Recent Inference Labs frequently causes trouble, not only with activities on Kaito but also launching new tasks on Galxe, worth paying attention to. Honestly, why is this guy so competitive? The core reason lies in the high market fit of the technological direction.
The most discussed topic in the AI circle is always model training, but things that can truly be implemented and have commercial value are often overlooked—推理速度, operational costs, data privacy, these three points determine everything. Inference Labs' tech stack in this area is aimed at these pain points, and from the multi-ecosystem activity layout, they are actively validating market feedback. If you want to participate in ecosystem construction, now is a good time.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 9
أعجبني
9
6
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
MemeCoinSavant
· منذ 5 س
صراحة، زاوية سرعة الاستنتاج والتكلفة فعلاً رائعة، الجميع مهووس بالتدريب لكن لا أحد يريد دفع ثمنه لول
شاهد النسخة الأصليةرد0
retroactive_airdrop
· 01-13 14:05
طبقة الاستنتاج فعلاً تم التقليل من شأنها بشكل كبير، الجميع يتحدث عن النموذج لكن لا أحد يهتم حقًا بالتكلفة
توسعة Inference Labs متعددة السلاسل، يبدو أنها ليست مجرد تسويق، بل تتحقق من طلب السوق فعلاً
الخصوصية والتكلفة هما فعلاً العقبتان الحقيقيتان لتجارية الذكاء الاصطناعي، فقط عندما يتم التعامل مع هذين الأمرين يمكن أن يتحقق التطبيق الفعلي
بالرغم من التنافس، على الأقل الاتجاه صحيح، والمشاركة لن تضر
المشاركون الأوائل في النظام البيئي دائماً لديهم ميزة، وإذا فاتك ذلك فحقًا فاتك
شاهد النسخة الأصليةرد0
SchrödingersNode
· 01-13 13:50
الطبقة الاستنتاجية هي حقًا منجم الذهب الحقيقي، هذا الشخص يبدو أنه أدرك الفكرة
لقد انتهيت للتو من مشاهدة مهمتهم الجديدة على Galxe، وهم بالفعل يخططون لبناء بيئة، لكن من سيستفيد من الأرباح في هذه الجولة لا يزال يعتمد على التوقيت
تكلفة الاستنتاج كانت دائمًا عائقًا، وإذا كانت هناك حلول حقيقية فهي تستحق المتابعة
لا يوجد مستقبل بدون حماية لخصوصية البيانات، وهذا الاتجاه الذي يسيرون فيه هو الصحيح
بالنسبة لمثل هذا النوع من المشاريع، عادةً أبدأ بمبالغ صغيرة، وأشعر أنهم يعملون بجدية
المنافسة ليست مشكلة، المشكلة هي ما إذا كانت المنتجات التي يخرجون بها لها استخدام فعلي، من ناحية التقنية لا تزال موثوقة
قبل المشاركة، اطلع على اقتصاد الرموز، ولا تنخدع بالأنشطة الترويجية
层 التفسير هو المكان الحقيقي للربح، بينما لا يزال الآخرون يروجون للنموذج، نحن يجب أن نركز على التفسير منذ وقت مبكر
---
الصفقة تمت، على أي حال هناك فرصة للاستفادة على Galxe مرة أخرى
---
صحيح، لا أحد يستطيع تجاوز التكاليف والخصوصية، نثق في هذه الموجة
---
Kaito و Galxe يعملان بشكل مزدوج، هذا الإيقاع فعلاً لديه شيء ما
---
هل لا يزال بإمكانك الانضمام الآن، أعتقد أنه إذا فاتك ذلك، ستضطر إلى الشراء عند ارتفاع الأسعار مرة أخرى
---
التفسير فعلاً يُقلل من قيمته، لكن مدى موثوقيةInference Labs لا تزال تعتمد على التطورات القادمة
---
هذه قصة بناء نظام بيئي آخر، سواء صدقت أم لا، أنا سأتابع على أي حال
---
حسنًا، على أي حال، بما أنني أملك وقتًا فراغًا، من الأفضل أن أجرّب الاستفادة من ذلك
---
ثلاث نقاط ألم تم شرحها بشكل ممتاز، السوق يفتقر إلى حلول كهذه
شاهد النسخة الأصليةرد0
FlatTax
· 01-13 13:38
الطبقة الاستنتاجية فعلاً تم التقليل من شأنها، الجميع يركز فقط على التهويل حول النماذج الكبيرة
هذه الثلاث نقاط المؤلمة كانت دقيقة جدًا، التكلفة هي الأمر الأهم
Inference Labs هذا الموجة جيدة، الانتشار عبر عدة سلاسل فعلاً يظهر النية الصادقة
لكن Galxe لديها الكثير من الفوائد، يجب التحقق من مدى قيمتها
الأشياء التي تظهر من خلال المنافسة غالبًا تكون ذات قيمة، من الجدير متابعة الأمر
سرعة الاستنتاج والخصوصية لها مستقبل طويل الأمد، الآن هو الوقت المناسب حقًا
مراقبة تكرار الأنشطة غير كافية، يجب أن نرى مدى التقدم التقني الفعلي لديهم
التوسع في النظام البيئي المتعدد، هذه الاستراتيجية واضحة جدًا وتبدو صارمة قليلاً
Recent Inference Labs frequently causes trouble, not only with activities on Kaito but also launching new tasks on Galxe, worth paying attention to. Honestly, why is this guy so competitive? The core reason lies in the high market fit of the technological direction.
The most discussed topic in the AI circle is always model training, but things that can truly be implemented and have commercial value are often overlooked—推理速度, operational costs, data privacy, these three points determine everything. Inference Labs' tech stack in this area is aimed at these pain points, and from the multi-ecosystem activity layout, they are actively validating market feedback. If you want to participate in ecosystem construction, now is a good time.