¿Alguna vez te has detenido a pensar cuánto vale tu autenticidad en un mundo cada vez más dominado por algoritmos? Estamos viviendo un punto de inflexión en la historia digital. Mientras la Inteligencia Artificial escala exponencialmente, surge una crisis silenciosa: la escasez de lo que es genuinamente humano. Es en este escenario que el SAPIEN emerge, no solo como un token más en el mercado, sino como un movimiento necesario de resistencia y evolución.
El SAPIEN propone un cambio de paradigma que va mucho más allá de la especulación financiera. La tesis es provocativa: en la nueva economía digital, la prueba de humanidad y la colaboración colectiva serán las mercancías más valiosas del siglo. Imagina un ecosistema donde tu capacidad de crear, curar y validar información no sea explotada por grandes corporaciones, sino recompensada directamente a ti. El proyecto busca construir la infraestructura social de la Web3, transformando "ser humano" en un mecanismo de consenso y valor.
Esto genera un nivel de curiosidad inmenso porque toca nuestra necesidad básica de relevancia. El #SAPIEN está posicionándose para capturar el mindshare de aquellos que entienden que el futuro no pertenece a los bots, sino a quienes sepan orquestarlos. No se trata solo de poseer un activo digital; se trata de garantizar tu lugar en la mesa de gobernanza del futuro.
El mercado está saturado de promesas vacías, pero el #SAPIEN apuesta por la utilidad real y la soberanía del individuo. La pregunta que queda en el aire y que debe desvelar a los visionarios es: cuando la revolución de la "tokenización humana" explote, ¿serás un pionero o solo un espectador? Mantén al SAPIEN en tu radar.
El precio de por $API3 es $1.5571 USD con una capitalización de mercado actual de $134.57M USD. El volumen de trading en 24 horas es $670.72M USD. El precio de API3 a USD se actualiza en tiempo real. $API3 es +83.62% en las últimas 24 horas con un suministro circulante de 86.42M.
🤯 El 18 de agosto Lagrange dio a conocer los resultados del lanzamiento de DeepProve-1 el primer sistema zkMl que demuestra una inferencia LLM completa. DeepProve-1 es primer sistema zkML (zero-knowledge machine learning) desarrollado por Lagrange Labs que permite generar pruebas criptográficas de inferencias completas de modelos de lenguaje grande (LLMs) como GPT-2. DeepProve-1. Características y logros: Primera prueba de inferencia completa de LLM, DeepProve-1 logró generar una prueba de conocimiento cero para la inferencia completa de GPT-2, un modelo de lenguaje grande de OpenAI. Verificabilidad en IA, introduce la verificabilidad como una característica central en sistemas de IA modernos, extendiendo esto a arquitecturas de transformadores completos. Soporte para estructuras complejas, maneja grafos de cálculo con conexiones residuales, ramas paralelas y entradas de longitud variable, típicos en LLMs. Aplicaciones y relevancia: seguridad y privacidad: Permite verificar los resultados de un LLM sin revelar los datos de entrada o detalles del modelo, crucial para aplicaciones en defensa, atención médica, finanzas e infraestructura. Auditabilidad, facilita la auditoría de decisiones tomadas por LLMs sin comprometer la privacidad de los datos o la propiedad intelectual del modelo. Desarrollos y planes futuros Optimización de rendimiento: Lagrange Labs está trabajando en mejorar la eficiencia criptográfica y el paralelismo para hacer que DeepProve-1 sea más práctico en entornos de producción. Extensión a otros LLMs, el siguiente objetivo es soportar modelos como LLAMA de Meta, uno de los LLMs de código abierto más adoptados. DeepProve-1 es un avance significativo en la IA verificable, permitiendo pruebas criptográficas de inferencias de LLMs. $LA @Lagrange Official #lagrange #creadorpad #lagrangeholder
Según los datos, análisis de datos sobre cómo el capital institucional está reconfigurando el ritmo del mercado criptográfico
🧧🧧🧧🧧🧧 El capital institucional está reconfigurando profundamente el ritmo del mercado de criptomonedas, su impacto va más allá de un simple incremento de capital, y se manifiesta en las siguientes dimensiones centrales, que pueden ser verificadas claramente a través de los datos:
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I. Características centrales de la entrada institucional (apoyo de datos)
1. Dependencia de la trayectoria de regulación · Flujo dominado por ETFs: el ETF de Bitcoin al contado de EE. UU. (hasta julio de 2025) tiene una posición total superior a 1 millón de BTC, con un pico de entrada neta diaria superior a 1,000 millones de dólares (datos del Q1 de 2024). · Institucionalización del mercado de futuros: la proporción de contratos no liquidados de futuros de Bitcoin de CME alcanza el 35% (2025), superando a Binance como el mayor mercado de derivados, mostrando la dependencia de las rutas de capital tradicionales.
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