Grass (GRASS): Dezentralisiertes AI Data Scraping

Was ist Grass (GRASS)?

Grass (GRASS) ist ein dezentralisiertes Netzwerk, das ungenutzte Internet-Bandbreite nutzt, um Informationen aus dem öffentlichen Web zu sammeln. Diese Informationen werden dann verwendet, um große Sprachmodelle (LLMs) zu trainieren, d. h. KI-Algorithmen, die in der Lage sind, Text zu verstehen und zu generieren, genau wie ein Mensch es tun würde. Grass ist von entscheidender Bedeutung, um KI-Labors den Zugang zu den riesigen Datenmengen zu erleichtern, die für die Erstellung dieser Modelle erforderlich sind.

Betrachten Sie LLMs als das Gehirn hinter AI. Sie verarbeiten Milliarden von Wörtern und Sätzen aus dem Internet, um zu lernen, wie Sprache funktioniert. Je mehr Daten sie haben, desto schlauer werden sie. Grass stellt einen kontinuierlichen Strom öffentlicher Webdaten zur Verfügung und sorgt so dafür, dass die KI-Modelle immer auf dem neuesten Stand sind und sich mit der Zeit verbessern.

Wer hat Gras (GRASS) erschaffen?

Grass ist das Produkt eines talentierten Teams von Ingenieuren und KI-Enthusiasten, deren einzelne Namen jedoch nicht öffentlich bekannt sind. Anstatt sich auf die Menschen dahinter zu konzentrieren, hat Grass seinen Ruf durch seine leistungsstarke Technologie und sein Netzwerk aufgebaut. Zurzeit hat Grass mehr als 2 Millionen aktive Nodes angezogen.

Welche VCs unterstützen Grass (GRASS)?

Grass hat viel Aufsehen erregt und kürzlich eine 3,5-Millionen-$-Seed-Runde abgeschlossen. Diese Fonds werden dazu beitragen, das Netzwerk auszubauen und es noch leistungsfähiger zu machen. Die Seed-Runde wurde von Polychain Capital und Tribe Capital, zwei großen Risikokapitalgesellschaften, geleitet. Weitere namhafte Investoren sind Bitscale Capital, Big Brain VC, Mozaik Capital, Advisors Anonymous, Typhon V, etc. Mit dieser beeindruckenden Liste von Investoren wird Grass in der KI-Branche große Fortschritte machen. Diese Fonds werden Grass dabei helfen, sein Netzwerk zu erweitern, seine Datenerfassungskapazitäten zu verbessern und seine Aufgabe zu unterstützen, bessere KI-Modelle zu trainieren.

Wie Gras (GRASS) funktioniert

Grass sammelt ungenutzte Internet-Bandbreite von Nutzern, die sich für den Betrieb eines Grass-Nodes entscheiden. Ein Node ist nur ein schicker Begriff für den Teil des Netzwerks, der Daten verarbeitet. Personen, die dem Grass-Netzwerk beitreten, erlauben dem System den Zugriff auf ihre zusätzliche Bandbreite, was den KI-Labors hilft, Daten aus dem gesamten Web zu sammeln. Diese Daten werden dann verarbeitet und in KI-Modelle eingespeist, damit diese lernen können.

Hier ist eine einfache Möglichkeit, darüber nachzudenken: Stellen Sie sich vor, Sie bewässern Ihren Garten mit einem Schlauch. Während Sie Ihre Pflanzen gießen, fließt immer noch eine Menge Wasser durch den Schlauch, das nicht genutzt wird. Gras nimmt das zusätzliche Wasser (in diesem Fall Ihre ungenutzte Internet-Bandbreite) und nutzt es, um riesige Wissensfelder für KI-Labore wachsen zu lassen.

Die Rolle der öffentlichen Daten

Grass sammelt öffentliche Webdaten, d. h. Informationen, die auf Websites wie Wikipedia, Reddit und Nachrichtenseiten frei verfügbar sind. Es ist wichtig zu wissen, dass Grass keinen Zugriff auf Ihre persönlichen Daten oder privaten Informationen hat. Alles, was es sammelt, ist bereits öffentlich und kann von jedem, der über einen Internetanschluss verfügt, eingesehen werden.

Mit Grass trainierte KI-Modelle könnten beispielsweise Nachrichtenartikel analysieren, um etwas über aktuelle Ereignisse zu erfahren, oder Beiträge in sozialen Medien, um zu verstehen, wie die Menschen über ein bestimmtes Thema denken. Das Ziel ist es, so viele unterschiedliche, reale Daten wie möglich zu sammeln, damit die KI genauere und relevantere Antworten geben kann.

Einer der größten Vorteile von Grass ist die Nutzung von Echtzeitdaten. Während einige KI-Modelle auf statische Datensätze (wie alte Enzyklopädien oder Lehrbücher) zurückgreifen, bietet Grass Zugang zu ständig aktualisierten Informationen. Das bedeutet, dass KI-Modelle Fragen zu aktuellen Ereignissen, Trends und sogar kulturellen Veränderungen beantworten können.

Large Language Models: Wie AI von Grass lernt

Um zu verstehen, wie Grass in das KI-Ökosystem passt, sollten wir uns die Funktionsweise großer Sprachmodelle (LLMs) genauer ansehen. LLMs sind so etwas wie die Gehirne hinter KI-Chatbots, Übersetzern und virtuellen Assistenten. Sie werden anhand großer Mengen von Textdaten trainiert, um zu lernen, wie Sprache funktioniert und wie verschiedene Wörter miteinander in Beziehung stehen. Dadurch können sie auf Fragen menschenähnliche Antworten geben.

Aber jetzt kommt der schwierige Teil: Die Ausbildung eines LLM erfordert enorme Datenmengen. Je mehr Text das Modell liest, desto intelligenter wird es. Wenn zum Beispiel ein KI-Modell darauf trainiert ist, alles zu verstehen, was in Wikipedia steht, kann es Fragen zu jedem Thema beantworten, das in diesen Artikeln behandelt wird. Um jedoch noch genauer zu werden, muss das Modell aus vielen verschiedenen Quellen lesen und mit den sich ständig ändernden Informationen Schritt halten. Hier kann Grass seine Stärken ausspielen.

Grass ermöglicht es KI-Modellen, über sein Netzwerk von Nodes auf aktuelle öffentliche Informationen zuzugreifen. Die an Grass angeschlossenen KI-Labors können diese Daten dann nutzen, um bessere und genauere LLMs zu erstellen, die alle möglichen Fragen beantworten können, von einfachen Fragen zum täglichen Leben bis hin zu komplexen wissenschaftlichen Problemen.

GRASS geht Live auf Bitget

Grass ist ein aufregender neuer Akteur in der Welt der künstlichen Intelligenz, der innovative Technologien einsetzt, um öffentliche Webdaten zu sammeln und leistungsstarke große Sprachmodelle zu trainieren. Mit der Unterstützung von Top-Investoren und einem wachsenden Netzwerk von Nodes verändert Grass die Art und Weise, wie KI-Labore auf Informationen zugreifen und hilft dabei, intelligentere und genauere KI-Modelle zu entwickeln.

Da das Unternehmen im Bereich der künstlichen Intelligenz weiter an Zugkraft gewinnt, könnte jetzt ein günstiger Zeitpunkt sein, um das Trading mit Grass im Pre-Market auf Bitget in Betracht zu ziehen. Mit seinem dezentralisierten Ansatz, öffentliche Webdaten zu sammeln und zum Wachstum großer Sprachmodelle beizutragen, stellt Grass eine interessante Möglichkeit für diejenigen dar, die in modernste KI-Technologie investieren möchten. Pre-Market Trading ermöglicht einen frühzeitigen Zugang zu potenziellen Gewinnen, wenn sich das Projekt weiter entwickelt.

GRASS auf Bitget Pre-Market

GRASS ist Teil des Bitget Pre-Market, einer Plattform, auf der Nutzer Token außerbörslich traden können, bevor der Token für das Spot-Trading gelistet wird. Jetzt teilnehmen, um das Beste rauszuholen!

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○ Für Maker:

■ Wählen Sie den gewünschten Token aus und klicken Sie dann auf „Order posten".

■ Legen Sie Kaufen oder Verkaufen fest, geben Sie Preis und Menge ein, überprüfen Sie die Details und bestätigen Sie dann.

○ Für Taker:

■ Wählen Sie den gewünschten Token, wählen Sie "Verkaufen" oder "Kaufen", wählen Sie die ausstehende Order, geben Sie die Menge ein und bestätigen Sie.

Für detaillierte Anweisungen wie man Bitget Pre-Market nutzt, lesen Sie bitte Einführung in Bitget Pre-Market: Ihr Tor zum Early Coin Trading .

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