BlockchainGUY

Il n'a jamais existé de formule secrète pour extraire uniquement des profits du marché. Si quoi que ce soit, perdre l'intégralité de votre capital est bien plus probable que de devenir rentable, en particulier dans le monde des cryptomonnaies et des actifs numériques. Les données du marché montrent constamment que 7 traders sur 10 perdent.

Ainsi, la rentabilité n'est pas une question d'argent. Il s'agit de comportement.
Plus l'esprit est chaotique, plus la probabilité de prendre de mauvaises décisions est élevée, et dans le trading, les mauvaises décisions s'accumulent rapidement.
Une opération perdante déclenche souvent une séquence de pertes supplémentaires. L'ego entre en jeu. La dopamine prend le relais. L'accent passe de l'exécution à la récupération.

Aux débuts de la DeFi, les contrats intelligents présentaient une limitation importante. Ils ne pouvaient pas accéder aux données du monde réel de manière indépendante. Un protocole de prêt ne pouvait pas connaître le prix de l’ETH. Une plateforme de dérivés ne pouvait pas régler les contrats sans apports externes. 
Ce défi a conduit à la création des oracles blockchain. Au lieu de ne se fier qu’à une seule source de données, les réseaux d’oracles collectent des informations auprès de plusieurs fournisseurs et s’accordent sur le résultat avant de l’envoyer sur la chaîne. Avec le temps, les oracles sont devenus un élément clé du Web3. 

L'intelligence artificielle fait désormais partie de nombreux outils que nous utilisons quotidiennement, comme les assistants de chat, les aides à la recherche, les résumés de recherche, et même des conseils juridiques ou de santé. Ces systèmes peuvent donner des réponses rapides et convaincantes, mais parfois ils commettent des erreurs évidentes.
Dans le monde de la technologie, ce problème est appelé hallucinations de l'IA. Cela se produit lorsqu'une IA fournit avec confiance des informations qui semblent correctes mais qui sont fausses ou trompeuses. Ces erreurs ne sont pas des bugs aléatoires. Elles se produisent parce que les modèles d'IA créent du texte basé sur des motifs, et non sur des faits vérifiés.

@Mira - Trust Layer of AI 's objectif principal est de vérifier les résultats de l'IA. La vraie question est de savoir comment cette vérification fonctionne en pratique.
Pour comprendre cela, il est utile de décomposer le processus en étapes simples.
La plupart des systèmes d'IA d'aujourd'hui fonctionnent en isolement. Vous posez une question. Un modèle génère une réponse, et cette réponse vous est directement livrée. Il n'y a pas d'étape de révision indépendante intégrée dans le processus.
Mira introduit une seconde couche, une couche de vérification qui se situe entre la génération de l'IA et l'acceptation finale.
Lorsqu'une IA produit une réponse, Mira Network ne se contente pas d'approuver ou de rejeter la réponse complète comme un bloc. Au lieu de cela, elle sépare la sortie en revendications plus petites et structurées. Ces revendications peuvent inclure des énoncés factuels, des étapes logiques ou des affirmations spécifiques faites dans la réponse.

I started a challenge to find out if it's worth creating quality content on Binance Square, and it turned out be a joke.
So, today, the Global Leaderboard for MIRA came out, and I was shocked to see myself ranked 1318th on it.
No hate to fellow creators, but am I the only one seeing these top creators ranked on every global leaderboard?
That too with straight-up AI Slop on Square? This is ridiculous, and it hurts more to see your efforts going to waste when you read their posts and realise your content is far better and original than that.
I checked every top creator's content for plagiarism, and to my surprise, it turned out to be 90%- 100% AI Generated.
Before you rush out and check my content for plagiarism, I want to clarify that I use Grammarly Premium to perfect my writing. It provides suggestions and numerous options, including paraphrasing, expert reviews, and more. So, my content will also show 75%-100% AI-generated.

I tried writing a few lines on the AI Slop detector, and it said my own writing was AI-generated. (Clarification)

I should've been ranked higher for the content I published, for the time I spent researching for the project, perfecting my articles, and using premium tools like Grammarly Premium and Canva Pro to make my content stand out even more.
I accept that my post reach was not good, but rankings are primarily based on the quality of content. Right?

Note: I am not complaining about using AI to create content. I use it too in a productive way, but I'm complaining about how Binance clearly mentioned that they will disqualify content if found AI-generated, yet failed to detect it, and disqualify creators shoving AI Content on Square.

Some of the top creators are using Telegram groups to farm engagement on their posts in return for promised gifts and red packets. I won't announce names here, but they are ranked in the TOP 10 on the leaderboard above.

I wrote multiple articles on Square, keeping top-notch quality in mind, but my content never reached the audience despite having 6.9k followers on Binance Square.
My question is, if Reach is dead, then how are these top creators getting this much engagement on their articles? Isn't it supposed to be dead for everyone?

Binance should give it a thought. Most likely, 10 out of 1000 people read an article to the end, while others just scroll past it.
Why most of the web3 companies aren't able to build successful SocialFi platforms because AI Content is rising, and there is almost no way to detect it on scale. Manual review would bring down companies to their knees.
But Binance has positioned itself well in this space too, so expectations are high. I hope Binance does something about it.
#Binance #creatorpad

Web3 a commencé avec une idée simple. Éliminer le besoin de faire confiance à une autorité centrale.
Le Bitcoin a démontré que l'argent peut être transféré sans avoir besoin de banques. L'Ethereum a montré que les accords peuvent fonctionner sans intermédiaires. Au fil du temps, l'idée principale est devenue claire : les systèmes devraient fonctionner sur des règles et des incitations, pas seulement sur la confiance en une entreprise.

Les gens appellent souvent cette idée "sans confiance". Cela ne signifie pas qu'il n'y a pas de confiance du tout. Au lieu de cela, la confiance se déplace vers des systèmes ouverts au lieu de grandes institutions.

Maintenant, une nouvelle question émerge.

Les systèmes d'IA sont impressionnants. Ils peuvent rédiger des articles, expliquer des sujets complexes, générer du code et résumer de grands documents en quelques secondes. Mais il y a un problème que la plupart des gens ne comprennent pas pleinement.
L'IA peut inventer des choses.
Ce problème est communément appelé « hallucination ». Cela se produit lorsqu'une IA génère des informations qui semblent correctes mais qui sont en réalité fausses, trompeuses ou non étayées par des faits. Le système ne sait pas qu'il a tort. Il prédit simplement la séquence de mots la plus probable basée sur des modèles qu'il a appris.

L'idée principale derrière @Fabric Foundation est simple. Pour que les machines fonctionnent dans le monde réel, elles ont besoin d'infrastructure tout comme les gens.
Les robots travaillent déjà dans les entrepôts, les usines et les laboratoires de recherche. Les agents d'IA écrivent du code, analysent des données et prennent des décisions. Pourtant, la plupart de ces systèmes fonctionnent de manière isolée. Ils n'ont pas de base économique partagée ni de méthode intégrée pour transiger, coordonner ou vérifier le travail à travers des réseaux ouverts.

Fabric se concentre sur la construction de cette couche manquante.
Le Problème :

L'intelligence artificielle fait désormais partie de la vie quotidienne. Elle aide à rédiger des e-mails, à répondre à des questions, à résumer des recherches, et même à guider des décisions financières. Mais il y a un problème majeur.
L'IA peut faire des erreurs, et elle semble souvent très sûre d'elle-même même lorsqu'elle a tort.
Parfois, une IA fournit une réponse qui semble précise mais n'est pas entièrement correcte. En fait, des études ont montré que les grands modèles de langage peuvent générer des informations incorrectes ou trompeuses dans jusqu'à 15 % des cas, en fonction de la complexité de la tâche.