Grass（GRASS）：去中心化人工智慧數據擷取

什麼是 Grass（GRASS）？

Grass （GRASS）是一個去中心化網路，它利用閒置的網路頻寬，從公共網路收集資訊來訓練人工智慧。然後，這些資訊會用於訓練大型語言模型（LLM），這是一種能夠像人類一樣理解和產生文字的人工智慧演算法。Grass 有助於人工智慧實驗室存取建立模型所需的大量數據。

我們可以將 LLMs 視為人工智慧背後的大腦。它們會處理來自網際網路的數十億個單字和片語，以了解語言的運作方式。它們擁有的數據越多，就會變得越聰明。Grass 提供不間斷的公共網路數據流，確保人工智慧模型持續更新，並隨著時間的推移而改進。

Grass（GRASS）的創辦人是誰？

Grass 由一個由工程師和人工智慧愛好者組成的頂尖團隊所打造，但他們的個人姓名並未公開。Grass 並不依賴幕後團隊，而是透過其強大的技術和連結建立了自己的聲譽。目前，Grass 已經吸引了超過 200 萬個活躍節點。

有哪些創投支持 Grass（GRASS）？

Grass 引起了多方關注，在近期完成了 350 萬美元的種子輪融資。這筆資金將有助於發展連結，並使其更加強大。本輪種子輪融資由兩家大型創投機構 - Polychain Capital 和 Tribe Capital 領投。其他的知名投資機構包括 Bitscale Capital、Big Brain VC、Mozaik Capital、Advisors Anonymous、Typhon V 等。憑藉這份優異的投資者名單，Grass 必將在人工智慧產業取得重大進展。這些資金將幫助 Grass 擴展其發展，提高其數據收集能力，並支持它訓練更好的人工智慧模型的使命。

Grass（GRASS）如何運作？

Grass 的運作原理是從選擇運行 Grass 節點的用戶處收集閒置的網路頻寬。節點只是一個術語，用於稱呼處理數據的部分網路。加入 Grass 網路的人允許系統存取他們的多餘頻寬，這有助於人工智慧實驗室收集全網數據。然後，這些數據會被處理並導入人工智慧模型，以幫助其學習。

簡單地想像一下，您正在花園用水管澆花。當您在為植物澆水時，仍然有大量的水流過水管而未被使用。Grass 會利用這些多餘的水流（在此是指閒置的網路頻寬），幫助人工智慧實驗室收穫大量知識。

公共數據的作用

Grass 收集公共網路數據，這意味著它會擷取維基百科、Reddit 和新聞網站等網站上免費提供的資訊。重要的是，Grass 不會存取您的個人資料或私人資訊。它收集的所有內容都是公開的，任何有網路連線的人都可以存取。

例如，透過 Grass 訓練的人工智慧模型可能會分析新聞文章以了解時事，或分析社群媒體貼文以了解人們對某個主題的觀感。它的目標是收集盡可能多的真實世界數據，以便人工智慧能夠產生更準確、更相關的回應。

Grass 的最大優勢之一，是它可以利用即時數據。有些人工智慧模型依賴靜態資料集（如舊的百科全書或教科書），而 Grass 可以存取不斷更新的資訊。這意味著人工智慧模型可以回答有關當下事件、趨勢甚至文化轉變的問題。

大型語言模型（LLM）：人工智慧如何利用 Grass 學習

為了解 Grass 如何融入人工智慧生態系，讓我們深入探索大型語言模型（LLM）的運作原理。LLM 就像是人工智慧聊天機器人、翻譯和虛擬助理背後的大腦。他們接受大量文字數據的訓練，以了解語言的運作邏輯，以及不同單字之間的關係。這讓他們在被問到問題時能夠產生類似人類的反應。

然而，棘手的是，培訓 LLM 需要大量的數據。該模型讀取的文字越多，就會變得越聰明。例如，如果人工智慧模型經過訓練可以理解維基百科上寫的所有內容，它就可以回答有關這些文章中提及的任何主題的問題。然而，為了變得更加準確，該模型需要從許多不同的來源讀取數據，以跟上不斷變化的資訊。這就是 Grass 的突出之處。

Grass 允許人工智慧模型透過其節點網路存取最新的公開資訊。連接到 Grass 的人工智慧實驗室，即可使用這些數據來建立更好、更準確的 LLM，能夠回答從日常生活的簡單查詢，到複雜的科學等各種問題。

GRASS 在 Bitget 上架了

Grass 是人工智慧領域優秀的新參與者，它利用創新技術收集公共網路數據，並訓練強大的大型語言模型（LLM）。在頂級投資機構和不斷增長的節點網路的支援下，Grass 正在改變人工智慧實驗室存取資訊的方式，並幫助建立更聰明、更準確的人工智慧模型。

隨著 Grass 在人工智慧領域持續受到關注，現在可能是您在 Bitget 盤前交易中交易 Grass 的最佳時機。Grass 以去中心化的方式收集公共網路數據並促進 LLM 的發展，為希望投資尖端人工智慧技術的人提供了一個誘人的機會。隨著項目的進一步發展，用戶可以透過盤前交易儘早獲得潛在收益。

GRASS 已經在 Bitget 盤前交易上架了

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