Grass (GRASS)：去中心化 AI 数据抓取

什么是Grass（GRASS）？

Grass (GRASS) 是一个去中心化网络，它利用未使用的互联网带宽从公共网络收集信息。然后，这些信息用于训练大型语言模型 (LLM)，这些模型是能够像人类一样理解和生成文本的 AI 算法。Grass 在帮助 AI 实验室访问创建这些模型所需的大量数据方面发挥着至关重要的作用。

可以将 LLM 视为 AI 背后的大脑。它们处理来自互联网的数十亿个单词和短语，以了解语言的工作原理。它们拥有的数据越多，它们就越聪明。Grass 提供源源不断的公共网络数据，确保 AI 模型保持最新状态并随着时间的推移不断改进。

谁创立了 Grass (GRASS)？

Grass 是由一群才华横溢的工程师和 AI 爱好者组成的团队打造的，但他们的名字并不为公众所知。Grass 并没有专注于背后的人，而是通过其强大的技术和网络建立了声誉。目前，Grass 已经吸引了超过 200 万个活跃节点。

哪些风险投资支持 Grass（GRASS）？

Grass 引起了极大的轰动，最近完成了 350 万美元的种子轮融资。这笔资金将有助于网络的发展，并使其更加强大。种子轮融资由两家大型风险投资公司 Polychain Capital 和 Tribe Capital 领投。其他知名投资者包括 Bitscale Capital、Big Brain VC、Mozaik Capital、Advisors Anonymous、Typhon V 等。凭借这份令人印象深刻的投资者名单，Grass 将在人工智能行业取得重大进展。这些资金将帮助 Grass 扩展其网络，提高其数据收集能力，并支持其训练更好的人工智能模型的使命。

Grass (GRASS) 如何运作

Grass 的工作原理是收集选择运行 Grass 节点的用户未使用的互联网带宽。节点只是处理数据的网络部分的一个花哨术语。加入 Grass 网络的人允许系统访问他们的额外带宽，这有助于 AI 实验室从网络上收集数据。然后处理这些数据并将其输入 AI 模型，以帮助它们学习。

这里有一个简单的思考方式：想象一下你正在用水管给花园浇水。当你给植物浇水时，仍然有很多水流过水管，但并没有被使用。Grass 会利用这些额外的水（在这种情况下，就是你未使用的互联网带宽）来帮助 AI 实验室收获大量知识。

公共数据的作用

Grass 收集公共网络数据，这意味着它会抓取 Wikipedia、Reddit 和新闻网站等网站上免费提供的信息。重要的是要知道 Grass 不会访问您的个人数据或私人信息。它收集的所有内容都已公开，任何有互联网连接的人都可以访问。

例如，通过 Grass 训练的 AI 模型可能会分析新闻文章以了解时事，或分析社交媒体帖子以了解人们对某个主题的看法。目标是收集尽可能多的多样化现实世界数据，以便 AI 可以生成更准确、更相关的响应。

Grass 的最大优势之一是它可以利用实时数据。虽然一些 AI 模型依赖于静态数据集（如旧百科全书或教科书），但 Grass 可以访问不断更新的信息。这意味着 AI 模型可以回答有关时事、趋势甚至文化变迁的问题。

大型语言模型：AI 如何向 Grass 学习

要了解 Grass 如何融入 AI 生态系统，让我们仔细看看大型语言模型 (LLM) 的工作原理。LLM 就像 AI 聊天机器人、翻译和虚拟助手背后的大脑。它们接受大量文本数据的训练，以了解语言的工作原理以及不同单词之间的关系。这使它们能够在被问到问题时生成类似人类的回答。

但这里有一个棘手的部分：训练 LLM 需要大量数据。模型读取的文本越多，它就越聪明。例如，如果训练 AI 模型理解 Wikipedia 上的所有内容，它就可以回答有关这些文章中涵盖的任何主题的问题。然而，为了更加准确，模型需要从许多不同的来源读取信息并跟上不断变化的信息。这就是 Grass 的闪光点。

Grass 允许 AI 模型使用其节点网络访问最新的公共信息。连接到 Grass 的 AI 实验室可以使用这些数据来创建更好、更准确的 LLM，能够回答各种问题，从关于日常生活的简单查询到复杂的科学问题。

GRASS上线Bitget

Grass 是 AI 领域一个令人兴奋的新参与者，它使用创新技术收集公共网络数据并训练强大的大型语言模型。在顶级投资者的支持和不断增长的节点网络的支持下，Grass 正在改变 AI 实验室获取信息的方式，并帮助创建更智能、更准确的 AI 模型。

随着它在 AI 领域的持续发展，现在可能是考虑在 Bitget 上市前交易 Grass 的好时机。凭借其收集公共网络数据和促进大型语言模型发展的去中心化方法，Grass 为那些希望投资尖端 AI 技术的人提供了一个有趣的机会。在上市前交易可以提前获得项目进一步发展的潜在收益。

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