Recentemente, a Inference Labs tem estado bastante ativa, não só com eventos no Kaito, mas também lançando novas tarefas no Galxe, vale a pena ficar atento. Para ser honesto, por que é que esta empresa é tão competitiva? A principal razão está na alta compatibilidade do seu foco técnico com o mercado.



No mundo da IA, o tópico mais discutido é sempre o treino de modelos, mas as coisas que realmente podem ser implementadas e ter valor comercial muitas vezes são negligenciadas — velocidade de inferência, custos operacionais, privacidade de dados, estes três pontos determinam tudo. A stack tecnológica da Inference Labs nesta área é direcionada exatamente para esses pontos problemáticos, e, com base na sua estratégia de atividades multi-ecossistema, eles estão ativamente a validar o feedback do mercado. Se quer participar na construção do ecossistema, agora é uma boa oportunidade.
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ProofOfNothingvip
· 1h atrás
A inferência realmente é uma mina de ouro, por mais que o modelo seja incrível, se não for aplicado na prática, não adianta Essa onda daInference Labs parece que realmente descobriu algo Kaito até a Galxe, a trajetória está bem consolidada Custos e privacidade são realmente os maiores obstáculos, eles parecem estar focados nessa área Não entendo muito bem por que tanta gente ainda está preocupada com o treinamento em vez de otimizar a inferência Participar do ecossistema inicial? Tenho a sensação de que desta vez não é só uma estratégia de cortar caminho Esse ritmo realmente está intenso, todo mundo esperando para ver se vai realmente acontecer
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MemeCoinSavantvip
· 6h atrás
Na minha opinião, o ângulo de velocidade de inferência + custo é realmente incrível, toda gente está obcecada com o treino, mas ninguém quer pagar por isso, lmao
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retroactive_airdropvip
· 01-13 14:05
A camada de inferência realmente foi severamente subestimada, todos estão a elogiar o modelo, mas ninguém realmente se preocupa com os custos A estratégia multi-chain da Inference Labs parece mais do que marketing, está realmente a validar a demanda do mercado Privacidade e custos são as verdadeiras barreiras para a comercialização da IA, só quando esses dois aspectos forem resolvidos é que ela poderá realmente ser implementada Competir, sim, mas pelo menos a direção está correta, participar não faz mal Os primeiros participantes do ecossistema sempre têm vantagem, se perder essa oportunidade, realmente perdeu
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SchrödingersNodevip
· 01-13 13:50
A camada de raciocínio é realmente a mina de ouro, este rapaz parece ter pegado na ideia Acabei de ver a nova missão deles no Galxe, realmente estão a fazer layout na ecologia, mas quem vai aproveitar a oportunidade nesta rodada ainda depende do timing O custo de raciocínio tem sido sempre um obstáculo, se houver uma solução real, vale a pena investir Sem proteção de privacidade de dados, não há futuro, eles estão no caminho certo Para este tipo de projeto, normalmente começo com um pequeno investimento, sinto que eles estão a fazer as coisas a sério Competir não é um problema, o problema é se o que é produzido tem utilidade prática, do ponto de vista da pilha tecnológica ainda parece confiável Antes de participar, dê uma olhada na tokenomics, não se deixe cegar pelas promoções
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DefiVeteranvip
· 01-13 13:49
O esforço é realmente intenso, mas a velocidade de raciocínio realmente foi subestimada, estou otimista quanto a essa direção. Kaito, Galxe estão na sequência, parece que estão expandindo a rede, testando a temperatura do mercado. Mais uma vez aquela velha tática, nos enganar dizendo que é construção de ecossistema, na verdade é apenas uma forma de explorar a diferença de informação, seja cauteloso. O custo de raciocínio é realmente o mais importante, há muitos modelos, mas poucos podem rodar rápido e barato, essa é a necessidade real. Portanto, basicamente, quem quer participar do ecossistema precisa prestar mais atenção, senão acaba sendo pego de surpresa e se torna uma vítima. Eles realmente estão resolvendo problemas práticos, ao contrário de alguns projetos que só fazem propaganda, o que é interessante. Se a privacidade for realmente bem feita, isso será valioso, só tenho medo de ser mais uma jogada de marketing. Mais integração de ecossistemas, parece que planejam expandir bastante, talvez seja o ponto de entrada para os novatos.
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failed_dev_successful_apevip
· 01-13 13:46
A camada de raciocínio é realmente o lugar onde se ganha dinheiro de verdade, enquanto os outros ainda estão a elogiar modelos, nós devíamos estar a focar no raciocínio há muito tempo --- A questão está resolvida, de qualquer forma no Galxe há mais oportunidades de aproveitar o momento --- Faz sentido, ninguém consegue escapar aos custos e à privacidade, estou otimista com esta onda --- Kaito e Galxe a atuar em paralelo, este ritmo realmente tem algo de especial --- Ainda dá tempo de entrar agora, parece que se perder a oportunidade, vai ser preciso comprar a preços mais altos novamente --- O raciocínio realmente está subestimado, mas a confiabilidade do Inference Labs ainda depende do que virá a seguir --- Mais uma história de construção de ecossistema, quer acredites ou não, eu vou seguir primeiro --- Tudo bem, de qualquer forma estou de folga, por que não aproveitar para tentar a sorte --- Os três pontos problemáticos foram muito bem explicados, o mercado realmente precisa de soluções assim
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FlatTaxvip
· 01-13 13:38
A camada de inferência realmente foi subestimada, todos estão apenas focados em falar dos grandes modelos Estes três pontos de dor são bastante precisos, o custo é realmente o mais importante Inference Labs tem um ritmo bom, a estratégia multi-chain realmente mostra sinceridade Porém, a Galxe tem muitas oportunidades, é preciso discernir o valor real As coisas que surgem frequentemente têm algo de valor, vale a pena acompanhar A velocidade de inferência e a privacidade têm um bom potencial a longo prazo, agora é realmente uma boa oportunidade Só observar a frequência das atividades não é suficiente, é preciso ver como evoluem suas tecnologias na prática Avançar com múltiplos ecossistemas ao mesmo tempo, essa estratégia é bastante agressiva
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