Grass, um projeto de web crawling depin AI, anunciou o termo de sua período beta fechada e descreveu os requisitos que os usuários devem executar para serem elegíveis para um airdrop horizonte. O projeto anunciou que fornecerá mais detalhes sobre a distribuição de suas recompensas de token, mas que a participação ponderada na rede epoch seria a base para a elegibilidade.
Projeto Grass da AI Depin fecha período beta fechada e se prepara para distribuição Airdrop
Grass, um projeto de rede de infraestrutura física descentralizada (depin) de perceptibilidade sintético (IA) que procura resolver o problema de intoxicação de dados para treinamento de modelos de linguagem grandes (LLM), anunciou que chegou ao termo de seu beta fechado. Por meio de uma publicação no X, a equipe da Grass declarou que leste foi considerado um “momento crucial” em sua história, concluindo que o trabalho levou na direção da construção de uma rede descentralizada alimentada por milhões de usuários executando nós de rastreamento.
A equipe Grass também ofereceu insights sobre o próximo airdrop que beneficiará os usuários que emprestaram sua conexão de internet e computadores para o projeto. Ela confirmou que um snapshot seria tirado e que a participação ponderada da rede por cada idade serviria uma vez que base para a distribuição das recompensas. Até agora, houve sete épocas, cada uma com duração de um mês. No entanto, mais detalhes e a tokenomics do airdrop serão divulgados posteriormente.
Grass também abriu uma novidade idade de bônus para ajudar os usuários a somar mais atividade às suas contas antes da distribuição de recompensas, que será realizada usando carteiras da rede Solana vinculadas a cada conta de usuário.
Descrevendo o horizonte do desenvolvimento do projeto, a postagem declarou:
A próxima lanço do Grass verá uma transição da construção da infraestrutura principal para o suporte ao desenvolvimento de aplicativos que alinhem os interesses dos usuários com a rede, em graduação.
Isso sugere a inclusão de aplicativos de terceiros que aproveitarão as possibilidades que uma rede com mais de um milhão de nós pode oferecer às organizações que buscam dados para treinar agentes de IA.
