Có thể làn sóng mới của meme token trên Solana không chỉ còn về mèo nữa...
Có vẻ như chúng đã lớn lên một chút 🐅🎱

Đây là hình ảnh về việc xây dựng trong Web3

Chúng ta có những người anh em như vậy, thật may mắn.

Pulse & @boostdotgg vừa đưa ra giá trị đô la cho công việc CT của tôi: $-2,436.
Cái gì của bạn?
Kiểm tra ngay:

Mặc dù tôi đã nhận được tư cách thành viên chuyên nghiệp mới từ Farcaster, nhưng tôi vẫn tiếp tục sử dụng một cách tích cực.
2500. Mặc dù tôi không có, nhưng tôi vẫn nhận 3 USDC mỗi tuần. Khi bạn tăng lên, bạn có thể đạt tới 20-50 mỗi tuần. Họ chỉ cung cấp điều này vì bạn đã tạo ra nội dung.
Ngoài ra, tôi đã tạo một nhóm trong ứng dụng để chúng tôi hỗ trợ lẫn nhau.
Chúng ta đã nói về các chi tiết đó cả trong nhóm tg của mình và ở đó.
Nhóm Tg của chúng tôi là :
Nhóm Farcaster của chúng tôi là :

Hợp đồng thông minh có thể minh bạch nhưng sự minh bạch đó làm rò rỉ số dư, phiếu bầu và logic kinh doanh.
Với FHE, các hợp đồng tính toán trong khi dữ liệu gốc vẫn được ẩn.
Nó giống như toán học bên trong một cái két : kết quả là hợp lệ, đầu vào giữ riêng tư.
@zama_fhe #zamacreatorprogram#

Có 3 mã mời cho Ath.
Bạn có thể đăng nhập :
Mã mời
- 537F9F83
- D2983A03
- C18BD3F2

Các dự án AI thường hoạt động như những thử nghiệm tách biệt: xây dựng, thử nghiệm, loại bỏ, lặp lại. Nhưng @recallnet biến đổi chu trình đó bằng cách tạo ra các mạng lưới kiến thức bền vững, nơi mọi đầu vào và lần lặp đều kết nối.
Thay vì bắt đầu lại từ đầu mỗi lần, nền tảng ghi lại toàn bộ quy trình phát triển, xây dựng trí nhớ tổ chức.
Điều này chuyển các đội từ các bằng chứng khái niệm lặp đi lặp lại sang các hệ thống học tập liên tục, nơi tích lũy các hiểu biết thay vì lặp lại chúng.

Tóm tắt 3 năm trên Linea

Điều đáng chú ý về @RaylsLabs không chỉ là sự tương thích với EVM, mà còn là cách nó suy nghĩ lại về sách hướng dẫn.
Một chuỗi công khai yêu cầu sự minh bạch, cùng với các mạng riêng tư nơi doanh nghiệp có thể hoạt động trong im lặng.
Kết hợp bằng chứng không kiến thức và mã hóa đồng homomorphism, bạn có một hệ thống trong đó tuân thủ quy định và quyền riêng tư hỗ trợ lẫn nhau.
Sự cân bằng đó là điều mà nhiều blockchain đã không thể cung cấp.

Thách thức lớn nhất trong việc làm cho AI thực sự hiệu quả không phải là sức mạnh xử lý thô; mà là cung cấp cho nó một bộ nhớ. Hiện tại, hầu hết các quy trình làm việc là một chuỗi các sự kiện tách biệt.
Dòng dữ liệu thực hiện công việc của nó và quên đi. Một dự đoán được thực hiện trong một khoảng trống. Một vòng lặp mới bắt đầu với chứng hay quên.
Điều mà @recallnet làm là cung cấp cho toàn bộ quy trình đó một bộ nhớ bền vững. Nó kết nối các điểm để một nhà phát triển có thể nhìn thấy toàn cảnh, mọi lúc.
Điều này biến những thí nghiệm một lần thành một câu chuyện gắn kết về sự tiến bộ. Mỗi l