• Edward Kim, der Hauptentwickler des Projekts, hat Screenshots des Whitepapers veröffentlicht.

  • Um Zugriff zu erhalten, muss ein Benutzer zunächst echte LUNC-Token an eine eindeutige Burn-Adresse hinterlegen.

Viele Menschen sind erstaunt, als sie erfahren, dass die Terra Classic-Kette bald ihre erste KI-gestützte Anwendungskette erhalten könnte. Edward Kim, der Hauptentwickler des Projekts, veröffentlichte am Samstag Screenshots des Whitepapers für die künstliche Intelligenzkette Block Entropy.

Updates für die KI-App-Kette namens Block Entropy. Wird noch entwickelt. Hier ist ein kleiner Vorgeschmack auf das fast fertige Whitepaper. pic.twitter.com/8PneXKqIbl

– Edward Kim (@edk208), 29. April 2023

Auch wenn die Einzelheiten derzeit noch vage sind, erwähnte Kim, dass der TestNet-Spielplatz, ein Simulationstool, mit dem Benutzer testen und erkunden können, irgendwann nächsten Monat der Öffentlichkeit zugänglich gemacht wird. Und er wird nur eine kleine Teilmenge von „Inferenzaufgaben des maschinellen Lernens“ unterstützen, wie etwa KI-Bilddiffusion, Textsprachenmodelle und sogar Musikgenerierung.

Kein freier Zugang

Während das gesamte Whitepaper in naher Zukunft veröffentlicht werden soll, merkte Kim an, dass Entwicklungen bei verteilten Trainingsmechanismen, Python-APIs, SNARK-Verifizierungsmethoden und zusätzlichen Feinabstimmungsmodulen zur Erzielung besserer Ergebnisse zunächst nicht veröffentlicht, sondern in späteren Phasen vorgestellt würden.

Allerdings kann sich nicht jeder einfach anmelden und mit der Nutzung von TestNet beginnen. Um Zugriff auf den TestNet-Faucet zu erhalten, muss ein Benutzer zunächst echte LUNC-Token an eine eindeutige Burn-Adresse einzahlen. Und dann den Transaktions-Hash in den Faucet übermitteln.

Der mit großer Spannung erwartete Burn Faucet, der laut Kim später im nächsten Monat vorgestellt wird, wird bei dieser Veranstaltung vorab vorgestellt.

Wenn Sie eine bestimmte Menge LUNC verbrennen, erhalten Sie im Gegenzug eine bestimmte Anzahl von Testnet-Token. Diese Token haben keinen inneren Wert und können nur für maschinelle Lernexperimente verwendet werden. Kim betont außerdem, dass das für die Entwicklung entscheidende Interchain Accounts (ICA)-Modul abgeschlossen ist und nun auf dem LUNC L1 TestNet getestet wird.

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