"CT"的搜索结果
05:05

PAYAI(PayAI Network)24小时上涨8.07%

Gate News Bot 消息,10月27日,据CoinMarketCap行情,截至发稿时,PAYAI(PayAI Network)现报 0.07美元,24 小时内上涨8.07%,最高触及 0.07美元,最低回落至 0.05美元,24 小时交易量达 2.36亿美元。当前市值排名第3608位。 PayAI Network是一个专注于Solana生态系统的多网络x402促进器。它提供即时、不可见的支付解决方案,适用于AI代理、微交易和快速商业交易。PayAI的主要功能包括x402促进器、x402 Echo商户、自由职业AI市场和即将推出的CT代理货币化功能。该平台旨在为AI时代提供支付基础设施
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08:49

新专案上线「四大错觉」被数据打脸,揭露 KOL 炒作陷阱!

在加密货币推特(Crypto Twitter,简称 CT)上,关于新专案如何「一飞冲天」的成功学,似乎总有着一套标准剧本:累积百万粉丝、疯狂参与式行销、获得顶级风投加持、代币发行时营造极度稀缺。然而,这些被奉为圭臬的成功法则,在冰冷的数据面前却显得不堪一击。一份最新的研究报告无情地揭示,那些被加密 KOL 们津津乐道的「致富秘诀」,其实是误导大众的四大错觉。当这些光鲜亮丽的表象被数据无情打脸,你的钱包,还能安然无恙吗?
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11:57

Kaito AI创始人:忠诚度助推器机制将调整,TGE前与TGE后项目将分开考量

PANews 6月4日消息,Kaito AI创始人Yu Hu在X平台表示:基于社区反馈,忠诚度助推器机制将调整,TGE前与TGE后项目将分开考量,通用排行榜(如CT排行榜)不计入。此调整是为契合两类项目不同奖励机制与成熟度。保留忠诚度助推器有四点原因:一是营造公平竞争环境,防止大账户垄断排行榜;二是激励用户长期参与和关注;三是突出专注发布少数项目内容的社区成员;四是多数项目团队希望保留,且该机制可定制,项目可按需开关。与此同时,正在开发一个全新升级的Kaito
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04:54

Cookie上线InfoFi第一阶段,代币COOKIE 24H涨幅13.25%

Odaily星球日报讯 据官方消息,Cookie 上线 InfoFi 第一阶段,包括 cookie.fun v1.0 alpha 版和 Cookie Snaps,用来分析加密领域的项目和 KOL,获取优质 CT 内容奖励。此外,Cookie 将推出去中心化、社区主导的奖励池。 行情数据显示,COOKIE 上涨突破 0.17 USDT,现报 0.176
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00:22

M3M3代币发行方遭投资者起诉,涉诈骗与证券欺诈指控

Odaily星球日报讯 据最新消息,Burwick Law 与 Hoppin Grinsell 律所已代表投资者对 Ben Chow、Meteora 平台及 Hayden Davis、Gideon Davis、CT Davis 和 Kelsier 等人提起诉讼。诉状指控其在 Meteora 平台上推出 M3M3 代币过程中涉嫌诈骗、证券欺诈及其他违法行为。
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23:59

Meteora创始人等多方因M3M3代币遭投资者集体诉讼

Gate.io News bot消息,据吴说报道,投资者在纽约南区联邦法院对Meteora创始人Ben Chow、Meteora公司、Hayden Davis、Kelsier Ventures高管Gideon Davis和CT Davis以及Kelsier提起集体诉讼。美国律师事务所Burwick Law与Hoppin Grinsell作为投资者代表,就M3M3代币发行过程中的欺诈、证券欺诈及其他非法行为提出指控。
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04:12
交易员 Eugene Ng Ah Sio 于 X 发文表示:“我认为这是我经历过的最具挑战性的牛市山寨币季。资本流动对我来说没有多大意义,而且很难预测变动的程度。 此时,我通常会呼吁 CT 的大多数热门加密货币进行适当的山寨币轮换,但现在我不太确定。目前在保留资本的同时进行观察和等待。”
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金十数据4月26日讯,联发科发布三款天玑汽车芯片,其中CT-X1采用3nm制程,CT-Y1和CT-Y0采用4nm制程。据悉,三款芯片基于Arm v9架构,内置HDR ISP图像处理器,支持AI降噪、AI 3A等多种智能影像优化技术以及5G NTN卫星宽带技术。其中,CT-X1支持130亿参数的AI大语言模型,可在车内运行多种主流的大语言模型(LLMs)和AI绘图功能。
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06:05
据 IT 之家 6 月 14 日报道,日前微软研究人员展示了 LLaVA-Med 模型,该模型主要用于生物医学方面的研究,可根据 CT、X 光图片等推测出患者的病理状况。 据悉,微软研究人员与一批医院合作,获得了使用生物医学图像文本对应大型数据集来训练多模态 AI 模型。该数据集包括胸部 X 光、MRI、组织学、病理学和 CT 图像等,覆盖范围相对全面。 在学习过程中,该模型主要围绕“描述此类图像的内容”以及“阐述生物医学概念”而展开。据微软称,该模型最终具有“出色的多模式对话能力”、“在用于回答视觉问题的三个标准生物医学数据集上,LLaVA-Med 在部分指标上领先于业界其他先进模型”。目前该模型已经开源。
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