para fazer avanços significativos no setor de IA. Esses fundos ajudarão a Grass a expandir sua rede, aprimorar seus recursos de coleta de dados e apoiar sua missão de treinar melhores modelos de IA.
Como Grass (GRASS) funciona
Grass funciona coletando a largura de banda não utilizada da internet dos usuários que optam por executar um nó de Grass. Um nó é apenas um termo sofisticado para a parte da rede que manipula os dados. As pessoas que se juntam à rede Grass permitem que o sistema acesse sua largura de banda extra, o que ajuda os laboratórios de IA a coletar dados de toda a Web. Esses dados são então processados e alimentados em modelos de IA para ajudá-los a aprender.
Aqui está uma maneira simples de pensar sobre isso: imagine que você está regando seu jardim com uma mangueira. Enquanto você está regando as plantas, uma grande quantidade de água circula na mangueira e não é usada. Grass pega essa água extra (nesse caso, sua largura de banda de internet não utilizada) e a usa para ajudar a cultivar campos enormes de conhecimento para os laboratórios de IA colherem.
O papel dos dados públicos
Grass coleta dados públicos da Web, ou seja, extrai informações que estão disponíveis gratuitamente em sites como Wikipedia, Reddit e sites de notícias. É importante saber que Grass não acessa seus dados pessoais ou informações privadas. Tudo o que ela coleta já é público e pode ser acessado por qualquer pessoa com uma conexão à internet.
Por exemplo, modelos de IA treinados por meio de Grass podem analisar artigos de notícias para aprender sobre eventos atuais ou publicações nas redes sociais para entender como as pessoas se sentem em relação a um determinado tópico. O objetivo é reunir o máximo possível de dados variados do mundo físico, para que a IA possa gerar respostas mais precisas e relevantes.
Uma das maiores vantagens de Grass é que ela aproveita os dados em tempo real. Enquanto alguns modelos de IA dependem de conjuntos de dados estáticos (como enciclopédias antigas ou livros didáticos), Grass dá acesso a informações constantemente atualizadas. Isso significa que os modelos de IA podem responder a perguntas sobre eventos atuais, tendências e até mesmo mudanças culturais.
Modelos de linguagem grandes: como a IA aprende com Grass
Para entender como a Grass se encaixa no ecossistema de IA, vamos dar uma olhada mais de perto em como funcionam os modelos de linguagem grande (LLMs). Os LLMs são como os cérebros por trás dos chatbots, tradutores e assistentes virtuais de IA. Eles são treinados em grandes quantidades de dados de texto para aprender como a linguagem funciona e como palavras diferentes se relacionam entre si. Isso permite que eles gerem respostas semelhantes às humanas quando lhes é feita uma pergunta.
Mas aqui está a parte complicada: o treinamento de um LLM requer uma quantidade enorme de dados. Quanto mais texto o modelo lê, mais ele aprende e mais inteligente fica. Por exemplo, se um modelo de IA for treinado para entender tudo o que está escrito na Wikipedia, ele poderá responder a perguntas sobre qualquer tópico abordado nesses artigos. No entanto, para ser ainda mais preciso, o modelo precisa ler muitas fontes diferentes e acompanhar as informações que mudam constantemente. É nesse ponto que a Grass se destaca.
Grass permite que os modelos de IA acessem informações públicas atualizadas usando sua rede de nós. Os laboratórios de IA conectados à Grass podem então usar esses dados para criar LLMs melhores e mais precisos, capazes de responder a todos os tipos de perguntas, desde consultas simples sobre a vida cotidiana até problemas científicos complexos.
GRASS está chegando na Bitget
A Grass é uma nova e empolgante participante no mundo da IA, que usa tecnologia inovadora para coletar dados públicos da Web e treinar modelos avançados de linguagem de grande porte. Com o apoio dos principais investidores e uma rede crescente de nós, Grass está mudando a forma como os laboratórios de IA acessam as informações e ajudando a criar modelos de IA mais inteligentes e precisos.
Como ela continua a ganhar força no espaço de IA, agora pode ser um momento oportuno para considerar o trading de Grass no pré-mercado da Bitget. Com sua abordagem descentralizada para coletar dados públicos da Web e contribuir para o crescimento de grandes modelos de linguagem, a Grass apresenta uma oportunidade intrigante para aqueles que desejam investir em tecnologia de IA de ponta. O trading no pré-mercado permite acesso antecipado a ganhos potenciais, à medida que o projeto se desenvolve.
GRASS no pré-mercado da Bitget
GRASS está disponível no pré-mercado da Bitget, uma plataforma em que os usuários podem operar tokens no mercado de balcão antes de eles serem listados em trading spot. Participe já e aproveite esta oportunidade ao máximo!
O pré-mercado da Bitget oferece flexibilidade nas atividades de trading com duas opções de liquidação:
● Liquidação de moedas, que usa um método de "dinheiro na entrega", no qual um depósito de segurança é perdido se o vendedor não fizer a entrega.
● Liquidação em USDT, uma nova opção na qual os trades são liquidados em USDT ao índice de preço médio no último minuto.
Para usar o pré-mercado da Bitget, siga estes passos simples:
● 1º passo: vá até a página de pré-mercado da Bitget.
● 2º passo:
○ Para makers:
■ Escolha o token desejado e clique em "Publicar ordem".
■ Especifique se deseja “Comprar” ou “Vender”, insira o preço e a quantidade, revise os detalhes e confirme a operação.
○ Para takers:
■ Escolha o token desejado, selecione "Vender" ou "Comprar", selecione a ordem pendente, insira a quantidade e confirme a operação.
Para detalhes sobre como usar o pré-mercado da Bitget, consulte: Plataforma de trading pré-mercado da Bitget: acesso antecipado para operar moedas antes da listagem
Compre GRASS no pré-mercado da Bitget agora!
Aviso Legal: as opiniões expressas neste artigo são apenas para fins informativos. Este artigo não tem o intuito de sugerir nenhum dos produtos e serviços mencionados, nem se trata de uma recomendação de investimento, financeira ou de trading. Consulte um profissional qualificado antes de tomar decisões financeiras.
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