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Nachrichtenartikel zu Kryptowährungen
Bittensor (TAO) ändert die Subnetz -Belohnungsverteilung von einem festen Verhältnis zu einer Festgewichtsbestimmung
Mar 05, 2025 at 08:04 am
Durch DTAO ändert Bittensor die Subnetz-Belohnungsverteilung von einem festen Verhältnis zu einer Festgewichtsbestimmung, wobei 50% in den Liquiditätspool injiziert werden, um die Entwicklung hochwertiger Subnetze von Kevin, dem Forscher bei Blockbooster, zu fördern. Aktualisiert: 2023-08-21 18: 13: 52.000000000 PDT. Von Kevin.
Kevin, the Researcher at BlockBooster, has shared an insightful analysis of Bittensor's dTAO, highlighting the critical role it plays in shaping the future of Web3 AI.
Kevin, der Forscher bei Blockbooster, hat eine aufschlussreiche Analyse von Bittensors DTAO geteilt und die entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Zukunft von Web3 AI hervorgehoben.
Here are some key takeaways from Kevin's research:
Hier sind einige wichtige Imbissbuden von Kevins Forschung:
* In essence, dTAO alters the subnet reward distribution from a fixed ratio to a staking weight determination, with 50% of the dTAO being injected into the liquidity pool to form a k value. This dynamic pricing will decide the distribution of the daily TAO issuance.
* Im Wesentlichen verändert DTAO die Subnetz -Belohnungsverteilung von einem festen Verhältnis zu einer Festgewichtsbestimmung, wobei 50% des DTAO in den Liquiditätspool injiziert werden, um den AK -Wert zu bilden. Diese dynamische Preisgestaltung entscheidet über die Verteilung der täglichen Tao -Emission.
* The goal is to promote the development of subnetworks with real revenue potential, and such applications will be properly evaluated.
* Ziel ist es, die Entwicklung von Subnetzwerken mit realem Umsatzpotential zu fördern, und solche Anwendungen werden ordnungsgemäß ausgewertet.
* In the early stage, high volatility, APY trap, and adverse selection coexist. It's crucial to balance the three major contradictions of miner quality screening, user cognitive threshold, and market heat mismatch.
* Im frühen Stadium koexistieren hohe Volatilität, APY -Falle und unerwünschte Selektion. Es ist entscheidend, die drei wichtigsten Widersprüche des Bergmanns -Qualitäts -Screenings, der kognitiven Schwellenwert des Benutzer und der Mismatche für Marktwärme auszugleichen.
* Currently, only one of the top 10 subnets requires miners to submit open source models, while the remaining subnets have defects such as anonymous teams and a lack of product anchoring, exposing the bottleneck of Web3 AI infrastructure.
* Derzeit müssen Bergarbeiter nur eines der Top 10 Subnetze Open Source -Modelle einreichen, während die verbleibenden Subnetze Defekte wie anonyme Teams und mangelnde Produktverankerung aufweisen, wodurch der Engpass der AI -Infrastruktur von Web3 enthält.
* The final verification depends on the establishment of positive feedback between the TAO price and subnet practical value. Failure may trigger the Web3 AI track to continue transforming towards lighter-weight directions.
* Die endgültige Überprüfung hängt von der Einrichtung eines positiven Feedbacks zwischen dem TAO -Preis und dem praktischen Wert des Subnetzes ab. Der Fehler kann die Web3-KI-Strecke ausführen, um sich weiter in Richtung leichterer Gewicht zu verwandeln.
As dTAO marks a significant turning point for Bittensor, it remains to be seen how the dTAO price will be affected by the changes in the subnet staking amount and the subsequent impact on the TAO price.
Da DTAO einen signifikanten Wendepunkt für Bittensor markiert, bleibt abzuwarten, wie der DTAO -Preis von den Änderungen des Subnetzaufbindungsbetrags und der nachfolgenden Auswirkungen auf den TAO -Preis beeinflusst wird.
Read the full analysis on BlockBooster for a deeper understanding of the implications of dTAO on the Bittensor ecosystem and its role in fostering innovation in the Web3 AI domain.
Lesen Sie die vollständige Analyse auf Blockbooster, um ein tieferes Verständnis der Auswirkungen von DTAO auf das Bittensor -Ökosystem und seine Rolle bei der Förderung der Innovation im Web3 -AI -Domain.
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