🔥 [ Explosion 🔥 de l’écosystème Solana ] En plus de ORCA, PYTH, une machine Oracle dans le même écosystème SOL, est un autre projet à surveiller, et il n’a pas encore progressé Le réseau Pyth est un réseau Oracle Machine qui permet aux utilisateurs d’accéder aux prix des crypto-actifs, des actions du monde réel, etc., et aide les utilisateurs à comprendre les derniers prix de divers actifs, tels que les crypto-actifs et les actions, et il garantit que même si quelqu’un essaie d’induire le marché en erreur par de fausses informations ou des manipulations de prix sur d’autres plateformes, il est difficile d’influencer les prix agrégés qu’il fournit Bien sûr, son adversaire est LINK, qui est également une Oracle Machine, et PYTH doit faire attention à un grand nombre de déblocages en 2024/05, mais si le suivi est porté par l’écosystème SOL, il est également très probable que l’augmentation dépasse LINK Suivre le marché ✅ Suivre 👍 la pression vers le haut #加密货币# #币圈# #SOL# #ORCA# #PYTH#

Orca, la place de marché des crypto-monnaies sur Solana, propose de réallouer une partie des frais de transaction existants au coffre-fort Orca DAO, qui est contrôlé par ORCA détenteurs de jetons, afin d’assurer un soutien, une maintenance et un développement durables à long terme du protocole, a rapporté Golden Finance. La date de mise en œuvre est le 15 décembre.

Selon VentureBeat, le 21 novembre, Microsoft Research a publié un petit modèle de langage pour Orca 2. Il est rapporté que les performances d’Orca 2 dans le test de tâches d’inférence complexes dans un environnement sans RF sont comparables à celles de grands modèles de langage tels que Llama-2 Chat-70B de Meta, voire cinq à dix fois plus. Disponible dans des tailles de 7 milliards et 13 milliards de paramètres, Orca 2 s’appuie sur le modèle original 13B Orca, qui a démontré de puissantes capacités d’inférence il y a quelques mois en imitant les trajectoires d’inférence pas à pas de modèles plus grands et plus performants. À l’heure actuelle, Microsoft a ouvert les deux nouveaux modèles afin d’étudier plus en détail comment développer et évaluer des modèles plus petits avec des performances comparables à celles des grands modèles.