LCX ExchangeリストOriginTrail（$ TRAC）

$ TRACのリストをお知らせします。 2025年2月4日火曜日、午後12時のCETから始まります。 LCX Exchangeは$ TRACをサポートします。

LCX Exchange will list $TRAC on Tuesday, 4th February 2025, at 12 PM CET. Deposits will start on Tuesday, 4th February 2025, at 12 PM CET. The trading pair $TRAC/EUR will be listed.

LCX Exchangeは、2025年2月4日火曜日午後12時のCETに$​​ TRACをリストします。預金は、2025年2月4日火曜日午後12時にCETに開始されます。取引ペア$ TRAC/EURがリストされます。

OriginTrail is an ecosystem that builds trusted knowledge infrastructure for artificial intelligence. It addresses the challenge of misinformation in the AI era by ensuring the origin of information. OriginTrail enables discoverability of the world’s most important knowledge and real world assets (RWAs).

OriginTrailは、人工知能のための信頼できる知識インフラストラクチャを構築するエコシステムです。情報の起源を確保することにより、AI時代の誤った情報の課題に対処します。 OriginTrailにより、世界で最も重要な知識と現実世界の資産（RWAS）の発見可能性が可能になります。

OriginTrail creates a Verifiable Web for decentralized AI, empowering world class brands and builders. It utilizes its unique Decentralized Knowledge Graph and OriginTrail Parachain to deliver AI-powered search and solutions for enterprises and individuals worldwide.

OriginTrailは、分散化されたAIの検証可能なWebを作成し、世界クラスのブランドとビルダーを強化します。独自の分散型ナレッジグラフとOriginTrail Parachainを利用して、世界中の企業や個人にAIを搭載した検索とソリューションを提供します。

OriginTrail gains support and partnerships with world-class organizations. Some of these organizations include the British Standards Institution, SCAN, Polkadot, Parity, Walmart, World Federation of Hemophilia, Oracle, and the EU Commission’s Next Generation Internet. These partnerships contribute to advancing OriginTrail's trusted knowledge foundation and its applicability in trillion-dollar industries, while providing a verifiable web of knowledge that is particularly important in driving the economies of RWAs.

OriginTrailは、世界クラスの組織とのサポートとパートナーシップを獲得しています。これらの組織には、英国標準機関、スキャン、ポルカドット、パリティ、ウォルマート、世界血液炎の世界連盟、EU委員会の次世代インターネットが含まれます。これらのパートナーシップは、OriginTrailの信頼できる知識財団と兆ドル産業におけるその適用性の進歩に貢献し、RWASの経済を促進する上で特に重要な検証可能な知識の網を提供します。

The best way to see the technology in action is by checking ChatDKG, which is an experimental, question answering bot on X (Twitter) based on trusted Knowledge Assets in OriginTrail Decentralized Knowledge Graph. ChatDKG provides answers based on OriginTrail trusted AI.

活動中のテクノロジーを見る最良の方法は、OriginTrail分散型知識グラフの信頼できる知識資産に基づいて、X（Twitter）でボットに答える実験的な質問であるChatDKGをチェックすることです。 ChatDKGは、OriginTrail Trusted AIに基づいた回答を提供します。

The Metcalfe phase of the updated roadmap pursues an ambitious goal of creating the world’s largest verifiable web for AI consisting of 100 billion Knowledge Assets, bringing a 100.000x scalability increase. As the name of the phase suggests, it will seek to produce network effects across the OriginTrail DKG and use novel techniques to pursue autonomous DKG growth based on the genesis knowledge foundation being created by organizations and individuals alike. The genesis part of the Metcalfe’s phase also introduces knowledge mining and knowledge signaling capabilities to drive constant growth of the Verifiable Web.

更新されたロードマップのメトカーフフェーズは、1000億の知識資産で構成されるAIの世界最大の検証可能なWebを作成し、100.000倍のスケーラビリティの向上をもたらすという野心的な目標を追求しています。フェーズの名前が示すように、OriginTrail DKG全体でネットワーク効果を生成し、新しい手法を使用して、組織や個人によって作成されたGenesis Knowledge Foundationに基づいて自律的なDKG成長を追求しようとします。 Metcalfeのフェーズの創世記の部分では、検証可能なWebの一定の成長を促進するための知識のマイニングと知識のシグナル伝達能力も紹介しています。

Following the Genesis stage and the transition to an AI-native V8, further capabilities will become available in the Convergence stage. By leveraging the advancements in AI and the DKG, we will unlock autonomous knowledge mining which in turn leads to an autonomous DKG. At that stage, new knowledge gets added to the DKG with very limited human involvement. Services such as AI agents will be performing knowledge inferencing directly on the DKG to find any “blind spots” in the knowledge they can fill as well as search for new knowledge and bring it to the DKG in accordance with knowledge signaling.

Genesis段階とAI-Native V8への移行に続いて、収束段階でさらなる機能が利用可能になります。 AIとDKGの進歩を活用することにより、自律的な知識マイニングのロックを解除し、それが自律的なDKGにつながります。その段階では、非常に限られた人間の関与で新しい知識がDKGに追加されます。 AIエージェントなどのサービスは、DKGで直接推測する知識を実行して、知識を埋めることができる「死角」を見つけ、新しい知識を検索し、知識シグナル伝達に従ってDKGに持ち込むことができます。