العنوان الأصلي: بروتوكول AIT - نهج ثوري لتسمية ومعالجة البيانات الكبيرة

بروتوكول AIT هي شركة تعتمد على Web3/AI مع أكثر من 100،000 محفظة متصلة بتطبيقها.

لنبدأ بملخص سريع حول AIT.

الهدف من بروتوكول AIT هو تمكين التكامل السلس للذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات من خلال تقديم خدمات تعليق البيانات عالية الجودة وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التي تمكن الشركات والباحثين من استغلال الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي.

سيقوم بروتوكول AIT بذلك من خلال توفير الأدوات والمعرفة اللازمة لجعل الذكاء الاصطناعي متاحًا للجميع.

مقدمة

يستفيد بروتوكول AIT من قوة تكنولوجيا البلوكشين لإنشاء سوق عمل لامركزي يتجاوز الحدود الدولية. يقدم سوق AIT اللامركزي للمستخدمين فرصة المشاركة في مهام "التدريب للكسب", مفهوم يتيح لهم كسب المكافآت بينما يساهمون بنشاط في تقدم نماذج الذكاء الاصطناعي وتطوير الحلول المتطورة.

تُغذي هذه الرؤية الطلب المتزايد باستمرار على البيانات المهيكلة من الدرجة الأولى ضمن مجال تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. بالنسبة لملايين العلامات البيانية للبيانات، تعتبر AIT نقطة الدخول الأولية لهم إلى عالم تقنية web3 المثير، مما يمثل خطوة هامة في تبني هذه الفترة الحاسمة من الابتكار الرقمي والفرصة.

هذا لن يكون ممكنًا دون بعض أعضاء الفريق الرئيسي:

• الرئيس التنفيذي | شين دو: شريك مؤسس في Megala Ventures، شريك مؤسس في Heros & Empires، لعبة مشفي مع 2 مليون تنزيل على iOS، ارتباط قوي مع مؤسسي web3 والنظام البيئي.

• CTO | توني لي: شريك مؤسس لشركة PharmApp Tech Inc.، حلول مصممة بأكثر من 60 استراتيجية تعتمد على البيانات، مهندس تعلم الآلة المحترف من Google Cloud، مهندس البيانات المحترف من Google Cloud، معتمد SnowPro، خريج MIT في برنامج علوم البيانات وتعلم الآلة

حسنًا، مجهول. أعلم أنك تعتقد أن مثل هذه الأمور يمكن أن تصبح متقدمة.

لذا دعونا نشرح AIT بطريقة ELI5.

لا يمكن للذكاء الاصطناعي العمل بدون البيانات. ربما رأيت أن الشركات في عالم الويب2 مثل Microsoft و IBM و Amazon وما إلى ذلك مولعة بها.

السبب؟ حسنًا، عند تطوير منتجاتهم وإطلاقها، تواجه الشركات الناشئة الصغيرة في مجال الذكاء الاصطناعي عقبات جسيمة. الصراع من أجل إدارة مجموعات بيانات ضخمة حقيقي. إنه مكلف ويستغرق وقتًا طويلا ويتطلب موظفين مهرة للغاية، بما في ذلك علماء البيانات المعتمدين بأجور مرتفعة.

هنا يأتي بروتوكول AIT.

بروتوكول AIT هو نهج ثوري لمعالجة وتحليل البيانات الكبيرة، بهدف التصدي للتحديات التي تواجه الشركات الناشئة الصغيرة في مجال الذكاء الاصطناعي. يجمع البروتوكول بين قوة التعلم الآلي وخبرة البشر الحقيقيين لإنشاء حلاً أكثر كفاءة وكفاءة تكلفة.

من خلال استغلال الإمكانيات الوفيرة لمجتمع البلوكتشين ونموذج "التدريب للكسب" المبتكر، يستفيد بروتوكول AIT من مجموعة كبيرة من المستخدمين الذين يرغبون في تقديم خبراتهم للمشروع. وهذا يتيح للبروتوكول الحفاظ على تكاليف منخفضة مع تقديم نتائج عالية الجودة.

يقضي بروتوكول AIT على الحاجة إلى وسطاء مكلفين من خلال ربط مبادرات تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مباشرة مع المستخدمين الذين يصنفون ويحللون كميات ضخمة من البيانات. يوفر هذا الوقت والمال مع ضمان أن الأفراد المؤهلين فقط يعالجون البيانات.

بروتوكول AIT مصمم أيضًا ليكون قائمًا بذاته. مع تطور خوارزميات التعلم الآلي وزيادة ذكائها، يمكنها تولي المزيد والمزيد من الأعمال، وفي النهاية ستقلل من أعباء العمل البشري.

وبالتالي، فإن بروتوكول AIT ليس فقط حلاً فعالاً من حيث التكلفة، ولكنه أيضًا قابل للتوسيع بشكل كبير.

مناطق التركيز الستة لبروتوكول AIT

1. التميز في خدمات تعليق البيانات: بروتوكول AIT يفتخر بتقديم خدمات تعليق البيانات الدقيقة والشاملة. البيانات التدريبية عالية الجودة هي أساس النماذج الذكية الناجحة. الفريق ملتزم بوسم ووسم وتعليق البيانات بعناية دقيقة لضمان تدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي على المعلومات الأكثر دقة وموثوقية المتاحة.
2. تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي المخصص: لا تعمل الحلول المقاسة للجميع في عالم الذكاء الاصطناعي. يركز بروتوكول AIT على تخصيص تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي لتناسب احتياجات كل عميل بشكل فريد. سواء كان الأمر يتعلق بمعالجة اللغة الطبيعية أو رؤية الحاسوب أو أنظمة التوصيات، فإنهم يضبطون منهجيات تدريبهم لضمان الأداء الأمثل.
3. تعليق البيانات الأخلاقي: بروتوكول AIT ملتزم تمامًا بممارسات تعليق البيانات الأخلاقية. يعطون أولوية للخصوصية والأمان، مضمنين أن تتوافق جميع عمليات تعليق البيانات مع أعلى معايير الأخلاق ولوائح حماية البيانات.
4. الابتكار والبحث: تفاني الفريق في البقاء في طليعة أبحاث الذكاء الاصطناعي من خلال استكشاف تقنيات وتقنيات ومناهج جديدة باستمرار لتعزيز دقة وكفاءة تعليم نماذج الذكاء الاصطناعي.
5. التعاون ومشاركة المعرفة: يفهم بروتوكول AIT الطبيعة التعاونية لتطوير الذكاء الاصطناعي. إنهم يشاركون نشطًا مع عملائهم وشركائهم ومجتمع الذكاء الاصطناعي الأوسع لمشاركة المعرفة والتحليلات.
6. الوصول والقدرة على الوصول: إنهم ملتزمون بجعل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي متاحة لمجموعة واسعة من الشركات والباحثين. يقدم بروتوكول AIT نماذج تسعير سوقية مجانية وحلول قابلة للتوسيع لضمان استفادة المؤسسات من جميع الأحجام من خبرتنا.

في الختام، رؤية بروتوكول AIT هي قيادة ثورة الذكاء الاصطناعي، ومهمتها هي تمكين الشركات والباحثين، وتركيزها على تقديم خدمات تعليق البيانات من الطراز الأول وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على المعايير الأخلاقية وتعزيز الابتكار.

البيئة والشراكات

لقد شركت AIT Protocol مع الكثير من المشاريع القوية في المجال. ومن بين الإشارات الشريفة هي LayerZero، OKX Chain، zkSync، Monad، Shardeum، Coin98، PaalAI، MetaBros، و General TAO Ventures.

General TAO Ventures هو شراكة موجودة بشكل رائع، لذلك دعونا نتحدث قليلاً أكثر عن ذلك.

شراكة بروتوكول AIT وشركة General TAO Ventures: عصر جديد لشبكة Bittensor

أدت هذه التعاون إلى إنشاء واحدة من أولى 32 شبكة فرعية في نظام Bittensor، وهي أول شبكة فرعية قامت بتطويرها شركة ويب3 أصلية، دليلاً على الروح المبتكرة والنهج المتقدم للشركتين.

تلتزم GTV بدفع حدود التعلم الآلي الموزع المحفز. يركز نهجهم المتمحور حول المنتج على المنصات التي لا تزيد فقط على المشاركة ضمن شبكة Bittensor ولكن تمكن أيضًا المستخدمين النهائيين من تقديم قيمة معنوية.

إينشتاين- AIT (شبكة فرعية 3): تلاقٍ للقدرات

شراكة بين GTV و AIT أنجبت شبكة فرعية متأهبة لإعادة تعريف قدرات شبكة Bittensor. تم تصميم هذه الشبكة الفرعية لتحسين دقة الاستجابة عن طريق تمكين نموذج لغوي من كتابة واختبار وتنفيذ الشفرة بشكل تلقائي ضمن بيئات Python فريدة. النتيجة هي منصة لا توفر فقط استجابات دقيقة وعملية ولكن تعزز بشكل كبير دقة وجودة الاستجابات على مستوى الشبكة بأكملها.

الشبكة الفرعية AIT-GTV (SN3) هي نطاق قوي وموثوق به مخصص لعمليات رياضية معقدة واستنتاج منطقي. ستمكن الشركات الناشئة والشركات وحتى الشبكات الفرعية الأخرى لبيتنسور من تقديم حساب رياضي متقدم من خلال نماذجنا الحاصلة على براءة اختراع الخاصة بنا، فضلاً عن واجهات برمجة تطبيقات سهلة الاستخدام.

رؤية الشراكة في إنشاء خدمة غير مرخصة ولامركزية تتماشى تمامًا مع القيم الأساسية لـ Bittensor، حيث تعزز بيئة يدعمها التنوع والقوة الجماعية للمشاركين، مما يعزز الابتكار.

التأثير في العالم الحقيقي ونمو المستقبل

تطبيقات العالم الحقيقي لهذا الشراكة شاسعة ومتنوعة. من البحوث العلمية إلى التعليم، البرمجة، وحتى القانون، يمكن الاستفادة من قدرات الشبكة الفرعية لدفع التقدم وحل المشاكل العالمية. نموذج "التدريب للكسب" يضمن أيضًا أنه مع مساهمة المستخدمين في تعزيز الذكاء الاصطناعي، يتم مكافأتهم، مما يخلق دورة صالحة للنمو والتطوير.

نظرًا للأمام، تتضمن خريطة الطريق لشراكة GTV وAIT سلسلة من المراحل الاستراتيجية المصممة لتعظيم إمكانيات الشبكة الفرعية. من نشر نموذج التحفيز الإضافي (SIM) للمنقبين والموثقين، وحتى للمستخدمين النهائيين (آخر 'اول' على شبكة Bittensor)، إلى تعزيز بيئة تنافسية وتطوير تطبيقات تقودها المجتمع، المستقبل مشرق لهذه المشروع المشترك.

من خلال شراكتهم، قاموا بإطلاق أحد أول 32 شبكة فرعية على نظام Bittensor. هم يقومون بتطوير شبكة فرعية ستحسن دقة الاستجابة لـ LLMs وتعظيم المكافآت للمنقبين على Bittensor.

إنهم يهدفون إلى مساعدة شبكة Bittensor في تحقيق المعيار الذهبي لLLMs: سيعمل شبكة Einstein-AIT كمكيف سوبر لLLMs الأخرى على TAO.

بمعنى آخر، AIT يدخل سباق الخيول الفرعية: $TAOنمو =$AITنمو

AIT تستغل شبكة من الشبكات التي ستوفر وظائف تعليق البيانات لقوى العمل العالمية لدينا

سيكسب AIT$TAOمن عمليات الشبكة الفرعية التي سيتم إعادة استثمارها مرة أخرى في$AITنمو ومجتمع من خلال:

-$AIT عمليات شراء الرمز

-تطوير المنصة

-نمو ال$AITقاعدة حاملي الرمز

-تحفيز المستخدم

حسنا، مجهول.

لقد قمنا بتغطية الكثير من المعلومات الأساسية حول بروتوكول AIT، ولكن ربما سألت نفسك السؤال: ما هي المشاكل التي يقومون بحلها في الواقع؟

دعونا نبدأ في النظر في المشاكل، ومن ثم في القسم القادم نرى كيف تقوم AIT بحل هذا.

المشاكل والتحديات

معالجة البيانات هي العنصر الرئيسي في تطبيقات الذكاء الاصطناعي عالية الجودة، ودقة عملية تحديد البيانات هذه أمر حاسم. ومع ذلك، فإن الأساليب التقليدية المستخدمة في تحديد البيانات تواجه الآن صعوبة في تلبية متطلبات المنظر الاصطناعي المتنامي باستمرار.

تواجه هذا النموذج التقليدي تحديين رئيسيين: عدم الكفاءة والتكاليف العالية.

عدم الكفاءة

النهج التقليدي لتعليم البيانات يشبه إنشاء هرم، يعتمد بشكل كبير على العمل اليدوي. هذه الطريقة القائمة على العمل الشاق، بينما كانت في السابق القياسية، الآن تثبت عدم كفايتها في مواجهة تطور سريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي. الكفاءات غير الكافية المتأصلة في هذه العملية القديمة تعمل كعوائق، مما يخلق تأثير متتالي لا يستهلك فقط الوقت الثمين ولكنه يعوق أيضًا التطوير السلس لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

ومن بين هذه التحديات نقص المصنفين الذين يمتلكون معرفة بـ web3، مما يزيد من قيود طرق التعليق التقليدية. ومع استمرار تطور مشهد الذكاء الاصطناعي، فإن غياب الخبرة في التفاصيل الفريدة لـ web3 يزيد من تأخير وقيود المشاريع.

تكلفة عالية

عدة عوامل تساهم في التكاليف العالية المرتبطة بأساليب التعليق التقليدية للبيانات. أولاً، اكتساب المعلقين الماهرين أمرٌ تحدي ومكلف.

قد تكون توفر مجموعات العمل ذوي الخبرة اللازمة محدودة، مما يؤدي إلى أسواق عمل تنافسية وارتفاع أجور العمال. كما يستهلك توظيف العمال الجدد موارد ويزيد من التكاليف. علاوة على ذلك، تزيد شروط الدفع التقليدية من النفقات. يمكن تصنيف هذه التكاليف العالية على النحو التالي:

1. تكلفة إضافية للتسميات الغير صحيحة: الأخطاء التي تحدث خلال عملية التعليق يمكن أن تؤدي إلى مراجعات مكلفة، حيث تعد دقة البيانات أمرًا أساسيًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. تصحيح الأخطاء يزيد من التكلفة ويمتد إلى جداول زمنية للمشروع.
2. جمع البيانات اليدوي المكلف: غالبًا ما يتطلب جمع البيانات توظيف العمالة البشرية، والتي يمكن أن تكون مكلفة وتستغرق الكثير من الوقت، خاصة في حالة البيانات بمقياس كبير.
3. وضع تسميات مكثف للعمالة: الاعتماد فقط على المحددون البشريين يؤدي إلى عمليات مكثفة للعمالة تتعرض لأزمات وغير فعالة، مما يجعل من الصعب مواكبة وتطوير الذكاء الاصطناعي.

الحل الذي تقدمه AIT Protocol للمشكلة

حلول AIT تمثل تحولًا نموذجيًا في تعليق البيانات، معالجة الفعالية والتكاليف العالية التي عانت منها الطرق التقليدية.

من خلال استغلال قوة HITL (المزيد من ذلك في القسم التالي) ، وهو عمل عالمي عبر الويب 3 ، وعملية توظيف مبسطة ، وسوق يمكن الوصول إليه دون إذن ، تمهد AIT الطريق نحو مستقبل معالجة البيانات الذكية التي ليست فقط أكثر كفاءة من الناحية التكلفة ولكنها أيضًا أكثر فعالية ويمكن الوصول إليها لجمهور عالمي.

إنسان في الحلقة (HITL)

نهجهم في العمل البشري داخل الحلقة (HITL) يقف كمزيج متناغم من خبرة الإنسان وقدرات التعلم الآلي الحديثة.

من خلال توحيد الحدس البشري مع كفاءة الذكاء الاصطناعي، فإنهم لا يقللون فقط من الاعتماد على العمل البشري ولكنهم يعززون بشكل كبير كفاءة عملية التسمية بشكل عام. تمكن هذا التعاون الاستراتيجي الشركات من تلبية متطلبات تطوير الذكاء الاصطناعي المتزايدة بسهولة.

القوة العاملة العالمية للويب3

نحن نقوم بتفكيك الحواجز الجغرافية والوصول، وندخل في عصر يمكن لأي شخص يمتلك اتصال بالإنترنت المساهمة بسلاسة في مهام تحرير البيانات. هذا النهج التحويلي لا يتجاوز القيود التقليدية فحسب بل يمنح الشركات وصولًا إلى قوى عاملة عالمية بتكلفة معقولة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع.

من خلال استغلال القوة المجتمعة للإنترنت وتكنولوجيا البلوكشين، يقومون بتشكيل قوة عمل مركزية، بلا حدود، قادرة على معالجة البيانات بكفاءة وبتكلفة مناسبة.

عملية تسجيل مبسطة ودفع عابر للحدود

التزامهم بالتفاعل الودود مع المستخدمين يبدأ بتنفيذ عمليات قوية لمعرفة العميل (KYC)، مما يضمن منصة آمنة وموثوقة. لقد ذهبوا خطوة أبعد من ذلك من خلال تبسيط إجراءات الانضمام، مما يجعل من السهل بشكل ملحوظ على العمال الانضمام بسلاسة إلى منصتهم.

سوق غير مقيد الإذن

تمكن منصة AIT الشركات والمشاريع والأفراد على حد سواء من صياغة مهام تعليق البيانات الخاصة بهم، ممهدة الطريق لسوق ديناميكية حيث يتم مكافأة المستخدمين عن المساهمة في تسمية مجموعات البيانات.

هذا البيئة غير المرخصة تشعل المنافسة الصحية وتعزز الابتكار، مما يدفع إلى إنشاء حلول فعالة من حيث التكلفة.

كيف تعمل تعليقات بيانات web3؟

سننظر إلى الرقم أدناه لفهم هذا. ها هي الشرح:

تبدأ الرحلة مع فريق من علماء البيانات الخبراء، مستعدين لتسمية البيانات الأصلية المقدمة من قبل عملائنا الكرام مسبقًا (المتبقية على الشكل).

هذه العلامات الأولية تعتبر الأساس، وتخضع لعملية تحسين تحولية مدعومة من مجتمع المستخدمين النابض بالحياة لدينا والمعززة بواسطة خوارزميات التعلم الآلي من الدرجة الأولى.

يخضع مجموع البيانات النهائي لمرحلة التحقق الدقيقة التي يقودها علماء البيانات، مما يضمن أعلى مستويات الدقة والجودة. يعتبر هذه العملية التحقق العلامة المميزة لتقديم بيانات موثوقة.

هذه المجموعة البيانات المنظمة ليست مجرد نقطة نهاية؛ إنها بداية تمكين العملاء. كما يمكنك رؤية أن العملية مستمرة، وتتم التكرارات بعد التكرارات لجعل المنتج أفضل قدر الإمكان.

مجموعة البيانات كخدمة (DaaS)

في المشهد المتطور باستمرار للتقنيات اللامركزية، يقف بروتوكول AIT في الصدارة، مقدمًا قوة ثورية - سوق بروتوكول AIT (الرسم التوضيحي أدناه).

تمتد الطيف من تحليلات سلسلة الكتل إلى بيانات التطبيقات اللامركزية، تمر هذه البيانات التي يقوم العلماء بتحميلها بمرحلة معالجة دقيقة، مدفوعة بقوة المجتمع الجماعي لمجتمع AIT.

هذا الجهد التعاوني يفتح الإمكانات الحقيقية لكل مجموعة بيانات، مكشوفًا رؤى قيمة وتطبيقات.

تتم عرض هذه مجموعات البيانات للمشتركين على سوق بيانات بروتوكول AIT ، وهو محور ديناميكي يجذب الهواة في مجال البيانات والباحثين والشركات.

يتجاوز هذا السوق الأنماط التقليدية لتبادل البيانات، مربطاً الاتصال بمزودي البيانات مع الذين في حاجة، وتعزيز نظام بيئي نابض بالحياة حيث يتحقق القيمة الحقيقية للبيانات بشكل كامل.

حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة

بروتوكول AIT يدرك أن إنشاء الذكاء الاصطناعي المخصص لاحتياجات الشركة هو استثمار استراتيجي يمكن أن يحول الأعمال عن طريق استغلال الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي.

بفضل استخدام تكنولوجيا web3 والقوى العاملة المشفرة الوفيرة، وصلت التكلفة المرتبطة بإنشاء حلول الذكاء الاصطناعي الفريدة إلى مستوى غير مسبوق من التكلفة المعقولة والإمكانية.

توزيع الرموز والاقتصاديات الرمزية

$AIT هو الرمز الأصلي ورمز الحوكمة لنظام بروتوكول AIT، بإمداد ثابت من مليار رمز. يوفر الوصول إلى ميزات بروتوكول AIT.

$AIT يعمل كعملة المنصة لدفع رسوم الاشتراك في Marketplace، معالجة البيانات، تأجير الذكاء الاصطناعي، و Launchpad.

هنا جدول العمليات الحسم:

خريطة الطريق

Q1 - 2024

• حملات التسويق
• بوت الاعتدال التلقائي للذكاء الصناعي - المنتج متاح على تليجرام (MaaS)
• بوت تتبع البيانات AIT - عرض المنتج
• منصة التحقق من البيانات مباشرة
• عملاء Web3 على متن الطائرة

Q2 - 2024

• مجموعة البيانات كخدمة (DaaS)
• سوق بيانات الذكاء الاصطناعي
• بوت تتبع بيانات AIT - المنتج متاح الآن على تطبيق تليجرام
• المزيد من تكاملات بلوكتشين

الربع الثالث - 2024

• حلول الذكاء الاصطناعي ويب3 توفير (شركة محددة)

يمكنك قراءة المزيد من التفاصيل هنا: @nnehan796/ait-protocols-journey-unveiled-91b94590a729"">https://medium.com/@nnehan796/ait-protocols-journey-unveiled-91b94590a729

الختام

في السنوات الأخيرة، تم الاعتراف على نطاق واسع باستخدام مجموعات البيانات الكبيرة في تطوير الذكاء الاصطناعي (AI). في الواقع، تمت مناقشة أن الذكاء الاصطناعي لا يمكن أن يعمل بدون بيانات.

من المتوقع أن يصل حجم السوق لتحليلات البيانات الكبيرة إلى 271.83 مليار دولار بحلول عام 2022، وهو رقم كبير. ومع ذلك، إنها ساحة لعب لعمالقة التكنولوجيا الكبار مثل Microsoft وIBM وAmazon، بين آخرين. عند تطوير منتجاتهم وإطلاقها، تواجه الشركات الناشئة الصغيرة في مجال الذكاء الاصطناعي عقبات جسيمة.

الصراع لإدارة مجموعات البيانات الضخمة حقيقي. إنه مكلف ويستغرق الكثير من الوقت ويتطلب موظفين مهرة، بما في ذلك علماء البيانات المعتمدين بمرتبات عالية.

هنا تأتي بروتوكول AIT في.

بروتوكول AIT هو نهج ثوري لمعالجة وتحليل البيانات الكبيرة، بهدف التعامل مع التحديات التي تواجهها الشركات الناشئة الصغيرة في مجال الذكاء الاصطناعي. يجمع البروتوكول بين قوة التعلم الآلي وخبرة البشر الحقيقيين لإيجاد حلاً أكثر كفاءة وكفاءة تكلفة.

وفي الختام، يوفر بروتوكول AIT منصة تحليلات البيانات الضخمة من الجيل القادم التي تمكن الشركات الناشئة الصغيرة من التغلب على العقبات الشديدة التي تواجهها أثناء تطوير المنتج وإطلاقه. يجمع نهجه الابتكاري بين قوة التعلم الآلي وخبرة البشر الفعليين، ولديه القدرة على ثورة في معالجة وتحليل البيانات الكبيرة.

و، PS! كشيء أخير هنا، دعونا نأخذ ثانية واحدة فقط لدراسة الرسم البياني للسعر هنا.

السعر ارتفع بنسبة تزيد عن 800٪ خلال الـ 3 أشهر الماضية.

كتاجر ترند نفسي، أنا أحب الرموز التي تظهر قوة، وإذا كنت متفائلًا بالذكاء الاصطناعي كسرد (أنا بالتأكيد كذلك)، فإن هذا الرمز الذي يتخذ موقعًا عند مليون وستين مليون دولار قد يكون مُقَدَّرًا إلى حد كبير إذا فكرت في منظور طويل المدى.

NFA ofc.

إخلاء المسؤولية:

1. تم نشر هذه المقالة مرة أخرى من Gate [ROUTE 2 FI], كل حقوق الطبع والنشر تنتمي إلى الكاتب الأصلي [طريق 2 FI]. إذا كانت هناك اعتراضات على هذا الإعادة، يرجى الاتصال بالبوابة تعلمالفريق، وسيتولون على التعامل معها بسرعة.
2. إخلاء المسؤولية عن المسؤولية: الآراء والآراء الواردة في هذه المقالة هي فقط تلك التي تنتمي إلى الكاتب ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.
3. تتم ترجمة المقالة إلى لغات أخرى من قبل فريق Gate Learn. ما لم يذكر غير ذلك، فإن نسخ أو توزيع أو نسخ المقالات المترجمة ممنوع.