📢 Gate廣場 #创作者活动第一期# 火熱開啓,助力 PUMP 公募上線!
Solana 爆火項目 Pump.Fun($PUMP)現已登入 Gate 平台開啓公開發售!
參與 Gate廣場創作者活動,釋放內容力量,贏取獎勵!
📅 活動時間:7月11日 18:00 - 7月15日 22:00(UTC+8)
🎁 活動總獎池:$500 USDT 等值代幣獎勵
✅ 活動一:創作廣場貼文,贏取優質內容獎勵
📅 活動時間:2025年7月12日 22:00 - 7月15日 22:00(UTC+8)
📌 參與方式:在 Gate 廣場發布與 PUMP 項目相關的原創貼文
內容不少於 100 字
必須帶上話題標籤: #创作者活动第一期# #PumpFun#
🏆 獎勵設置:
一等獎(1名):$100
二等獎(2名):$50
三等獎(10名):$10
📋 評選維度:Gate平台相關性、內容質量、互動量(點讚+評論)等綜合指標;參與認購的截圖的截圖、經驗分享優先;
✅ 活動二:發推同步傳播,贏傳播力獎勵
📌 參與方式:在 X(推特)上發布與 PUMP 項目相關內容
內容不少於 100 字
使用標籤: #PumpFun # Gate
發布後填寫登記表登記回鏈 👉 https://www.gate.com/questionnaire/6874
🏆 獎勵設置:傳播影響力前 10 名用戶,瓜分 $2
Mira 發布 Delphi Oracle 案例研究:如何協助 Delphi Digital 用 AI 重塑加密研究體驗
生成式 AI 應用在加密產業中持續升溫,不少機構試圖導入 AI 強化研究流程,卻常因錯誤率高、回應品質不穩與成本難控等問題,止步於概念驗證階段(PoC)。不過,Delphi Digital 是少數成功打造出實用型產品的例子。Mira Network 今正式公開其最新案例研究,詳述如何透過 Mira 提供的去中心化 AI 基礎架構,協助 Delphi Digital 推出具備快取、路由與驗證機制的智慧助手 Delphi Oracle,大幅提升研究團隊與用戶查詢體驗。
Check out how we helped turn deep dives into interactive experiences at @Delphi_Digital, powering their Oracle.
Delphi Oracle is a personal AI research companion built right into the reports. Our verification network ensures every response is accurate and reliable. pic.twitter.com/VzAkrvMGTi
— Mira (@Mira_Network) June 5, 2025
傳統 AI 助手的三大痛點
Delphi Digital 最初嘗試自建 AI 助手時遇到以下困境:
資料幻覺問題嚴重,無法保證回應內容的正確性
運算成本高昂,查詢越多花費越重
系統無法擴充至真實產品層級,僅能作為內部測試工具
這使得第一代原型無法上線使用,更遑論推廣給終端使用者。
Mira 提供的三大解法模組
2024 年,Delphi 決定改採 Mira Network 架構重啟計畫。三大核心技術模組成為關鍵轉折:
智能查詢路由:自動判斷查詢內容複雜度,將簡單問題交由快取處理,只有在需要精準推論時才動用大型語言模型
智慧快取系統 Klok:針對高頻查詢建立預先生成內容,大幅減少延遲與運算耗費
去中心化驗證層:Mira 節點會對每筆 AI 回應進行驗證與共識比對,降低錯誤率與誤導風險,提升整體可信度
導入後,Delphi Oracle 將單次查詢成本壓低九成,回應時間縮短至百毫秒內,成功達成上線標準。
從研究工具變成產品介面
目前,Delphi Oracle 已整合至 Delphi Digital 官網,成為會員查找研究報告的主要入口,常見應用情境包括:
解讀技術報告中晦澀段落、快速摘要重點;
查詢歷史報告與特定協議資料(如 EigenLayer、Lido);
串聯過往研究,建立橫跨多期的資料鏈結。
Delphi 團隊指出,Oracle 不只是一個工具,更改變了讀者與研究報告的互動方式。許多以往無人問津的老報告,如今透過 AI 變得「可問、可引、可讀」。
Mira 展望:打造 AI onchain 的可用基礎設施
對 Mira 而言,此次 Delphi Oracle 的成功落地不僅是技術合作的成果,更是一個產品思維實作範例。透過驗證層、查詢分流與快取機制,Mira 展現了 AI 系統在鏈上場景中落地的可行路徑。Mira 將持續擴展協議功能,支援更多模型、多來源資料調用與跨鏈部署,目標是為開發者與產品團隊打造「可商用、可驗證、能節省成本的 AI Layer」。
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