Biteye AIデイリー 9月15日

今日の時価総額: $22.22B

週末は穏やかで、分散型計算力モデルが引き続き検証されています。ロボット分野の発展の焦点はハードウェアからソフトウェアへ移行しており、分散型データ収集は新たなブレイクスルーを迎える可能性があります。 24時間Coingeckoトップ10取引量: トークン 取引量 時価総額 価格 ボラティリティ 1- $ATH $329.0M $791.0M $0.07 +26.1% {未来}(ATHUSDT)

2- $ai 16z $276.1M $129.5M $0.12 -9.8% {未来}(AI16ZUSDT)

3- $OPEN $262.0M $211.2M $0.98 +0.1% {スポット}(OPENUSDT)

4- $VIRTUAL $106.8M $831.2M $1.27 -5.6% 5- $TAO $64.6M $3.4B $351.20 -1.3% 6- $IP $56.7M $3.0B $9.63 -0.8% 7- $PROMPT $29.4M $40.2M $0.18 -4.6% 8- $SAHARA $26.9M $202.1M $0.09 -1.4% 9- $GOAT $25.4M $105.6M $0.11 -5.1% 10- $KAITO $24.6M $285.4M $1.18 -2.6%

⭐ キー情報

  1. Vader @Vader_AI_ がスマートグラスのミッションプラットフォームEgoPlayを発表しました。
  • EgoPlayは、ユーザーがスマートグラスを通じて毎日のタスクを完了することでVader Pointsを獲得できるゲーム化プラットフォームです。

-収集されたデータはロボットの訓練に直接使用でき、現在の毎日のタスクには、服を畳む、皿洗い、寿司を作る、ゴルフをする、車椅子を押す、電動ドリルを操作する、ピアノを弾くなどの日常活動が含まれています。

  • プラットフォームは各種ブランドのスマートグラスをサポートしており、動画が要件を満たしていればアップロードできます。また、スマートフォンのアルバムから直接動画をアップロードすることもできます。 -現在、EgoPlayはクローズドテスト段階にあり、ホワイトリストユーザーのみが参加できます。ホワイトリストの資格は、以前にステーキングに参加し、現在もトークンを保有しているか、Virtualsにステーキングしているユーザーです。

コメント:ロボット競技の発展の重点はハードウェアから「頭脳」へと移行しており、データ収集が知能を訓練する核心となっている。EgoPlayは、一般ユーザーが参加しやすいより包括的なアプローチを採用しており、引き続き注目に値する。

  1. Sportstensor @sportstensor、@Polymarketとの戦略的パートナーシップを発表しました。
  • Sportstensor は Bittensor の 41 番目のサブネットで、スポーツ予測に特化しています。これにより、マイナーは AI モデルを展開して試合結果を予測し、アグリゲートメタモデルを通じて最良の予測に重みを付けることで精度を向上させます。現在、貢献者には 200 万ドル以上の報酬が配分されています。

  • 具体的な協力の方向性はまだ発表されていませんが、現段階でのAIと予測市場の結びつきは主に以下の点に表れています:AIによる意思決定のサポート、AIエージェントによる自動取引とマーケットメイキング、そしてAIによる新しい予測市場の生成と拡張などです。

評価:現在の予測市場が盛り上がっている中、協力の詳細はまだ公表されていないものの、Sportstensorトークンの価格は協力発表後に約40%上昇し、AIと予測市場の融合に対する市場の高い期待を反映しています。

3.アリババのQwen3-Nextシリーズが新しいオープンソースモデルを発表しました。

  • 2つのバージョンが含まれています:

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct:指示に最適化された設計で、対話およびタスク指向のアプリケーションに適しています。 <Qwen3-Next-80B-A3B-思考:支持「思考モード」、推論や段階的分析を必要とするタスクに適しています。

  • 推論計算効率が高い:MoE構造を採用し、モデルの総パラメータは80Bで、約3Bのパラメータのみが活性化され、計算効率が大幅に向上しました。

  • 長文タスクの処理能力が顕著に向上:ネイティブで 262K トークンのコンテキスト長をサポートし、1M トークンまで拡張可能です。

  • Qwen3-32B-Baseと比較して、トレーニングコストはわずか10%で、推論スループットは10倍向上しました。

評価:Qwen3-Next のトレーニングコストの低下と推論効率の向上により、一般的な中小の開発者にとってより実用的になり、開発のハードルが下がり、応用シーンが広がりました。

出典:@xhunt_ai、Cookie DAO、Coingecko

リスク提示:以上は情報共有のみであり、投資のアドバイスではありません。

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