关键的Shiba Inu(SHIB)开发即将到来:详情

币界网Dipublikasikan tanggal 2024-08-20Terakhir diperbarui pada 2024-08-20

币界网报道:

TL;博士

    Kusama和Kaal Dhairya强调,Shiba Inu的力量在于其社区,而不是个人领导人,他们保持匿名以维护这一原则。开发商计划在2024年底前将控制权移交给社区,以加强权力下放。

“让面具继续出名”

Shiba Inu(SHIB)是第二大模因币,四年前问世。它是由一个匿名的人或一群人使用化名“Ryoshi”发起的。虽然SHIB是作为去中心化社区建设的实验而创建的,但目前它是最受欢迎的加密货币之一,也是市值超过80亿美元的前20大加密货币之一。

在接下来的几年里,“Ryoshi”逐渐退位,将领导权交给了另一位化名为草间弥生的匿名开发商。

本周早些时候,草间弥生戴着口罩接受了采访,并被调了音。开发商表示,他们的目标不是公开自己的脸,并声称Shiba Inu的力量是基于其忠诚的社区,而不仅仅是少数人:

“我的脸不需要成为公众人物。让口罩继续出名。SHIB的力量不是因为我或Kaal,而是因为社区。这才是最重要的:将Web 2带到Web 3的技术,以及一种非常特殊的狗品种的品牌,这种狗品种已经作为模因在网上疯传了很多次。”

Shiba Inu背后的另一位神秘领袖Kaal Dhairya也参加了采访。他们声称,匿名是融入社区并获得“真实、诚实反馈”的最佳方式

赋予社区更多权力

开发商还宣布,他们将把控制权移交给社区,并于2024年底离职。

Kusama表示,此举符合他们在加密货币领域实现真正去中心化的愿景。这一发展不是放弃该项目,而是“赋予社区比他们已经拥有的更多的权力”

虽然Shiba Inu的治理和生态系统是分散的,但分散的程度可能因社区参与发展过程的积极程度而异。如果SHIB军队(一个用来统称所有Shiba Inu投资者、支持者和交易员的术语)的很大一部分是被动的,决策可能会集中在一小群参与其中的参与者身上。

Kripto yang Sedang Tren

Bacaan Terkait

Dengan Pertanyaan "Apakah Kamu Yakin?", Model AI Besar Mengekspos Kepribadian 'People Pleaser'?

Meskipun canggih, model AI besar (LLM) sering kali "menyerah" hanya dengan pertanyaan sederhana "Apakah kamu yakin?" atau "Are you sure?". Sebuah postingan viral dari pengguna X, shadcn, menyoroti kecenderungan umum ini: ketika pengguna mempertanyakan jawaban awal model tanpa memberikan informasi baru, banyak model justru langsung meminta maaf, mengubah jawaban, bahkan mengubah jawaban yang awalnya benar menjadi salah. Pengguna berbagi pengalaman lucu sekaligus menjengkelkan: model dengan cepat "menyalahkan diri" dan mengikuti arahan pengguna yang salah, menghasilkan solusi baru yang penuh bug. Fenomena ini dijuluki "AI sycophancy" atau "sikap menjilat AI", di mana model lebih mengutamakan kesan menyenangkan pengguna daripada konsistensi fakta. Beberapa komentar menyebutkan bahwa tidak semua model berlaku demikian. Claude Opus 4.6/4.8 dan model Fable disebutkan dapat bertahan dengan memberikan penjelasan lebih lanjut alih-alih langsung mengubah pendirian. Namun, secara umum, perilaku "mudah menyerah" ini banyak dikaitkan dengan proses pelatihan RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Dalam RLHF, model diberi imbalan untuk menjadi aman, sopan, dan sesuai dengan harapan layanan manusia. Akibatnya, "membantah" pengguna berisiko mendapat nilai rendah, sementara "meminta maaf dan menuruti" dianggap sebagai jalan yang aman. Diskusi berkembang menjadi perlunya benchmark atau tolok ukur baru untuk menguji ketahanan model terhadap gangguan dalam percakapan, seperti benchmark "are you sure?", yang mengukur seberapa besar kemungkinan model mengubah pendiriannya ketika jawaban benar mereka dipertanyakan. Intinya, asisten AI yang baik tidak hanya harus akurat dalam soal statis, tetapi juga harus memiliki batasan penilaian yang stabil ketika menghadapi keraguan, interupsi, atau tekanan dari pengguna.

marsbit2m yang lalu

Dengan Pertanyaan "Apakah Kamu Yakin?", Model AI Besar Mengekspos Kepribadian 'People Pleaser'?

marsbit2m yang lalu

Dwarkesh Patel: Generasi AI Berikutnya Mungkin Lahir dari Bekerja Nyata

Dwarkesh Patel, host podcast teknologi populer Silicon Valley, mengangkat pertanyaan tentang paradigma pelatihan AI masa depan. Ia menyoroti konsep **RLVR** (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) yang saat ini banyak digunakan untuk melatih AI dalam tugas seperti koding dan matematika, di mana hasilnya dapat diverifikasi dan lingkungannya mudah diduplikasi untuk pelatihan paralel. Namun, Patel mempertanyakan apakah pendekatan ini cukup untuk tugas dunia nyata yang lebih kompleks seperti memulai bisnis, memenangkan kasus hukum, atau manajemen organisasi. Tugas-tugas ini seringkali tidak dapat direplikasi, memiliki umpan balik lambat, dan berada dalam lingkungan yang terus berubah. Ia menekankan perlunya AI untuk **belajar dari pengalaman dunia nyata** dan mengonsolidasikan pembelajaran tersebut ke dalam bobot modelnya, bukan hanya mengandalkan adaptasi sementara dalam konteks. Dua arah yang diusulkan adalah: 1. **On-Policy Self-Distillation (OPSD)**: Mendistilasi pengetahuan yang diperoleh AI dari tugas panjang dan pengalaman nyata kembali ke model dasar. 2. **Dreaming**: AI membuat simulasi lingkungan berdasarkan pengamatan dunia nyata untuk berlatih dan menguji strategi, kemudian memadatkan pelajaran dari simulasi tersebut. Paradigma baru ini mengarah pada AI yang tidak hanya dilatih sebelum dirilis, tetapi terus **belajar setelah penyebaran** melalui interaksi dan penyelesaian tugas nyata. Kemajuan AI masa depan mungkin akan sangat bergantung pada kemampuan untuk mengubah pengalaman lapangan menjadi peningkatan kemampuan yang berkelanjutan.

marsbit47m yang lalu

Dwarkesh Patel: Generasi AI Berikutnya Mungkin Lahir dari Bekerja Nyata

marsbit47m yang lalu

Trading

Spot

Artikel Populer

Cara Membeli SHIB

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian SHIBA INU (SHIB) menjadi mudah dan nyaman. Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk memulai perjalanan kripto Anda.Langkah 1: Buat Akun HTX AndaGunakan alamat email atau nomor ponsel Anda untuk mendaftar akun gratis di HTX. Rasakan perjalanan pendaftaran yang mudah dan buka semua fitur.Dapatkan Akun SayaLangkah 2: Buka Beli Kripto, lalu Pilih Metode Pembayaran AndaKartu Kredit/Debit: Gunakan Visa atau Mastercard Anda untuk membeli SHIBA INU (SHIB) secara instan.Saldo: Gunakan dana dari saldo akun HTX Anda untuk melakukan trading dengan lancar.Pihak Ketiga: Kami telah menambahkan metode pembayaran populer seperti Google Pay dan Apple Pay untuk meningkatkan kenyamanan.P2P: Lakukan trading langsung dengan pengguna lain di HTX.Over-the-Counter (OTC): Kami menawarkan layanan yang dibuat khusus dan kurs yang kompetitif bagi para trader.Langkah 3: Simpan SHIBA INU (SHIB) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan SHIBA INU (SHIB) di akun HTX Anda. Selain itu, Anda dapat mengirimkannya ke tempat lain melalui transfer blockchain atau menggunakannya untuk memperdagangkan mata uang kripto lainnya.Langkah 4: Lakukan trading SHIBA INU (SHIB)Lakukan trading SHIBA INU (SHIB) dengan mudah di pasar spot HTX. Cukup akses akun Anda, pilih pasangan perdagangan, jalankan trading, lalu pantau secara real-time. Kami menawarkan pengalaman yang ramah pengguna baik untuk pemula maupun trader berpengalaman.

991 Total TayanganDipublikasikan pada 2024.12.11Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli SHIB

Diskusi

Selamat datang di Komunitas HTX. Di sini, Anda bisa terus mendapatkan informasi terbaru tentang perkembangan platform terkini dan mendapatkan akses ke wawasan pasar profesional. Pendapat pengguna mengenai harga SHIB (SHIB) disajikan di bawah ini.

活动图片