Bybit Launches AI Skills: Powering AI Agents for Crypto Trading With Zero Setup, 253 API Endpoints and Growing

TheNewsCryptoPubblicato 2026-03-13Pubblicato ultima volta 2026-03-13

Introduzione

Bybit, the world's second-largest crypto exchange, has launched AI Trading Skill, a feature enabling users to execute trades, access market data, and manage assets using natural language through major AI assistants like ChatGPT and Claude. With zero-installation setup and compatibility across AI platforms, it offers access to 253 API endpoints covering market intelligence, spot and derivatives trading, Earn products, account management, and advanced features like WebSocket streams. The system includes security safeguards such as testnet trading simulations, mandatory user confirmations for live transactions, and secure API authentication. This release represents Bybit's most comprehensive AI integration to date, transforming complex trading operations into simple conversational commands.

Dubai, UAE, March 13th, 2026, Chainwire

Bybit, the world’s second-largest cryptocurrency exchange by trading volume, today announced the launch of AI Trading Skill, a feature that enables users to execute crypto trades, access market data, and manage assets using simple natural language through any major AI assistant, including ChatGPT, OpenClaw, Claude, Gemini, Cursor, and Windsurf. With zero installation, universal AI compatibility, and 253 API endpoints, the launch marks a significant step toward agentic trading — where AI interprets user intent and executes actions seamlessly.

Key Advantages

Zero installation: No Node Package Manager (NPM), Command Line Interface (CLI), Software Development Kit(SDK) or configuration files — get started instantly.
Universal AI compatibility: Works with all major AI platforms and assistants.
Automatic updates: The Skill updates automatically alongside Bybit’s platform, ensuring users always have access to the latest features.

Full Market Access, Powered by AI

Behind the natural-language interface lies Bybit’s complete trading ecosystem. With six modules, Bybit AI Skills enables everything from querying live prices to executing complex orders. The 253 API endpoints allow users to chain commands, follow up with additional queries, and manage their portfolio intuitively — all without ever touching a traditional trading interface.

Market Intelligence: Querying real-time prices, candle lines, order book depth, and funding rates.
Spot Trading: Executing market buy/sell, limit orders, and batch operations.
Derivatives Trading: Leverage trading, take-profit/stop-loss, and conditional orders.
Earn: Flexible Savings and On-Chain Earn.
Account & Assets: Accessing account information, deposits, withdrawals, and currency conversion.
Advanced Features: Real-time market intelligence and execution tools through WebSocket streams, including margin lending (e.g., “Borrow 10,000 USDT”), price differential trading (e.g., “Place a price difference order”), and RFQ pricing (e.g., “Get BTC options bulk pricing”).

Bybit has long been committed to unlocking trading power through AI. Previous releases, including TradeGPT and other platform AI tools, assisted users in making informed investment decisions across market analysis and strategy. With AI Trading Skill,, Bybit delivers its most comprehensive AI integration to date — end-to-end coverage across the entire trading and digital asset wealth management journey. By turning complex market operations into simple conversations, Bybit sets a new standard for what an intelligent trading experience can be.

Security Designed for Safe AI-Powered Trading

While the experience feels as simple as chatting with an AI assistant, Bybit has embedded multiple safeguards into the AI Trading Skills framework to ensure that user assets remain protected at every step.

New users are first guided through testnet trading, allowing them to experiment with AI-driven commands in a simulated environment before interacting with real funds. When switching to live trading, all transactions require explicit user confirmation, ensuring that traders retain full control over every order.

The Skill manages the connection between the AI assistant and Bybit’s infrastructure through secure API authentication, eliminating the need for users to manually configure complex credentials or expose sensitive information during setup. Every instruction issued by the AI is translated into precise API calls and executed only after passing platform security checks.

By combining conversational simplicity with layered security controls, Bybit ensures that AI-powered trading remains both intuitive and safe — giving users confidence to explore this new way of interacting with crypto markets, backed by enterprise-grade infrastructure.

To find out more about Bybit AI Skills, traders can visit: https://www.bybit.com/ai

For further technical details, users may visit: GitHub – Bybit AI Skills

#Bybit / #CryptoArk

About Bybit

Bybit is the world’s second-largest cryptocurrency exchange by trading volume, serving a global community of over 80 million users. Founded in 2018, Bybit is redefining openness in the decentralized world by creating a simpler, open, and equal ecosystem for everyone. With a strong focus on Web3, Bybit partners strategically with leading blockchain protocols to provide robust infrastructure and drive on-chain innovation. Renowned for its secure custody, diverse marketplaces, intuitive user experience, and advanced blockchain tools, Bybit bridges the gap between TradFi and DeFi, empowering builders, creators, and enthusiasts to unlock the full potential of Web3. Discover the future of decentralized finance at Bybit.com.

For more details about Bybit, please visit Bybit Press

For media inquiries, please contact: media@bybit.com

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Contact

Head of PR
Tony Au
Bybit
media@bybit.com

Domande pertinenti

QWhat is Bybit AI Skills and what does it allow users to do?

ABybit AI Skills is a feature that enables users to execute crypto trades, access market data, and manage assets using simple natural language through any major AI assistant, including ChatGPT, Claude, and others, with zero installation required.

QWhat are the three key advantages of Bybit's new AI Trading Skill?

AThe three key advantages are: 1) Zero installation, requiring no NPM, CLI, SDK, or configuration files; 2) Universal AI compatibility with all major AI platforms and assistants; 3) Automatic updates that ensure users always have access to the latest features.

QHow many API endpoints does Bybit AI Skills provide access to, and what is one of the six functional modules it includes?

ABybit AI Skills provides access to 253 API endpoints. One of its six modules is 'Market Intelligence,' which allows for querying real-time prices, candle lines, order book depth, and funding rates.

QWhat security measures has Bybit implemented for its AI Trading Skill to protect user assets?

ABybit has implemented multiple safeguards, including a testnet trading environment for new users, a requirement for explicit user confirmation for all live transactions, and secure API authentication that manages the connection without users needing to configure complex credentials or expose sensitive information.

QHow does Bybit's AI Trading Skill represent an evolution from its previous AI tools like TradeGPT?

AWhile previous tools like TradeGPT assisted users in making informed investment decisions, the new AI Trading Skill represents Bybit's most comprehensive AI integration to date, providing end-to-end coverage across the entire trading and digital asset wealth management journey by turning complex operations into simple conversational interface.

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Humanity Loses $31 Million in Attack, Token Price Plummets 90% Due to a Single Private Key

On June 9th, the digital identity project Humanity Protocol suffered a major security breach resulting in over $31 million in losses. According to on-chain analyst Specter, hundreds of wallets holding the project's H token were drained. The attack was confirmed by founder Terence Kwok to be caused by the compromise of a foundation member's private key. As a precaution, users are advised to avoid interacting with Humanity's cross-chain bridge or liquidity pools. The incident caused the H token price to crash over 90%, from around $0.70 to a low of $0.052, wiping its market cap from $2 billion to approximately $35.7 million. The attacker allegedly minted 100 million new H tokens and is selling them for BNB. This breach adds to existing controversies surrounding Humanity Protocol. Founded in 2024, it aimed to verify human users via palm-print biometrics and zero-knowledge proofs. However, a leaked conversation in 2025 revealed that only about 1 million of its 9 million claimed Human IDs had completed biometric verification, suggesting 88% might be bots. Furthermore, the project has faced allegations of being a repackaged product from a Chinese access control vendor, raising privacy and authenticity concerns. Founder Terence Kwok's previous venture, Tink Labs, a hotel smartphone startup that raised $170 million, failed and entered bankruptcy in 2020 after burning through its funding. The current attack highlights the persistent critical issue of private key management in crypto. Unlike smart contract exploits, a private key compromise bypasses all on-chain security mechanisms. With no user compensation plan announced yet, this $31 million breach may be a final blow to the project's credibility, already weakened by previous controversies and a heavily depreciated token.

marsbit11 min fa

Humanity Loses $31 Million in Attack, Token Price Plummets 90% Due to a Single Private Key

marsbit11 min fa

MicroStrategy Will Not Die in This Downturn: Reflexivity, STRC Anchoring Back to Par, and the Self-Rescue Logic of "Sell Stock, Not Bitcoin"

This article analyzes the recent sharp decline in Bitcoin and MicroStrategy (MSTR), framing it as a targeted "reflexivity" attack. The trigger was MSTR using its cash reserves to buy back convertible notes, raising market concerns about a liquidity crisis. The playbook follows George Soros's principle: market expectations can shape reality. Fears that MSTR might be forced to sell BTC caused panic selling, lowering BTC's price and worsening MSTR's financial ratios, thus reinforcing the negative narrative. The author argues that MSTR's Structured Convertible (STRC), while falling in price, is a floating-rate security that will eventually return to par value (100). The price drop reflects the market demanding a higher yield due to perceived risk, but as a floating-rate instrument, its coupon can adjust, naturally pulling the price back to par over time. This is crucial for MSTR's continued ability to raise funds. The core thesis is that MSTR's best move to counter the attack is to **issue new equity (sell shares)**, not sell its Bitcoin holdings. While selling BTC would solve the immediate cash crunch, it would destroy the company's core investment thesis and premium. It would dilute the BTC per share, likely erase the market premium over its net asset value (mNAV > 1), and worsen its debt-to-asset ratio. Issuing shares while mNAV is high (e.g., 1.25x) allows MSTR to raise cash for reserves without harming shareholder value or the "perpetual accumulation" narrative. It improves the debt ratio and reassures STRC holders, breaking the negative reflexivity cycle. In conclusion, while MSTR could survive this episode even by selling BTC, doing so would fundamentally alter its investment proposition and weaken it for future cycles. The optimal, value-preserving strategy is to sell equity to rebuild reserves and maintain the long-term growth flywheel.

marsbit11 min fa

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Humanity Loses $31 Million, a Private Key Causes Token Price to Plunge 90%

On June 9th, the digital identity project Humanity Protocol suffered a major security breach resulting in over $31 million stolen from hundreds of wallets holding its H token. The attack was caused by the compromise of a private key belonging to a foundation member, leading the team to advise users against interacting with its bridge or liquidity pools. Following the incident, the price of the H token plummeted by over 90%, from around $0.70 to a low of $0.052, wiping out a significant portion of its market capitalization. The attacker allegedly minted 100 million new H tokens and began selling them for BNB. Humanity Protocol, founded in 2024, aimed to verify human users through palm-print biometrics and zero-knowledge proofs on Polygon CDK. Despite raising $50 million across two funding rounds and achieving a unicorn valuation, the project faced prior controversies. Shortly after its June 2025 token launch, reports emerged that only about 1 million of its 9 million registered IDs had completed biometric verification, suggesting 88% might be bots. Furthermore, allegations surfaced that the project might be a rebranded "shell" of a Chinese access control company, raising concerns about data privacy and authenticity. The project's founder, Terence Kwok, has a controversial business history. His previous venture, Tink Labs, burned through $170 million in funding before collapsing in 2020. The breach highlights the persistent critical risk of private key management in crypto. With no user compensation plan detailed in the initial response, the incident deals a severe blow to trust in a project already struggling with credibility issues.

Foresight News33 min fa

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How to Conduct Deep Research Using Claude's Dynamic Workflows

The article "How to Use Claude's Dynamic Workflows for Deep Research" discusses overcoming the pitfalls of technical research, where both humans and AI can get overwhelmed by information, leading to vague conclusions. It introduces Claude Code's new "Dynamic Workflows" feature, which automatically designs and executes task-specific workflows before starting a task, unlike simpler "planning modes." This approach incorporates validation, result convergence, and adversarial verification from the outset. The core of Dynamic Workflows is six predefined scheduling patterns that address how to decompose tasks and synthesize results: 1. **Classify-and-Act (Routing):** An agent classifies the task and routes it to the most suitable specialist agent for execution. It's precise and efficient but struggles with ambiguous tasks. 2. **Fan-out & Merge:** The task is split into parallel, independent subtasks whose results are later merged. It's fast and isolates contexts but is more expensive and challenging to synthesize. 3. **Adversarial Verification:** Multiple "challenger" agents critique a worker agent's conclusion, requiring majority approval. This counters confirmation bias and self-assessment errors but relies on verifiable facts. 4. **Generate & Filter:** Multiple agents generate many candidate solutions, which are then filtered against a rubric to output only the best. It fosters diversity but depends heavily on the filter's quality. 5. **Tournament:** Multiple agents compete on the same task, with pairwise comparisons eliminating contestants over rounds to select the best. This offers stable relative judgment but is complex. 6. **Loop:** An agent iteratively attempts a task, learning from errors and adjusting until a stop condition is met. It handles tasks with unknown scope but risks infinite loops without proper design. The author compares their own custom deep-research system, which involved multi-agent analysis and deduplication but lacked goal-oriented convergence, to Claude's built-in workflow. The official workflow adds critical layers: initial problem decomposition, credibility assessment of sources, cross-agent voting to delete weak conclusions (not just averaging), and output tightly focused on the user's original goals and actionable recommendations. This structurally addresses common AI issues like goal drift, premature stopping, context pollution, and output bias. In summary, Dynamic Workflows represent a shift from smarter single conversations to a structured research process, compressing what used to require many dialogues into 3-4 interactions, albeit at higher token cost. The author notes remaining challenges for their specific domain (blockchain research): the need for fact-based verification over official documentation, depth in truly novel interdisciplinary thinking, the practical validation of proposed solutions, and tailoring information density to the audience.

marsbit43 min fa

How to Conduct Deep Research Using Claude's Dynamic Workflows

marsbit43 min fa

When LPs Teach Me Investment with Doubao: A Self-Narrative of a Private Equity GP Switching Careers

When LPs Use Doubao to Teach Investing: A Transition Story of a Private Equity GP AI is making life increasingly difficult for small private equity fund managers, as a former GP of an offshore dollar fund reveals. The fund, managing tens of millions in US stocks, outperformed the Nasdaq but struggled with fundraising. Its traditional Cayman SPC/BVI structure failed to attract major Asian LPs, who now prefer Hong Kong LPF or Singapore VCC frameworks. The rise of AI-powered quantitative strategies has further squeezed the space for funds like his, which relied on subjective, discretionary investing. AI tools have leveled the information playing field, empowering LPs—often high-net-worth individuals, entrepreneurs, or family offices—to analyze investments themselves using chatbots like Doubao. This has eroded trust in GPs' expertise, leading to more frequent challenges over investment decisions and even withdrawals, especially during market rallies when retail investors sometimes outperform funds. Friction arises not necessarily from AI's capabilities but from how LPs use it. Many rely on conversational AI for validation rather than rigorous analysis, sometimes receiving misleading or hallucinated advice. While AI democratizes research, effective investing still requires discerning real insight from plausible-sounding output. Ultimately, AI is unlikely to fully replace GPs. Asset management remains a trust-based service. However, the industry must adapt. The future may see "human私募" (private equity) learning from AI and focusing more on providing value beyond pure analysis—perhaps by mastering the emotional intelligence and trust-building that machines cannot replicate.

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When LPs Teach Me Investment with Doubao: A Self-Narrative of a Private Equity GP Switching Careers

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Cosa è GROK AI

Grok AI: Rivoluzionare la Tecnologia Conversazionale nell'Era Web3 Introduzione Nel panorama in rapida evoluzione dell'intelligenza artificiale, Grok AI si distingue come un progetto notevole che collega i domini della tecnologia avanzata e dell'interazione con l'utente. Sviluppato da xAI, un'azienda guidata dal rinomato imprenditore Elon Musk, Grok AI cerca di ridefinire il modo in cui interagiamo con l'intelligenza artificiale. Mentre il movimento Web3 continua a prosperare, Grok AI mira a sfruttare il potere dell'IA conversazionale per rispondere a query complesse, offrendo agli utenti un'esperienza che è non solo informativa ma anche divertente. Cos'è Grok AI? Grok AI è un sofisticato chatbot di intelligenza artificiale conversazionale progettato per interagire dinamicamente con gli utenti. A differenza di molti sistemi di intelligenza artificiale tradizionali, Grok AI abbraccia un'ampia gamma di domande, comprese quelle tipicamente considerate inappropriate o al di fuori delle risposte standard. Gli obiettivi principali del progetto includono: Ragionamento Affidabile: Grok AI enfatizza il ragionamento di buon senso per fornire risposte logiche basate sulla comprensione contestuale. Supervisione Scalabile: L'integrazione dell'assistenza degli strumenti garantisce che le interazioni degli utenti siano sia monitorate che ottimizzate per la qualità. Verifica Formale: La sicurezza è fondamentale; Grok AI incorpora metodi di verifica formale per migliorare l'affidabilità delle sue uscite. Comprensione del Lungo Contesto: Il modello di IA eccelle nel trattenere e richiamare una vasta storia di conversazione, facilitando discussioni significative e consapevoli del contesto. Robustezza Adversariale: Concentrandosi sul miglioramento delle sue difese contro input manipolati o malevoli, Grok AI mira a mantenere l'integrità delle interazioni degli utenti. In sostanza, Grok AI non è solo un dispositivo di recupero informazioni; è un partner conversazionale immersivo che incoraggia un dialogo dinamico. Creatore di Grok AI Il cervello dietro Grok AI non è altri che Elon Musk, un individuo sinonimo di innovazione in vari campi, tra cui automotive, viaggi spaziali e tecnologia. Sotto l'egida di xAI, un'azienda focalizzata sull'avanzamento della tecnologia AI in modi benefici, la visione di Musk mira a rimodellare la comprensione delle interazioni con l'IA. La leadership e l'etica fondamentale sono profondamente influenzate dall'impegno di Musk nel superare i confini tecnologici. Investitori di Grok AI Sebbene i dettagli specifici riguardanti gli investitori che sostengono Grok AI rimangano limitati, è pubblicamente riconosciuto che xAI, l'incubatore del progetto, è fondato e supportato principalmente dallo stesso Elon Musk. Le precedenti imprese e partecipazioni di Musk forniscono un robusto sostegno, rafforzando ulteriormente la credibilità e il potenziale di crescita di Grok AI. Tuttavia, al momento, le informazioni riguardanti ulteriori fondazioni di investimento o organizzazioni che supportano Grok AI non sono facilmente accessibili, segnando un'area per potenziali esplorazioni future. Come Funziona Grok AI? Le meccaniche operative di Grok AI sono innovative quanto il suo framework concettuale. Il progetto integra diverse tecnologie all'avanguardia che facilitano le sue funzionalità uniche: Infrastruttura Robusta: Grok AI è costruito utilizzando Kubernetes per l'orchestrazione dei container, Rust per prestazioni e sicurezza, e JAX per il calcolo numerico ad alte prestazioni. Questo trio garantisce che il chatbot operi in modo efficiente, si scaldi efficacemente e serva gli utenti prontamente. Accesso alla Conoscenza in Tempo Reale: Una delle caratteristiche distintive di Grok AI è la sua capacità di attingere a dati in tempo reale attraverso la piattaforma X—precedentemente nota come Twitter. Questa capacità consente all'IA di accedere alle informazioni più recenti, permettendole di fornire risposte e raccomandazioni tempestive che altri modelli di IA potrebbero perdere. Due Modalità di Interazione: Grok AI offre agli utenti la scelta tra “Modalità Divertente” e “Modalità Normale”. La Modalità Divertente consente uno stile di interazione più giocoso e umoristico, mentre la Modalità Normale si concentra sulla fornitura di risposte precise e accurate. Questa versatilità garantisce un'esperienza su misura che soddisfa varie preferenze degli utenti. In sostanza, Grok AI sposa prestazioni con coinvolgimento, creando un'esperienza che è sia arricchente che divertente. Cronologia di Grok AI Il viaggio di Grok AI è segnato da traguardi fondamentali che riflettono le sue fasi di sviluppo e distribuzione: Sviluppo Iniziale: La fase fondamentale di Grok AI si è svolta in circa due mesi, durante i quali sono stati condotti l'addestramento iniziale e il perfezionamento del modello. Rilascio Beta di Grok-2: In un significativo avanzamento, è stata annunciata la beta di Grok-2. Questo rilascio ha introdotto due versioni del chatbot—Grok-2 e Grok-2 mini—ognuna dotata delle capacità per chattare, programmare e ragionare. Accesso Pubblico: Dopo lo sviluppo beta, Grok AI è diventato disponibile per gli utenti della piattaforma X. Coloro che hanno account verificati tramite un numero di telefono e attivi per almeno sette giorni possono accedere a una versione limitata, rendendo la tecnologia disponibile a un pubblico più ampio. Questa cronologia racchiude la crescita sistematica di Grok AI dall'inizio all'impegno pubblico, enfatizzando il suo impegno per il miglioramento continuo e l'interazione con gli utenti. Caratteristiche Chiave di Grok AI Grok AI comprende diverse caratteristiche chiave che contribuiscono alla sua identità innovativa: Integrazione della Conoscenza in Tempo Reale: L'accesso a informazioni attuali e rilevanti differenzia Grok AI da molti modelli statici, consentendo un'esperienza utente coinvolgente e accurata. Stili di Interazione Versatili: Offrendo modalità di interazione distinte, Grok AI soddisfa varie preferenze degli utenti, invitando alla creatività e alla personalizzazione nella conversazione con l'IA. Avanzata Struttura Tecnologica: L'utilizzo di Kubernetes, Rust e JAX fornisce al progetto un solido framework per garantire affidabilità e prestazioni ottimali. Considerazione del Discorso Etico: L'inclusione di una funzione di generazione di immagini mette in mostra lo spirito innovativo del progetto. Tuttavia, solleva anche considerazioni etiche riguardanti il copyright e la rappresentazione rispettosa di figure riconoscibili—una discussione in corso all'interno della comunità AI. Conclusione Come entità pionieristica nel campo dell'IA conversazionale, Grok AI incarna il potenziale per esperienze utente trasformative nell'era digitale. Sviluppato da xAI e guidato dall'approccio visionario di Elon Musk, Grok AI integra conoscenze in tempo reale con capacità di interazione avanzate. Si sforza di spingere i confini di ciò che l'intelligenza artificiale può realizzare, mantenendo un focus su considerazioni etiche e sicurezza degli utenti. Grok AI non solo incarna il progresso tecnologico, ma rappresenta anche un nuovo paradigma conversazionale nel panorama Web3, promettendo di coinvolgere gli utenti con sia conoscenze esperte che interazioni giocose. Man mano che il progetto continua a evolversi, si erge come testimonianza di ciò che l'incrocio tra tecnologia, creatività e interazione simile a quella umana può realizzare.

489 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.12.26Aggiornato il 2024.12.26

Cosa è ERC AI

Euruka Tech: Una Panoramica di $erc ai e delle sue Ambizioni in Web3 Introduzione Nel panorama in rapida evoluzione della tecnologia blockchain e delle applicazioni decentralizzate, nuovi progetti emergono frequentemente, ciascuno con obiettivi e metodologie uniche. Uno di questi progetti è Euruka Tech, che opera nel vasto dominio delle criptovalute e del Web3. L'obiettivo principale di Euruka Tech, in particolare del suo token $erc ai, è presentare soluzioni innovative progettate per sfruttare le crescenti capacità della tecnologia decentralizzata. Questo articolo si propone di fornire una panoramica completa di Euruka Tech, un'esplorazione dei suoi obiettivi, della funzionalità, dell'identità del suo creatore, dei potenziali investitori e della sua importanza nel contesto più ampio del Web3. Cos'è Euruka Tech, $erc ai? Euruka Tech è caratterizzato come un progetto che sfrutta gli strumenti e le funzionalità offerte dall'ambiente Web3, concentrandosi sull'integrazione dell'intelligenza artificiale nelle sue operazioni. Sebbene i dettagli specifici sul framework del progetto siano piuttosto sfuggenti, è progettato per migliorare l'engagement degli utenti e automatizzare i processi nello spazio crypto. Il progetto mira a creare un ecosistema decentralizzato che non solo faciliti le transazioni, ma incorpori anche funzionalità predittive attraverso l'intelligenza artificiale, da cui il nome del suo token, $erc ai. L'obiettivo è fornire una piattaforma intuitiva che faciliti interazioni più intelligenti e un'elaborazione delle transazioni più efficiente all'interno della crescente sfera del Web3. Chi è il Creatore di Euruka Tech, $erc ai? Attualmente, le informazioni riguardanti il creatore o il team fondatore di Euruka Tech rimangono non specificate e piuttosto opache. Questa assenza di dati solleva preoccupazioni, poiché la conoscenza del background del team è spesso essenziale per stabilire credibilità nel settore blockchain. Pertanto, abbiamo classificato queste informazioni come sconosciute fino a quando dettagli concreti non saranno resi disponibili nel dominio pubblico. Chi sono gli Investitori di Euruka Tech, $erc ai? Allo stesso modo, l'identificazione degli investitori o delle organizzazioni di supporto per il progetto Euruka Tech non è prontamente fornita attraverso la ricerca disponibile. Un aspetto cruciale per i potenziali stakeholder o utenti che considerano di impegnarsi con Euruka Tech è la garanzia che deriva da partnership finanziarie consolidate o dal supporto di società di investimento rispettabili. Senza divulgazioni sulle affiliazioni di investimento, è difficile trarre conclusioni complete sulla sicurezza finanziaria o sulla longevità del progetto. In linea con le informazioni trovate, anche questa sezione rimane allo stato di sconosciuto. Come funziona Euruka Tech, $erc ai? Nonostante la mancanza di specifiche tecniche dettagliate per Euruka Tech, è essenziale considerare le sue ambizioni innovative. Il progetto cerca di sfruttare la potenza computazionale dell'intelligenza artificiale per automatizzare e migliorare l'esperienza dell'utente all'interno dell'ambiente delle criptovalute. Integrando l'IA con la tecnologia blockchain, Euruka Tech mira a fornire funzionalità come operazioni automatizzate, valutazioni del rischio e interfacce utente personalizzate. L'essenza innovativa di Euruka Tech risiede nel suo obiettivo di creare una connessione fluida tra gli utenti e le vaste possibilità presentate dalle reti decentralizzate. Attraverso l'utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico e IA, mira a ridurre le sfide degli utenti alle prime armi e semplificare le esperienze transazionali all'interno del framework Web3. Questa simbiosi tra IA e blockchain sottolinea l'importanza del token $erc ai, fungendo da ponte tra le interfacce utente tradizionali e le avanzate capacità delle tecnologie decentralizzate. Cronologia di Euruka Tech, $erc ai Sfortunatamente, a causa delle limitate informazioni disponibili riguardo a Euruka Tech, non siamo in grado di presentare una cronologia dettagliata dei principali sviluppi o traguardi nel percorso del progetto. Questa cronologia, tipicamente preziosa per tracciare l'evoluzione di un progetto e comprendere la sua traiettoria di crescita, non è attualmente disponibile. Man mano che le informazioni su eventi notevoli, partnership o aggiunte funzionali diventano evidenti, gli aggiornamenti miglioreranno sicuramente la visibilità di Euruka Tech nella sfera crypto. Chiarimento su Altri Progetti “Eureka” È importante sottolineare che più progetti e aziende condividono una nomenclatura simile con “Eureka.” La ricerca ha identificato iniziative come un agente IA della NVIDIA Research, che si concentra sull'insegnamento ai robot di compiti complessi utilizzando metodi generativi, così come Eureka Labs ed Eureka AI, che migliorano l'esperienza utente nell'istruzione e nell'analisi del servizio clienti, rispettivamente. Tuttavia, questi progetti sono distinti da Euruka Tech e non dovrebbero essere confusi con i suoi obiettivi o funzionalità. Conclusione Euruka Tech, insieme al suo token $erc ai, rappresenta un attore promettente ma attualmente oscuro nel panorama del Web3. Sebbene i dettagli sul suo creatore e sugli investitori rimangano non divulgati, l'ambizione centrale di combinare intelligenza artificiale e tecnologia blockchain si erge come un punto focale di interesse. Gli approcci unici del progetto nel promuovere l'engagement degli utenti attraverso l'automazione avanzata potrebbero distinguerlo mentre l'ecosistema Web3 progredisce. Con l'evoluzione continua del mercato crypto, gli stakeholder dovrebbero tenere d'occhio gli sviluppi riguardanti Euruka Tech, poiché lo sviluppo di innovazioni documentate, partnership o una roadmap definita potrebbe presentare opportunità significative nel prossimo futuro. Così com'è, attendiamo ulteriori approfondimenti sostanziali che potrebbero svelare il potenziale di Euruka Tech e la sua posizione nel competitivo panorama crypto.

506 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.01.02Aggiornato il 2025.01.02

Cosa è DUOLINGO AI

DUOLINGO AI: Integrare l'apprendimento delle lingue con Web3 e innovazione AI In un'era in cui la tecnologia rimodella l'istruzione, l'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) e delle reti blockchain annuncia una nuova frontiera per l'apprendimento delle lingue. Entra in scena DUOLINGO AI e la sua criptovaluta associata, $DUOLINGO AI. Questo progetto aspira a fondere la potenza educativa delle principali piattaforme di apprendimento delle lingue con i benefici della tecnologia decentralizzata Web3. Questo articolo esplora gli aspetti chiave di DUOLINGO AI, esaminando i suoi obiettivi, il framework tecnologico, lo sviluppo storico e il potenziale futuro, mantenendo chiarezza tra la risorsa educativa originale e questa iniziativa indipendente di criptovaluta. Panoramica di DUOLINGO AI Alla sua base, DUOLINGO AI cerca di stabilire un ambiente decentralizzato in cui gli studenti possono guadagnare ricompense crittografiche per il raggiungimento di traguardi educativi nella competenza linguistica. Applicando smart contracts, il progetto mira ad automatizzare i processi di verifica delle competenze e le allocazioni di token, aderendo ai principi di Web3 che enfatizzano la trasparenza e la proprietà da parte degli utenti. Il modello si discosta dagli approcci tradizionali all'acquisizione linguistica, facendo forte affidamento su una struttura di governance guidata dalla comunità, che consente ai detentori di token di suggerire miglioramenti ai contenuti dei corsi e alle distribuzioni delle ricompense. Alcuni degli obiettivi notevoli di DUOLINGO AI includono: Apprendimento Gamificato: Il progetto integra traguardi blockchain e token non fungibili (NFT) per rappresentare i livelli di competenza linguistica, promuovendo la motivazione attraverso ricompense digitali coinvolgenti. Creazione di Contenuti Decentralizzati: Apre opportunità per educatori e appassionati di lingue di contribuire con i propri corsi, facilitando un modello di condivisione dei ricavi che beneficia tutti i collaboratori. Personalizzazione Guidata dall'AI: Utilizzando modelli avanzati di machine learning, DUOLINGO AI personalizza le lezioni per adattarsi ai progressi individuali, simile alle funzionalità adattive presenti nelle piattaforme consolidate. Creatori del Progetto e Governance A partire da aprile 2025, il team dietro $DUOLINGO AI rimane pseudonimo, una pratica comune nel panorama decentralizzato delle criptovalute. Questa anonimato è inteso a promuovere la crescita collettiva e il coinvolgimento degli stakeholder piuttosto che concentrarsi su sviluppatori individuali. Lo smart contract distribuito sulla blockchain di Solana annota l'indirizzo del wallet dello sviluppatore, che segna l'impegno verso la trasparenza riguardo alle transazioni, nonostante l'identità dei creatori sia sconosciuta. Secondo la sua roadmap, DUOLINGO AI mira a evolversi in un'Organizzazione Autonoma Decentralizzata (DAO). Questa struttura di governance consente ai detentori di token di votare su questioni critiche come l'implementazione di funzionalità e le allocazioni del tesoro. Questo modello si allinea con l'etica dell'empowerment della comunità presente in varie applicazioni decentralizzate, enfatizzando l'importanza del processo decisionale collettivo. Investitori e Partnership Strategiche Attualmente, non ci sono investitori istituzionali o capitalisti di rischio identificabili pubblicamente legati a $DUOLINGO AI. Invece, la liquidità del progetto proviene principalmente da scambi decentralizzati (DEX), segnando un netto contrasto con le strategie di finanziamento delle aziende tradizionali di tecnologia educativa. Questo modello di base indica un approccio guidato dalla comunità, riflettendo l'impegno del progetto verso la decentralizzazione. Nel suo whitepaper, DUOLINGO AI menziona la formazione di collaborazioni con “piattaforme educative blockchain” non specificate, mirate ad arricchire la sua offerta di corsi. Sebbene partnership specifiche non siano ancora state divulgate, questi sforzi collaborativi suggeriscono una strategia per mescolare innovazione blockchain con iniziative educative, ampliando l'accesso e il coinvolgimento degli utenti attraverso diverse vie di apprendimento. Architettura Tecnologica Integrazione AI DUOLINGO AI incorpora due componenti principali guidate dall'AI per migliorare la sua offerta educativa: Motore di Apprendimento Adattivo: Questo sofisticato motore apprende dalle interazioni degli utenti, simile ai modelli proprietari delle principali piattaforme educative. Regola dinamicamente la difficoltà delle lezioni per affrontare le sfide specifiche degli studenti, rinforzando le aree deboli attraverso esercizi mirati. Agenti Conversazionali: Utilizzando chatbot alimentati da GPT-4, DUOLINGO AI offre una piattaforma per gli utenti per impegnarsi in conversazioni simulate, promuovendo un'esperienza di apprendimento linguistico più interattiva e pratica. Infrastruttura Blockchain Costruito sulla blockchain di Solana, $DUOLINGO AI utilizza un framework tecnologico completo che include: Smart Contracts per la Verifica delle Competenze: Questa funzionalità assegna automaticamente token agli utenti che superano con successo i test di competenza, rinforzando la struttura di incentivi per risultati di apprendimento genuini. Badge NFT: Questi token digitali significano vari traguardi che gli studenti raggiungono, come completare una sezione del loro corso o padroneggiare competenze specifiche, consentendo loro di scambiare o mostrare digitalmente i loro successi. Governance DAO: I membri della comunità dotati di token possono partecipare alla governance votando su proposte chiave, facilitando una cultura partecipativa che incoraggia l'innovazione nell'offerta di corsi e nelle funzionalità della piattaforma. Cronologia Storica 2022–2023: Concettualizzazione I lavori per DUOLINGO AI iniziano con la creazione di un whitepaper, evidenziando la sinergia tra i progressi dell'AI nell'apprendimento delle lingue e il potenziale decentralizzato della tecnologia blockchain. 2024: Lancio Beta Un lancio beta limitato introduce offerte in lingue popolari, premiando i primi utenti con incentivi in token come parte della strategia di coinvolgimento della comunità del progetto. 2025: Transizione DAO Ad aprile, avviene un lancio completo della mainnet con la circolazione di token, stimolando discussioni nella comunità riguardo a possibili espansioni nelle lingue asiatiche e ad altri sviluppi dei corsi. Sfide e Direzioni Future Ostacoli Tecnici Nonostante i suoi obiettivi ambiziosi, DUOLINGO AI affronta sfide significative. La scalabilità rimane una preoccupazione costante, in particolare nel bilanciare i costi associati all'elaborazione dell'AI e nel mantenere una rete decentralizzata reattiva. Inoltre, garantire la creazione e la moderazione di contenuti di qualità in un'offerta decentralizzata presenta complessità nel mantenere standard educativi. Opportunità Strategiche Guardando al futuro, DUOLINGO AI ha il potenziale per sfruttare partnership di micro-credentialing con istituzioni accademiche, fornendo validazioni verificate dalla blockchain delle competenze linguistiche. Inoltre, l'espansione cross-chain potrebbe consentire al progetto di attingere a basi utenti più ampie e a ulteriori ecosistemi blockchain, migliorando la sua interoperabilità e portata. Conclusione DUOLINGO AI rappresenta una fusione innovativa di intelligenza artificiale e tecnologia blockchain, presentando un'alternativa focalizzata sulla comunità ai sistemi tradizionali di apprendimento delle lingue. Sebbene il suo sviluppo pseudonimo e il modello economico emergente comportino alcuni rischi, l'impegno del progetto verso l'apprendimento gamificato, l'istruzione personalizzata e la governance decentralizzata illumina un percorso per la tecnologia educativa nel regno di Web3. Man mano che l'AI continua a progredire e l'ecosistema blockchain evolve, iniziative come DUOLINGO AI potrebbero ridefinire il modo in cui gli utenti interagiscono con l'istruzione linguistica, potenziando le comunità e premiando il coinvolgimento attraverso meccanismi di apprendimento innovativi.

463 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.04.11Aggiornato il 2025.04.11

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