ルナクラシック（$LUNC）トークンは2022年に壊滅的な暴落に直面し、わずか1日で119ドルから0.00001ドルまで急落しました。何が起こったのかは次のとおりです。

ルナクラシック（$LUNC）トークンは2022年に壊滅的な暴落に直面し、わずか1日で119ドルから0.00001ドルまで急落しました。何が起こったのかは次のとおりです。

The Luna Classic ($LUNC) token experienced a catastrophic crash in 2022, plummeting from $119 to $0.00001 in just a day. This crash was triggered by the de-pegging of Terra's algorithmic stablecoin, UST, from the US dollar.

ルナクラシック（$LUNC）トークンは2022年に壊滅的な暴落を経験し、わずか1日で119ドルから0.00001ドルまで急落しました。この暴落は、TerraのアルゴリズムステーブルコインUSTの米ドルペッグ解除によって引き起こされました。

As a result, a "death spiral" was created, where UST's instability led to massive sell-offs of LUNA (now LUNC) to maintain its peg. In an attempt to save UST, LUNA was minted at an unsustainable rate, causing hyperinflation in the market.

その結果、USTの不安定さがペッグを維持するためにLUNA（現LUNC）の大規模な売却につながる「死のスパイラル」が生まれました。 USTを節約するために、LUNAは持続不可能なレートで鋳造され、市場にハイパーインフレを引き起こしました。

Ultimately, this loss of confidence in the ecosystem led to a market-wide sell-off and a dramatic price collapse.

最終的に、このエコシステムに対する信頼の喪失は、市場全体の下落と劇的な価格崩壊につながりました。

Now, market trends suggest a potential surge in low-cap tokens during the next altcoin season. To navigate this, strategic moves include portfolio diversification, dollar-cost averaging, and a focus on fundamentals.

現在、市場の傾向は、次のアルトコインシーズン中にローキャップトークンが急増する可能性を示唆しています。これを乗り越えるための戦略的な動きには、ポートフォリオの多様化、ドルコスト平均法、ファンダメンタルズへの重点などが含まれます。

Additionally, emerging ecosystems like Polkadot and Cosmos are presenting opportunities for savvy investors.

さらに、Polkadot や Cosmos などの新興エコシステムは、賢明な投資家にチャンスをもたらしています。

In other news, DIN (Dynamic Input Normalization) is revolutionizing AI data processing with its modularity. As the first AI-native preprocessing layer, DIN adapts to diverse data pipelines and optimizes data in real-time for machine learning and AI.

その他のニュースとして、DIN (動的入力正規化) は、そのモジュール性により AI データ処理に革命をもたらしています。初の AI ネイティブ前処理レイヤーとして、DIN は多様なデータ パイプラインに適応し、機械学習と AI のためにリアルタイムでデータを最適化します。

This modular design enables seamless integration into any data workflow, handling structured, unstructured, or semi-structured data without manual adjustments. Unlike static preprocessing methods, DIN ensures AI models receive high-quality, ready-to-use data regardless of input variability.

このモジュール設計により、あらゆるデータ ワークフローへのシームレスな統合が可能になり、手動調整なしで構造化データ、非構造化データ、または半構造化データを処理できます。静的な前処理手法とは異なり、DIN を使用すると、入力の変動に関係なく、AI モデルが高品質ですぐに使用できるデータを確実に受け取ることができます。

This efficiency and flexibility eliminate preprocessing bottlenecks and reduce risks of data misalignment, ultimately leading to better model performance.

この効率性と柔軟性により、前処理のボトルネックが解消され、データの不整合のリスクが軽減され、最終的にはモデルのパフォーマンスの向上につながります。

As the future of data workflows demands modularity, DIN's AI-native design is set to become a cornerstone for scalable AI systems. Combined with opportunities like the Binance Web3 Airdrop, DIN is shaping the future of AI data intelligence.

データ ワークフローの将来にはモジュール性が求められるため、DIN の AI ネイティブ設計は、スケーラブルな AI システムの基礎となるでしょう。 Binance Web3 Airdrop などの機会と組み合わせて、DIN は AI データ インテリジェンスの未来を形作っています。