Bankless:你应该知道的 5 个区块链音乐项目

币界网Pubblicato 2024-07-19Pubblicato ultima volta 2024-07-19

币界网报道:

作者:Bankless 业务开发主管 Nick Shaheen;编译:白水,

上链可以为音乐家及其粉丝创造新的收入形式和联系,有可能打破大型科技公司建立的围墙花园和音乐行业的现状。

事实上,虽然大型科技公司像吸血鬼一样控制着我们的数据,但音乐行业本身往往被比作黑手党,成功取决于取悦合适的人。

这是一个适合去中介化的十字路口,这就是区块链技术如此有趣的原因:它可以消除中间人,赋予艺术家更多权力。话虽如此,现在这个领域有哪些值得关注的酷炫努力?

让我们来看看你应该关注的 5 个试图在这个领域进行创新的项目!

Audius

Audius 是一款完全去中心化的数字流媒体服务,面向基于以太坊和 Solana 的音乐人。Audius 由全球贡献者社区拥有和运营,允许艺术家与粉丝直接分享独家音乐并实现流媒体货币化,而开发人员可以在 Audius 之上构建应用程序,访问独特的音频目录。该项目的 $AUDIO 代币用于操作节点、保护网络和参与平台治理。至少,这是一个值得关注的社区驱动的音乐实验。

Fam

Fam 是一个基于 Base、Party 和 Zora 的多人音乐社区平台。它使音乐社区能够共同发展、协作和资助创意项目。想想链上的唱片公司、粉丝俱乐部或音乐集体!会员资格有助于扩大社区拥有的共享资金池,成员可以为其提出想法并进行投票。项目可以包括资助现场活动、创建内置分割的音乐片段等等。这是音乐行业协作文化创造可能性的绝佳新展示。

Oscillator

Oscillator 旨在创建一个联合数据层,音乐应用可在此共享数据,为粉丝创建一个“智能账户”,以便他们在各个平台上携带自己的音乐身份。这种标准化为粉丝、艺术家和开发者带来了新的可能性。粉丝可以通过他们喜爱的音乐无缝连接,艺术家可以直接与他们最喜爱的 1,000 名粉丝互动。Oscillator 的协议使艺术家能够拥有自己的受众并让他们跨平台发展,同时允许创作者在开放数据集上创建创新产品,从而促进更加开放和互联的音乐生态系统。

Songcamp

Songcamp 是一款音乐优先的 Zora 客户端。这意味着该平台在 Zora 协议之上运行,专门展示和迎合围绕其音乐 NFT 铸币的评论和收集,目前此类铸币数量众多。该团队最近推出了 Audiato,这是一个在 Base 上发布、分享和铸币音乐的空间,铸币流程简单,为 30 天。Audiato 拥有持久的音乐播放器和艺术气息浓郁的铸币页面,让音乐家可以无缝展示他们的音乐,让粉丝可以通过评论和打赏参与其中。

Sound

Sound 是一个音乐 NFT 平台和协议组合。它允许艺术家以具有唯一编号的 NFT 形式推出新音乐,使每次发布都成为一场活动,粉丝可以通过拥有这些 NFT 来展示他们早期的支持,这些 NFT 可带来各种好处。该平台提供可定制的铸币格式、端到端版税和 gas 效率高的交易,并支持以太坊、Optimism 和 Base 上的代币投放。此外,它还设有针对特定类型的频道进行集中讨论,增强了音乐发现和社区参与的前景。

Letture associate

Just now, DeepSeek V4 updates with DSpark, improving inference speed by 80%

DeepSeek has updated its DeepSeek V4 model with the DSpark speculative decoding framework, achieving a significant 60-85% speedup in generation for Flash models and 57-78% for Pro models while maintaining the same overall throughput. This engineering-focused update, rather than a core architectural change, introduces DSpark to address latency and throughput bottlenecks in high-concurrency production environments. DSpark combines high-throughput parallel generation with adaptive load-aware verification. Its key innovations include a semi-autoregressive generation architecture to model dependencies within token blocks and a hardware-aware confidence-scheduled verification system. This system uses a confidence head to predict token acceptance probabilities, allowing it to dynamically optimize verification length per request and allocate compute only to tokens with the highest expected payoff. The asynchronous scheduler is designed for real-world deployment, ensuring zero-overhead scheduling and continuous CUDA graph replay while preserving the target model's output distribution. In tests across mathematical reasoning, code generation, and daily dialogue, DSpark outperformed state-of-the-art models like Eagle3 and DFlash, increasing average acceptance length by 26.7%-30.9% and 16.3%-18.4% respectively on Qwen3 target models. DeepSeek also open-sourced DeepSpec, a full-stack codebase for training and evaluating speculative decoding draft models, providing a standardized toolkit that includes data preparation tools, model implementations, training code, and evaluation scripts.

marsbit7 h fa

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