Как купить криптовалюту?

Проверьте это, чтобы узнать, как купить криптовалюту.

Криптовалюта в доллары США:

Проверьте это, чтобы увидеть коэффициент конвертации криптовалюты.

Что такое Маsа (МАSА)?

Запущенная на Ethereum платформа Masa (MASA) основана на концепции децентрализованной сети данных искусственного интеллекта и большой языковой модели (LLM). Он направлен на расширение прав и возможностей пользователей, предоставляя им право собственности и контроль над своими личными данными. Эти данные затем можно использовать для поддержки различных приложений искусственного интеллекта, при этом пользователи будут получать вознаграждение.

Одной из ключевых особенностей Masa является ориентированность на контроль пользователей. С помощью системы токенов с нулевым разглашением данных (zkSBT) Masa позволяет пользователям безопасно управлять своими данными. Эти zkSBT действуют как цифровые сертификаты, которые содержат информацию о внесенных пользователем данных, не раскрывая сами фактические данные. Это обеспечивает конфиденциальность, позволяя пользователям решать, как и кому передавать их данные.

Сама сеть Masa построена на трех уровнях. Пользовательский уровень дает возможность контролировать ситуацию отдельным лицам. Здесь пользователи могут управлять своими zkSBT и монетизировать свои данные. Промежуточный уровень функционирует как обмен частными данными. Здесь каждый может стать Oracle Node Worker, используя свои свободные вычислительные мощности для выполнения запросов от разработчиков, которым нужны определенные наборы данных. Наконец, уровень доступа к данным находится в инфраструктуре блокчейна. Этот уровень отвечает за безопасное хранение пользовательских zkSBT и контрактов протоколов данных, которые регулируют доступ к данным и их использование.

Предоставляя пользователям возможность контролируемо предоставлять свои данные, Masa стремится создать рынок высококачественных данных для приложений искусственного интеллекта. Разработчики могут использовать этот рынок для доступа к ценным потокам данных, например цифровому следу пользователя, для обучения более мощных и персонализированных моделей искусственного интеллекта. Это может привести к созданию приложений искусственного интеллекта, которые будут более актуальными и эффективными для отдельных пользователей.