Rubriques tendance
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.

Spheron Network
Création du plus grand centre de données communautaire au monde pour la charge de travail d’IA, alias calcul DePIN
La plupart des tokens promettent.
$SPON viendra avec une véritable utilité dès le premier jour.
Pas de fausses promesses. Pas de retards. Pas d'attente.
Et pour votre information : nous avons déjà atteint 9,7 millions de dollars de revenus annuels récurrents.
Aucun token lancé pour l'instant, nous sommes encore en phase de croissance.
15,14K
Bienvenue @AlloraNetwork dans l'écosystème Spheron !
Allora propose un marché décentralisé de classe mondiale pour l'intelligence. Le Skynet de @SpheronFDN vous permet d'automatiser dessus, sans code.
Cette intégration vous permet de :
✅ Créer des agents prédictifs instantanément
✅ Automatiser des stratégies en utilisant l'intelligence d'Allora
✅ Lancer plus rapidement sans tracas d'infrastructure ou de code
✅ Analyse de sentiment
La DeFi vient de gagner son avantage sans code.

6,63K
DeFAI : Le Sauveur de la Vague Agentique Décentralisée
Rejoignez-nous aujourd'hui pour un stream de panel puissant sur l'évolution de DeFAI pour soutenir les Agents IA Décentralisés.
Aujourd'hui, 10 juillet | 15h30 UTC
Avec 🎙️
@davidlsneider // @LitProtocol
@ronbodkin // @TheoriqAI
@blockchainbalak // @SpheronFDN
Parlons de l'avenir de l'infrastructure agentique 👇

6,35K
Les hallucinations dans les LLM ne sont pas seulement des bugs ; elles sont attendues. Alors, comment faire confiance à la sortie ?
Lors d'un récent stream, @Shonik14, Chef de Cabinet @Mira_Network, a proposé une analyse pertinente :
// Même GPT-3.5 peut halluciner jusqu'à 27 % du temps.
// Aucun modèle unique ne peut garantir une "bonne réponse" à chaque fois.
Leur solution ?
Un mécanisme de consensus pour les LLM, semblable à ce que nous voyons dans les blockchains.
✅ Plusieurs modèles se vérifient mutuellement
✅ Les réponses sont notées
✅ Si un modèle produit de mauvaises sorties, sa mise est réduite
Le résultat ? Un système d'incitation où les nœuds sont récompensés pour des sorties précises et pénalisés pour des erreurs.
Cela soulève une question plus large pour l'économie des agents : le consensus des modèles est-il l'avenir de la confiance en IA ? Et comment appliqueriez-vous cette idée dans votre infrastructure d'agents ?
Partagez vos réflexions 👇
2,4K
Meilleurs
Classement
Favoris
Tendance on-chain
Tendance sur X
Récents financements de premier plan
Les plus notables