对话贝莱德 CEO Larry Fink:AI 与资产代币化将重塑投资未来

深潮2025-09-03 tarihinde yayınlandı2025-09-04 tarihinde güncellendi

真正改变华尔街的是个人电脑。

嘉宾:贝莱德联合创始人、董事长兼首席执行官 Larry Fink

主持人:花旗全球银行主席 Leon Kalvaria

整理&编译:LenaXin,ChainCatcher

ChainCatcher 小编提要

本文整理自最新一期传奇人物对话@花旗,花旗全球银行主席 Leon Kalvaria 对话贝莱德联合创始人、董事长兼首席执行官 Larry Fink。截至视频发布,贝莱德资产管理规模已达 12.5 万亿美元。Larry 是如何做到的?

本期 Larry 将分享他在领导力方面的独特见解、他的职业生涯主题,以及他创造辉煌历程的经历。

ChainCatcher 进行了整理和编译。

精彩观点摘要:

  • 真正改变华尔街的是个人电脑。

  • 深刻的教训:一是自认为拥有顶尖团队和市场认知,却未随市场进化思维;二是与所罗门兄弟竞争时,被争夺市场份额的野心蒙蔽。

  • 公司的基础是开发风险工具,贝莱德的文化深深植根于风险技术。

  • 人工智能与金融资产代币化将重塑未来的投资和资产管理。

  • 资产管理行业的本质是结果导向。

  • 投资者需寻找市场未充分认知的信息,旧闻已难创造超额收益。

  • 若主动投资有效,ETF 绝不会崛起。

  • 若美国经济增速无法持续达到 3%,赤字问题将压垮国家。

  • 只要资产负债匹配且去杠杆化,损失便不会蔓延为系统性危机。

  • 比特币正是对不确定未来的对冲。

  • 只有全程全情投入,才能持续拥有对话资格与行业话语权。

(一)成长经历如何塑造 Larry 的领导力?

Leon Kalvaria:家庭背景如何塑造您独特的世界观与风险决策能力,最终成就全球视野下的卓越?

Larry Fink:我的父母非常优秀。他们是社会主义者,思想开明,尤其重视两件事:一是学业成就,二是个人责任。他们常对我说:「成年后若过得不如意,别责怪父母,责任在你自己。」

这种教导让我从小明白独立的重要性。10 岁起,我便在鞋店工作,这段经历教会我如何与客户沟通、建立联系。虽然如今孩子们很少这么早工作,但那段时光让我早早成熟,学会了承担责任。直到 15 岁,我才真正开始规划更有目标的人生。

Leon Kalvaria:西海岸学术背景如何助力您在老牌企业中完成向领导者的转型?

Larry Fink:1976 年 1 月,我在纽约面试时第一次见到雪。当时我是个典型的西海岸青年,戴着绿松石首饰,留着长发,常穿棕色西装。第一波士顿在众多公司中最吸引我,他们提供个性化培训项目,交易层的几位领导也让我感到亲切。他们直接安排我进入交易部门,这在当时并不多见。

那时的华尔街与现在截然不同。1976 年,第一波士顿仅招聘 14 人。当时所有华尔街投行的资本总和总计仅约 2 亿美元,包括高盛、洛布罗兹、库恩勒布、雷曼兄弟、怀特韦尔、美林等(不含商业银行)。

当时投行像家庭作坊般运作,几乎不承担风险。资产负债表的扩张是从 1976 年后才开始的。

入职交易层的第一个月,我就确信自己能胜任这份工作。培训结束后,公司派我加入仅有三个人的抵押贷款及担保部门,这让我倍感振奋。

(二)Larry 的创业历程

Leon Kalvaria:早期证券化实践的经历,让您对金融和风险产生了哪些根本性的新认知?

Larry Fink:真正改变华尔街的是个人电脑。在此之前只有门罗计算器或 HP-12C 这类工具。1983 年抵押贷款部门配备了几台电脑,以如今标准看虽简陋,却让我们能重新思考如何整合抵押贷款池并计算其现金流特性。

通过处理实时数据重组现金流开启了证券化进程。当时许多计算仍靠手工完成,但利率互换等衍生品领域正因交易层技术应用而诞生。华尔街由此彻底改变。

贝莱德创立的重要契机是卖方技术始终领先买方。

Leon Kalvaria:你学到的最意想不到的教训是什么?从中你获得了哪些见解,可能塑造了你后来在贝莱德的领导力?

Larry Fink:谈谈我的职业轨迹吧,27 岁成为最年轻董事总经理,31 岁进入公司执委会,34 岁时却因自负变得令人难以忍受。

当时团队至上的理念仅适用于盈利时期,84-85 年我们成为公司最盈利部门,甚至创下季度纪录,但 86 年第二季度突然亏损 1 亿美元。这暴露出问题本质:盈利时被捧为英雄,亏损时 80% 的人不再支持,所谓的团队精神彻底崩塌。

我学到两个深刻教训:一是自认为拥有顶尖团队和市场认知,却未随市场进化思维;二是与所罗门兄弟竞争时,被争夺市场份额的野心蒙蔽。Lou 早我一年因同类错误被解雇,我却未引以为戒。

我始终无法原谅公司盲目追加资本时,我未强力阻止;我们缺乏风险管理工具,却承担了无人知晓的风险。这段失败经历,最终成为滋养贝莱德成长的土壤。

Leon Kalvaria:是什么让您在普遍质疑与个人挫折的双重压力下,仍坚信创业能够成功?

Larry Fink:那段经历确实让我失去不少自信。尽管花了一年半才重整事业,期间收到多家华尔街公司的合伙人邀约,但总觉得不适合重复走老路。于是开始研究转向买方市场的可能性。

当时有两个重要客户愿意出资助我创业,但我独自创业信心不足,于是主动联系 Steve Schwarzman。第一波士顿曾为黑石募集首期基金(规模约 5.45 亿美元),而凭借我们与储蓄机构的关系,我协助完成了部分募资。

通过 Bruce Wasserstein 的介绍,我结识了 Steve 和 Pete。他们对我提出的构想很感兴趣,事实上,Steve 比我自己更相信我,最终我成为黑石第四位合伙人。

辞职后那个周末,我在家举办开放日,约 60-70 人到场探讨我的新计划。我直接告诉部分人:「我离开后,你们反而能发展得更好。」当时公司经历了解体,有人离开有人留下,但这种坦诚为各方找到了更合适的道路。

(三)Aladdin 技术的开发与重要性

Leon Kalvaria:在金融危机期间,贝莱德被选中为美国政府提供关键咨询主要因素是什么?Aladdin 技术是否因其早期布局成为决定性优势?

Larry Fink:公司初创时八人中有两名技术专家。我们投入 2.5 万美元购置了 1988 年刚发布的 SunSpark 工作站,这使我们得以在贝莱德自主开发风险工具。

从第一天起,公司的基础就是开发风险工具,贝莱德的文化深深植根于风险技术。

1994 年通用电气(GE)旗下的 Kidder Peabody 破产时,我们凭借与 GE 的长期合作关系主动向 CEO Jack Welch 和 CFO Dennis Damerman 提出协助方案。外界普遍认为高盛将获聘,但我们凭借 Aladdin 系统获得委托,负责清算其不良资产。

我声明不需要咨询费,成功之后再付报酬。通过九个月运作最终该资产组合盈利,最终 GE 支付了史上最高咨询费。

我希望我的投资团队能够凭借自身的成功和能力立足,希望 Aladdin 能够与任何人竞争并获胜。我们决定向所有客户及竞争对手开放 Aladdin 系统。

2003 年,我们遭遇了金融危机。凭借与美国政府及监管机构的信任关系,我们以相同理念参与多项救援。贝尔斯登周末受聘于摩根大通(JP)分析其资产组合;周五周六紧急协助 JP 评估风险时,我获准同步与财政部 Hack、联储 Tim 保持沟通。

周日清晨六点 Tim 来电要求支援,我回应需先获摩根大通 CEO Jamie 许可才能转为政府服务。为加速进程,我们被美国政府直接聘用。

财政部长询问「美国纳税人会因接盘资产亏损吗?」我提出将本息纳入计算,因资产已大幅减记且利率极高,纳税人很可能收回资金。

此后我们相继受聘处理 AIG 重组及英、荷、德、瑞、加政府的危机应对。

(注:American International Group 简称 AIG,译为美国国际集团)

(四)年度致股东信用意何在?

Leon Kalvaria:您自 2012 年起撰写的年度致股东信,其核心创作理念是什么?是旨在记录关键转折、向投资者传递洞察,还是为了发表战略性宣言?

Larry Fink:除少数核心主题外,我写这些信从未试图发表宣言。若非 2009 年收购 BGI 成为全球最大指数机构,我根本不会动笔。当时我们承担大量股权管理责任,却仅拥有投票权而非处置权。

这与 Warren 讨论的理念一致,最初几封信的核心正是推广「长期主义」,为长期投资者思考长期趋势,这便是全部初衷。

(注:Larry Fink 的股东信被 Leon Kalvaria 调侃称某种程度上是 Warren Buffett 的信的姊妹篇)

(五)未来重塑资产管理的大趋势

Leon Kalvaria:从您的角度来看,您认为有哪些大趋势,将重塑您未来的投资和资产管理?

Larry Fink:人工智能与金融资产代币化。今日与一位曾任财长及央行行长午餐时,他以私人身份坦言,银行业已在多领域被技术甩在后面。

巴西 New Bank 的创新实践正扩展至墨西哥,德国 Trade Republic 等数字平台也在颠覆传统,这些案例印证了科技重塑的力量。结合 AI 如何变革大数据分析更能理解其颠覆性,例如贝莱德 2017 年在斯坦福设 AI 实验室,聘请教授团队开发优化算法。我们管理 12.5 万亿美元资产需处理海量交易,而技术革新正推动我们回归责任本源。

Leon Kalvaria:这些工具将面向大众,如何确保透明度和问责制,同时保持贝莱德的优势?

Larry Fink:早期规模化运营商将更具优势,这令我对整个社会感到担忧,能承担 AI 技术成本的大机构将成为主导者。

但到第二代 AI 普及时,竞争优势将面临挑战。贝莱德当前优势实则远超一年前及五年前水平。我们对技术的投入已形成巨大规模,所有运营均基于技术架构,包括交易处理、流程优化、并购整合与统一技术平台,其体量远超外界认知。

Leon Kalvaria:私募资产领域的三大收购(Prequin/HBS/Bio)如何重塑投资者在私募市场的资产配置格局?

Larry Fink:今日财报会议重申持续变革的重要性。2009 年收购 BGI(含 iShares)虽曾引发市场质疑,但「被动 + 主动结合 + 全组合聚焦」战略已获成功验证——iShares 规模从 3400 亿美元跃升至近 5 万亿美元。

2023 年,贝莱德私募业务显著增长,基础设施投资实现从零到 500 亿美元的突破,私募信贷快速扩张。客户需求超预期增长促使我们采取创新举措,公募、私募加速融合。技术进步将推动公私资产自由配置,这一趋势将覆盖所有机构投资者乃至 401k 计划。

收购 Prequin 成本仅为同业 1/3,却是关键布局:通过整合 E-Front 私募分析平台与 Aladdin 公募系统,构建了公私资产全链条风控能力,助力投资组合融合与客户对话深化。

Leon Kalvaria:目前的退休资金状况如何?

Larry Fink:如果你能在 30 年内赚取 50 个基点,私募市场长期来看,你的收益会超过这个数字,否则流动性风险就不值得承担。合算下来,你的投资组合能增加 18%。

四个月前贝莱德在华盛顿举办退休峰会,50 名国会议员及众议院议长等人士参与晚宴。作为联邦政府退休计划的管理人,我们管理了 12.5 万亿美元资产中 50% 的退休相关资金。

(六)与全球领导者的关系及战略影响

Leon Kalvaria:当全球领导人就金融与地缘政治问题向您寻求个人建议时,您如何将投资专业洞察与地缘政治风险评估相结合?

Larry Fink:建立信任关系是基础。自 2008 年起,各国央行行长与财政部长便习惯与我深入交谈,所有对话仅存于办公室内。虽未签署正式保密协议,但信任如同我与 CEO 们的交流,核心在于对话绝不外泄。这些对话始终围绕实质性问题展开,我并非永远正确,但观点必基于历史与事实。

Leon Kalvaria:您长期担任众多领导者的导师,这种独特的沟通渠道堪称罕见。

Larry Fink:资产管理行业的本质是结果导向。我们不以资金周转或交易量盈利,而靠实际成果立足。我们深度参与全球退休体系(墨西哥第三大退休管理机构、日本最大外资退休管理公司、英国最大退休基金管理人),因此始终聚焦长期议题。

这种影响力无法复制,它建立在多年信任基础上。我会主动与各国新任领导人(如墨西哥的克劳迪娅、德国的基尔)在就职前会面,确保信息畅通,这正是我们独特价值的体现。

Leon Kalvaria:当你回顾你最近的职业生涯时,谁是你的导师和影响者?

Larry Fink:1999 年上市时,贝莱德市值仅 7 亿美元。我们便吸引到美林 CEODave Kamansky、通用电气 Dennis Damerman 等资深董事。董事会始终是我们的核心支柱。收购美林投资管理公司时,我们从美国固定收益机构转型为全球 40 国运营的企业,期间我反复与董事探讨管理模式。

如今董事会仍至关重要,思科 CEO Chuck Robbins 提供技术洞见,雅诗兰黛前 CEOFabrizio Freda 贡献营销智慧。这些跨领域专家让我持续依赖董事会推动发展。

(七)观众提问环节

Q:人工智能将如何重塑未来投资范式?您认为不同投资策略(个人投资者与机构)将如何演变?未来发展趋势将走向何方?

Larry Fink:每个投资者都需寻找市场未充分认知的信息,传统信息(旧闻)已难创造超额收益。人工智能通过分析差异化数据集生成独特洞察,我们的系统化股票团队持续 12 年跑赢市场,其基于 AI 算法与大数据的主题投资策略,在过去十年击败了 95% 的基本面选股者。

但这如同棒球运动,保持 30% 击打率已极难,连续五年达标更是凤毛麟角。仅有少数投资者能持续胜出。多数基本面投资者扣除费用后回报惨淡,这正是主动管理行业萎缩的核心。若主动投资真有效,ETF 绝不会崛起。

传统资管公司市值低迷,许多 2004 年上市同行市值仅 50-200 亿美元,而贝莱德达 1700 亿,正因无力投资技术升级。我们与传统代理的差距将持续扩大。

Leon Kalvaria:当前市场最被低估的黑天鹅风险是什么?若美国经济增速无法维持 3%(即便通胀受控),可能引发哪些系统性危机?

Larry Fink:若美国经济增速无法持续达到 3%,赤字问题将压垮国家。

2000 年赤字 8 万亿美元,25 年后飙升至 36 万亿且持续恶化。唯有保持 3% 增长才能控制债务 /GDP 比率。但市场对此存疑。更深层风险在于:

1. 20% 美债由外国持有,若关税政策导致孤立主义,美元持有量可能减少;

2. 多国发展本土资本市场(如贝莱德在印度募资 20 亿、沙特启动 MBS 业务),导致国内储蓄滞留本国,削弱美债吸引力;

3. 稳定币与货币数字化可能降低美元全球作用。

解决方案在于释放私人资本、简化审批流程。日本、意大利等国同样面临低增长引发的赤字危机。

尽管私人信贷领域可能存在黑天鹅事件,但更高匹配率决定当前资本市场系统性风险低于往年。只要资产负债匹配且去杠杆化,损失便不会蔓延为系统性危机。

(八)为何 Larry 对数字资产态度发生转变?

Leon Kalvaria:您对数字资产(尤其是稳定币)的立场演变背后有哪些关键因素?是否因其他机构以超乎想象的速度拥抱该领域而改变了您的观点?

Larry Fink:我曾与 Jamie Dimon 同场讨论时严厉批评比特币,称其为「洗钱与盗窃的货币」,这是我 2017 年的观点。

但疫情期间的思考与调研改变了我的认知:一位阿富汗女性用比特币为塔利班禁雇的女工发放薪资。银行系统被控,而加密货币成为出路。

我逐渐认识到比特币背后的区块链技术具有不可替代的价值。它并非货币,而是应对系统性风险的「恐惧资产」。人们因担忧国家安全、货币贬值而持有,20% 比特币虽属中国非法持有者。

若不相信未来 20-30 年资产增值,何必投资?

比特币正是对不确定未来的对冲,高风险与快速变革的环境要求我们持续学习。

(九)Larry 的领导原则

Q:您的核心领导原则是什么?尤其面对行业剧变且需灵活调整战略时,如何保持领导力的一致性?

Larry Fink:必须坚持每日学习,停滞就意味着落后。领导大型企业没有「暂停键」,唯有全力以赴;要想成为顶尖者,必须不断挑战自我,并以同样标准要求团队。我从业五十年,至今仍追求每一天都是最佳状态。

归根结底,只有全程全情投入,才能持续拥有对话资格与行业话语权。这份权利需要每天用实力争取,绝非理所当然。

İlgili Okumalar

Trump, the "Stock Market Manipulator" in U.S. Stocks, Lifts Up the Entire Quantum Computing Sector

"Trump, the 'U.S. Stock Market Mastermind,' Boosts the Entire Quantum Computing Sector" This article details how former U.S. President Donald Trump's policies and public statements have significantly influenced the stock market, particularly in the quantum computing sector. A key example is the U.S. government's direct investment in Intel stock in August 2025, which yielded over $45 billion in gains within seven months. Trump publicly credited himself for this profit. Recently, the Trump administration announced a new $2 billion initiative. Through the Department of Commerce, funding from the CHIPS and Science Act will be provided to nine quantum computing companies in exchange for minority, non-controlling equity stakes. The recipients include IBM ($1B for its subsidiary Anderon), GlobalFoundries ($375M), and listed companies like D-Wave, Infleqtion, and Rigetti ($100M each). Private firms such as Atom Computing and PsiQuantum also received $100M. This "investment-for-equity" strategy marks a shift from pure subsidies to an "active investor" model under the CHIPS Act. The announcement immediately boosted quantum computing stocks. The article frames this as part of Trump's "America First" industrial policy, aimed at securing U.S. technological leadership, similar to past investments in semiconductors, rare earths, and lithium. The author suggests this pattern of government-backed market intervention, alongside Trump's personal stock endorsements, is a hallmark of his approach to driving market gains and may continue in sectors like defense and advanced energy.

marsbit12 dk önce

Trump, the "Stock Market Manipulator" in U.S. Stocks, Lifts Up the Entire Quantum Computing Sector

marsbit12 dk önce

2-Year Return of 225x? Uncovering Mysterious Researcher Serenity's AI 'Choke Point' Investment Strategy

"2 Years, 225x Returns? Decoding Serenity's AI 'Chokepoint' Investment Strategy" This article profiles Serenity (formerly AleaBito on Reddit's WallStreetBets), a pseudonymous researcher known for exceptional returns by applying a "Chokepoint Theory" to AI investments. His methodology involves a bottom-up, reverse-engineering approach of the AI hardware supply chain. He identifies critical, irreplaceable physical bottlenecks (chokepoints) that could cripple entire AI systems if disrupted, bypassing Wall Street's top-down focus on major tech firms. Key examples include pinpointing essential suppliers in the emerging Silicon Photonics and Co-Packaged Optics (CPO) sector—components vital for next-generation AI data center interconnects—such as niche companies providing external laser sources, molecular beam epitaxy equipment, or ultra-pure raw materials. Similarly, he highlights geopolitical "chokepoints" in the humanoid robotics supply chain, where key hardware components and rare earth elements are concentrated in Asia. Serenity validates his investment theses through rigorous adversarial AI debates before publication. He leverages institutional blind spots, directing a sophisticated network of retail followers toward undervalued, under-covered micro-cap stocks across global exchanges, driving significant price movements in names like Sivers ($SIVE), Soitec, and Raspberry Pi ($RPI). While presenting a powerful framework for finding critical system dependencies, the strategy carries inherent risks: extreme concentration on specific technological paths, liquidity issues in small-cap stocks, and accusations of market manipulation. Ultimately, the core takeaway is not to copy his trades, but to adopt his analytical lens: to ask which silent, physical switches hold irreplaceable power within a complex system and invest ahead of the market's recognition of their value.

链捕手14 dk önce

2-Year Return of 225x? Uncovering Mysterious Researcher Serenity's AI 'Choke Point' Investment Strategy

链捕手14 dk önce

Bitroot Public Chain Invited to Attend Tencent Cloud Singapore AI Conference, Discussing the Future Alongside Solana

On May 19, Bitroot, an emerging Layer 1 blockchain, participated in the Tencent Cloud AI Summit in Singapore alongside key industry players like Solana Foundation. The event explored the intersection of AI infrastructure, enterprise applications, AI Agents, and Web3. Bitroot's invitation, despite being pre-mainnet, highlights industry interest in its focus on high-performance, AI-native architecture tailored for future AI Agent execution and verifiable on-chain automation. Bitroot CEO Juan Jose emphasized that AI competition is shifting from model performance to data, real-world application scenarios, and trust infrastructure. He argued that for AI Agents to evolve from assistants to autonomous executors managing transactions and assets, they require low-latency, low-cost, and high-throughput blockchain environments. Bitroot aims to address this through its EVM-compatible design, optimistic parallel execution, and a consensus mechanism targeting high scalability. Currently in its Testnet 5.0 phase, Bitroot reports metrics like over 50,000 peak TPS and sub-0.3 second average block time. Its narrative positions it within a growing landscape where next-generation Layer 1s like Monad and Aptos also compete on performance, while Bitroot differentiates by integrating AI computational capabilities natively across its stack. The summit underscored that the fusion of AI and Web3 is moving from concept to infrastructure competition, where networks balancing performance, security, and verifiability will be crucial for enabling scalable AI-driven applications.

marsbit1 saat önce

Bitroot Public Chain Invited to Attend Tencent Cloud Singapore AI Conference, Discussing the Future Alongside Solana

marsbit1 saat önce

Hedge Fund Q1 Interpretation: Everyone Is Selling Software, Buying Chips

Hedge Funds and Mutual Funds Aligned in Q1: Dumping Software, Buying Chips A clear consensus emerged among major U.S. hedge funds and mutual funds in Q1: they were simultaneously selling software stocks and pouring capital into the semiconductor sector. This aggressive rotation pushed semiconductor exposure in hedge fund long portfolios to a record high. Hedge funds delivered a 7% return year-to-date, while only 30% of large-cap active mutual funds outperformed their benchmarks. The average short interest for S&P 500 constituents rose to 3% of market cap, the highest since 2011. Within technology, the structural shift was stark. Hedge funds' semiconductor weighting hit an all-time high, while software fell to its lowest since 2019. Excluding Microsoft, mutual funds' relative overexposure to semis vs. software was the largest since 2012. Microsoft was among the most net-sold stocks by both groups. Hedge funds net purchased semiconductor names like LRCX and AMAT. Strategies diverged on leverage and cash. Hedge funds increased their net exposure to near a one-year high after an initial cut. Mutual funds raised their cash allocation, though it remains historically low at 1.4%. Sector alignment was high in Industrials (both overweight) but divergent in Tech: hedge funds increased their Tech net tilt by a record 853 basis points, while mutual funds reduced theirs. Clear splits also appeared in Financials and Consumer Discretionary. Four stocks appeared on both Goldman's hedge fund VIP and mutual fund overweight lists: BA, MA, MRVL, and V. This "shared favorites" basket has returned 10% YTD, outperforming the equal-weight S&P 500. Notably, all "Magnificent Seven" stocks are on the hedge fund VIP list but are uniformly underweighted by mutual funds.

marsbit1 saat önce

Hedge Fund Q1 Interpretation: Everyone Is Selling Software, Buying Chips

marsbit1 saat önce

İşlemler

Spot
Futures

Popüler Makaleler

GROK AI Nedir

Grok AI: Web3 Döneminde Konuşma Teknolojisini Devrim Niteliğinde Yenilik Giriş Hızla gelişen yapay zeka alanında, Grok AI, ileri teknoloji ve kullanıcı etkileşimi alanlarını birleştiren dikkate değer bir proje olarak öne çıkıyor. Ünlü girişimci Elon Musk'ın liderliğindeki xAI tarafından geliştirilen Grok AI, yapay zeka ile etkileşim şeklimizi yeniden tanımlamayı hedefliyor. Web3 hareketi devam ederken, Grok AI, karmaşık sorgulara yanıt vermek için konuşma yapay zekasının gücünden yararlanmayı amaçlıyor ve kullanıcılara sadece bilgilendirici değil, aynı zamanda eğlenceli bir deneyim sunuyor. Grok AI Nedir? Grok AI, kullanıcılarla dinamik bir şekilde etkileşimde bulunmak üzere tasarlanmış sofistike bir konuşma yapay zeka sohbet botudur. Birçok geleneksel yapay zeka sisteminin aksine, Grok AI, genellikle uygunsuz veya standart yanıtların dışında kabul edilen daha geniş bir sorgu yelpazesini benimsemektedir. Projenin temel hedefleri şunlardır: Güvenilir Akıl Yürütme: Grok AI, bağlamsal anlayışa dayalı mantıklı yanıtlar sağlamak için sağduyu akıl yürütmeyi vurgular. Ölçeklenebilir Denetim: Araç yardımı entegrasyonu, kullanıcı etkileşimlerinin hem izlenmesini hem de kalite için optimize edilmesini sağlar. Resmi Doğrulama: Güvenlik en önemli önceliktir; Grok AI, çıktılarının güvenilirliğini artırmak için resmi doğrulama yöntemlerini entegre eder. Uzun Bağlam Anlayışı: AI modeli, kapsamlı konuşma geçmişini saklama ve hatırlama konusunda mükemmel bir performans sergileyerek anlamlı ve bağlamsal olarak farkında tartışmaların yapılmasını kolaylaştırır. Saldırgan Dayanıklılık: Manipüle edilmiş veya kötü niyetli girdilere karşı savunmalarını geliştirmeye odaklanarak, Grok AI kullanıcı etkileşimlerinin bütünlüğünü korumayı hedefler. Özünde, Grok AI sadece bir bilgi alma cihazı değil; dinamik diyalogu teşvik eden, etkileyici bir konuşma partneridir. Grok AI'nın Yaratıcısı Grok AI'nın arkasındaki beyin, otomotiv, uzay yolculuğu ve teknoloji gibi çeşitli alanlarda yenilikle özdeşleşen Elon Musk'tır. Yapay zeka teknolojisini faydalı yollarla geliştirmeye odaklanan xAI çatısı altında, Musk'ın vizyonu, yapay zeka etkileşimlerinin anlaşılmasını yeniden şekillendirmeyi amaçlıyor. Liderlik ve temel etik, Musk'ın teknolojik sınırları zorlamaya olan bağlılığı tarafından derinden etkilenmektedir. Grok AI'nın Yatırımcıları Grok AI'yi destekleyen yatırımcılarla ilgili spesifik detaylar sınırlı kalmakla birlikte, projenin kuluçka merkezi olan xAI'nin, esasen Elon Musk tarafından kurulduğu ve desteklendiği kamuya açık bir şekilde kabul edilmektedir. Musk'ın önceki girişimleri ve mülkleri, Grok AI'nın güvenilirliğini ve büyüme potansiyelini daha da artıran sağlam bir destek sağlar. Ancak, şu anda Grok AI'yı destekleyen ek yatırım fonları veya kuruluşlarıyla ilgili bilgiye kolayca erişim sağlanamamaktadır; bu da potansiyel gelecekteki keşif alanını işaret etmektedir. Grok AI Nasıl Çalışır? Grok AI'nın operasyonel mekanikleri, kavramsal çerçevesi kadar yenilikçidir. Proje, benzersiz işlevselliklerini kolaylaştıran birkaç son teknoloji ürünü teknolojiyi entegre eder: Sağlam Altyapı: Grok AI, konteyner orkestrasyonu için Kubernetes, performans ve güvenlik için Rust ve yüksek performanslı sayısal hesaplama için JAX kullanılarak inşa edilmiştir. Bu üçlü, sohbet botunun verimli çalışmasını, etkili bir şekilde ölçeklenmesini ve kullanıcılara zamanında hizmet vermesini sağlar. Gerçek Zamanlı Bilgi Erişimi: Grok AI'nın ayırt edici özelliklerinden biri, X platformu (önceden Twitter olarak biliniyordu) aracılığıyla gerçek zamanlı verilere erişim yeteneğidir. Bu yetenek, yapay zekaya en son bilgilere erişim sağlar ve diğer yapay zeka modellerinin gözden kaçırabileceği zamanında yanıtlar ve öneriler sunmasına olanak tanır. İki Etkileşim Modu: Grok AI, kullanıcılara “Eğlenceli Mod” ve “Normal Mod” arasında seçim yapma imkanı sunar. Eğlenceli Mod, daha eğlenceli ve mizahi bir etkileşim tarzı sağlarken, Normal Mod, kesin ve doğru yanıtlar vermeye odaklanır. Bu çok yönlülük, çeşitli kullanıcı tercihlerine hitap eden özelleştirilmiş bir deneyim sağlar. Özünde, Grok AI performansı etkileşimle birleştirerek, hem zenginleştirici hem de eğlenceli bir deneyim yaratmaktadır. Grok AI'nın Zaman Çizelgesi Grok AI'nın yolculuğu, gelişim ve dağıtım aşamalarını yansıtan önemli dönüm noktalarıyla işaretlenmiştir: İlk Geliştirme: Grok AI'nın temel aşaması, modelin ilk eğitim ve ince ayarının yapıldığı yaklaşık iki ay boyunca gerçekleşmiştir. Grok-2 Beta Yayını: Önemli bir ilerleme olarak, Grok-2 beta duyurulmuştur. Bu sürüm, sohbet etme, kodlama ve akıl yürütme yetenekleriyle donatılmış iki versiyon—Grok-2 ve Grok-2 mini—sunmuştur. Halka Açık Erişim: Beta geliştirmesinin ardından, Grok AI X platformu kullanıcılarına sunulmuştur. Telefon numarasıyla doğrulanan ve en az yedi gün aktif olan hesap sahipleri, sınırlı bir versiyona erişim sağlayarak teknolojiyi daha geniş bir kitleye ulaştırmaktadır. Bu zaman çizelgesi, Grok AI'nın kuruluşundan kamu etkileşimine kadar sistematik büyümesini kapsar ve sürekli iyileştirme ve kullanıcı etkileşimine olan bağlılığını vurgular. Grok AI'nın Ana Özellikleri Grok AI, yenilikçi kimliğine katkıda bulunan birkaç ana özelliği kapsamaktadır: Gerçek Zamanlı Bilgi Entegrasyonu: Güncel ve ilgili bilgilere erişim, Grok AI'yı birçok statik modelden ayırarak, etkileyici ve doğru bir kullanıcı deneyimi sağlar. Çeşitli Etkileşim Tarzları: Farklı etkileşim modları sunarak, Grok AI çeşitli kullanıcı tercihlerine hitap eder ve yapay zeka ile konuşurken yaratıcılığı ve kişiselleştirmeyi teşvik eder. Gelişmiş Teknolojik Altyapı: Kubernetes, Rust ve JAX kullanımı, projeye güvenilirlik ve optimal performans sağlamak için sağlam bir çerçeve sunar. Etik Tartışma Dikkati: Görüntü üreten bir işlevin dahil edilmesi, projenin yenilikçi ruhunu sergiler. Ancak, aynı zamanda tanınabilir figürlerin saygılı bir şekilde tasvir edilmesi ve telif hakkı ile ilgili etik konuları da gündeme getirir—bu, yapay zeka topluluğunda süregelen bir tartışmadır. Sonuç Konuşma yapay zekası alanında öncü bir varlık olarak Grok AI, dijital çağda dönüştürücü kullanıcı deneyimlerinin potansiyelini kapsar. xAI tarafından geliştirilen ve Elon Musk'ın vizyoner yaklaşımıyla yönlendirilen Grok AI, gerçek zamanlı bilgiyi gelişmiş etkileşim yetenekleriyle birleştirir. Yapay zekanın neler başarabileceği konusunda sınırları zorlamayı hedeflerken, etik konulara ve kullanıcı güvenliğine odaklanmayı sürdürmektedir. Grok AI, sadece teknolojik ilerlemeyi değil, aynı zamanda Web3 manzarasında yeni bir konuşma paradigmasını da temsil eder ve kullanıcılara hem yetkin bilgi hem de eğlenceli etkileşim sunma vaadinde bulunur. Proje gelişmeye devam ederken, teknolojinin, yaratıcılığın ve insan benzeri etkileşimin kesişim noktasında nelerin başarılabileceğinin bir kanıtı olarak durmaktadır.

364 Toplam GörüntülenmeYayınlanma 2024.12.26Güncellenme 2024.12.26

GROK AI Nedir

ERC AI Nedir

Euruka Tech: $erc ai ve Web3'teki Hedefleri Üzerine Bir Genel Bakış Giriş Blockchain teknolojisi ve merkeziyetsiz uygulamaların hızla gelişen manzarasında, her biri benzersiz hedefler ve metodolojilerle yeni projeler sıkça ortaya çıkmaktadır. Bu projelerden biri, kripto para ve Web3 alanında faaliyet gösteren Euruka Tech'tir. Euruka Tech'in, özellikle $erc ai token'ının ana odak noktası, merkeziyetsiz teknolojinin büyüyen yeteneklerinden yararlanmak için tasarlanmış yenilikçi çözümler sunmaktır. Bu makale, Euruka Tech'in kapsamlı bir genel görünümünü, hedeflerini, işlevselliğini, yaratıcısının kimliğini, potansiyel yatırımcılarını ve Web3'teki daha geniş bağlam içindeki önemini keşfetmeyi amaçlamaktadır. Euruka Tech, $erc ai Nedir? Euruka Tech, Web3 ortamının sunduğu araçlar ve işlevsellikleri kullanan bir proje olarak tanımlanmaktadır ve operasyonlarında yapay zekayı entegre etmeye odaklanmaktadır. Projenin çerçevesine dair spesifik detaylar biraz belirsiz olsa da, kullanıcı etkileşimini artırmayı ve kripto alanındaki süreçleri otomatikleştirmeyi amaçlamaktadır. Proje, yalnızca işlemleri kolaylaştırmakla kalmayıp, aynı zamanda yapay zeka aracılığıyla öngörücü işlevsellikleri de entegre eden merkeziyetsiz bir ekosistem yaratmayı hedeflemektedir; bu nedenle token'ının adı $erc ai'dir. Amaç, büyüyen Web3 alanında daha akıllı etkileşimleri ve verimli işlem işleme süreçlerini kolaylaştıran sezgisel bir platform sunmaktır. Euruka Tech'in Yaratıcısı Kimdir, $erc ai? Şu anda, Euruka Tech'in arkasındaki yaratıcı veya kurucu ekip hakkında bilgi verilmemiştir ve bu durum biraz belirsizdir. Bu veri eksikliği, ekibin geçmişi hakkında bilgi sahibi olmanın genellikle blockchain sektöründe güvenilirlik oluşturmak için gerekli olduğu endişelerini doğurmaktadır. Bu nedenle, somut detaylar kamuya sunulana kadar bu bilgiyi bilinmeyen olarak sınıflandırdık. Euruka Tech'in Yatırımcıları Kimlerdir, $erc ai? Benzer şekilde, Euruka Tech projesinin yatırımcıları veya destekleyen organizasyonları hakkında mevcut araştırmalarla kolayca sağlanan bir bilgi yoktur. Euruka Tech ile etkileşimde bulunmayı düşünen potansiyel paydaşlar veya kullanıcılar için kritik bir unsur, kurumsal finansal ortaklıklar veya saygın yatırım firmalarından gelen destekle sağlanan güvencedir. Yatırım ilişkileri hakkında açıklamalar olmadan, projenin finansal güvenliği veya sürdürülebilirliği hakkında kapsamlı sonuçlar çıkarmak zordur. Bulunan bilgilere paralel olarak, bu bölüm de bilinmeyen durumundadır. Euruka Tech, $erc ai Nasıl Çalışır? Euruka Tech için detaylı teknik spesifikasyonların eksik olmasına rağmen, yenilikçi hedeflerini göz önünde bulundurmak önemlidir. Proje, yapay zekanın hesaplama gücünden yararlanarak kripto para ortamında kullanıcı deneyimini otomatikleştirmeyi ve geliştirmeyi hedeflemektedir. AI'yi blockchain teknolojisiyle entegre ederek, Euruka Tech otomatik ticaret, risk değerlendirmeleri ve kişiselleştirilmiş kullanıcı arayüzleri gibi özellikler sunmayı amaçlamaktadır. Euruka Tech'in yenilikçi özü, kullanıcılar ile merkeziyetsiz ağların sunduğu geniş olanaklar arasında kesintisiz bir bağlantı yaratma hedefinde yatmaktadır. Makine öğrenimi algoritmaları ve AI kullanarak, ilk kez kullanıcı zorluklarını en aza indirmeyi ve Web3 çerçevesindeki işlem deneyimlerini düzene sokmayı amaçlamaktadır. AI ve blockchain arasındaki bu simbiyoz, $erc ai token'ının önemini vurgulamakta ve geleneksel kullanıcı arayüzleri ile merkeziyetsiz teknolojilerin gelişmiş yetenekleri arasında bir köprü işlevi görmektedir. Euruka Tech, $erc ai Zaman Çizelgesi Maalesef, Euruka Tech hakkında mevcut olan sınırlı bilgiler nedeniyle, projenin yolculuğundaki önemli gelişmeler veya kilometre taşları hakkında detaylı bir zaman çizelgesi sunamıyoruz. Genellikle bir projenin evrimini haritalamak ve büyüme eğrisini anlamak için değerli olan bu zaman çizelgesi şu anda mevcut değildir. Önemli olaylar, ortaklıklar veya işlevsel eklemeler hakkında bilgiler belirgin hale geldikçe, güncellemeler kesinlikle Euruka Tech'in kripto alanındaki görünürlüğünü artıracaktır. Diğer “Eureka” Projeleri Üzerine Açıklama Birden fazla projenin ve şirketin “Eureka” benzeri bir isimlendirmeye sahip olduğunu belirtmek önemlidir. Araştırmalar, robotlara karmaşık görevler öğretmeye odaklanan NVIDIA Research'ten bir AI ajanı gibi girişimleri, ayrıca eğitim ve müşteri hizmetleri analitiğinde kullanıcı deneyimini geliştiren Eureka Labs ve Eureka AI'yi tanımlamıştır. Ancak, bu projeler Euruka Tech'ten farklıdır ve hedefleri veya işlevleri ile karıştırılmamalıdır. Sonuç Euruka Tech, $erc ai token'ı ile birlikte, Web3 manzarasında umut verici ancak şu anda belirsiz bir oyuncuyu temsil etmektedir. Yaratıcısı ve yatırımcıları hakkında detaylar açıklanmamış olsa da, yapay zekayı blockchain teknolojisiyle birleştirme konusundaki temel hedefi ilgi odağı olmaktadır. Projenin, gelişmiş otomasyon aracılığıyla kullanıcı etkileşimini teşvik etme konusundaki benzersiz yaklaşımları, Web3 ekosistemi ilerledikçe onu farklı kılabilir. Kripto piyasası gelişmeye devam ederken, paydaşların Euruka Tech etrafındaki gelişmelere dikkat etmeleri önemlidir; belgelenmiş yeniliklerin, ortaklıkların veya tanımlanmış bir yol haritasının gelişimi, önümüzdeki dönemde önemli fırsatlar sunabilir. Şu an itibarıyla, Euruka Tech'in potansiyelini ve rekabetçi kripto manzarasındaki konumunu açığa çıkarabilecek daha somut içgörüler beklemekteyiz.

329 Toplam GörüntülenmeYayınlanma 2025.01.02Güncellenme 2025.01.02

ERC AI Nedir

DUOLINGO AI Nedir

DUOLINGO AI: Dil Öğrenimini Web3 ve AI İnovasyonu ile Entegre Etmek Teknolojinin eğitimi yeniden şekillendirdiği bir çağda, yapay zeka (AI) ve blok zinciri ağlarının entegrasyonu dil öğrenimi için yeni bir ufuk açmaktadır. DUOLINGO AI ve ona bağlı kripto para birimi $DUOLINGO AI ile tanışın. Bu proje, önde gelen dil öğrenme platformlarının eğitimsel yeteneklerini merkeziyetsiz Web3 teknolojisinin faydalarıyla birleştirmeyi hedefliyor. Bu makale, DUOLINGO AI'nın temel yönlerini, hedeflerini, teknolojik çerçevesini, tarihsel gelişimini ve gelecekteki potansiyelini incelerken, orijinal eğitim kaynağı ile bu bağımsız kripto para girişimi arasındaki netliği korumaktadır. DUOLINGO AI Genel Görünümü DUOLINGO AI'nın temelinde, öğrenicilerin dil yeterliliğinde eğitimsel kilometre taşlarına ulaşmaları için kriptografik ödüller kazanabilecekleri merkeziyetsiz bir ortam oluşturma hedefi yatmaktadır. Akıllı sözleşmeler uygulayarak, proje beceri doğrulama süreçlerini ve token tahsislerini otomatikleştirmeyi amaçlamakta, şeffaflık ve kullanıcı sahipliğini vurgulayan Web3 ilkelerine uymaktadır. Model, dil edinimindeki geleneksel yaklaşımlardan ayrılarak, token sahiplerinin kurs içeriği ve ödül dağıtımları üzerinde iyileştirmeler önermesine olanak tanıyan topluluk odaklı bir yönetişim yapısına dayanmaktadır. DUOLINGO AI'nın bazı dikkat çekici hedefleri şunlardır: Oyunlaştırılmış Öğrenme: Proje, dil yeterlilik seviyelerini temsil etmek için blok zinciri başarıları ve değiştirilemez tokenleri (NFT'ler) entegre ederek, katılımcıları motive eden dijital ödüller sunmaktadır. Merkeziyetsiz İçerik Üretimi: Eğitmenler ve dil meraklılarının kendi kurslarını katkıda bulunmalarına olanak tanıyarak, tüm katkıda bulunanların fayda sağladığı bir gelir paylaşım modeli oluşturmaktadır. AI Destekli Kişiselleştirme: Gelişmiş makine öğrenimi modellerini kullanarak, DUOLINGO AI dersleri bireysel öğrenme ilerlemesine uyacak şekilde kişiselleştirmekte, köklü platformlarda bulunan uyarlamalı özelliklere benzer bir deneyim sunmaktadır. Proje Yaratıcıları ve Yönetişim Nisan 2025 itibarıyla, $DUOLINGO AI'nın arkasındaki ekip takma isimler kullanmaktadır; bu, merkeziyetsiz kripto para alanında sıkça görülen bir uygulamadır. Bu anonimlik, bireysel geliştiricilere odaklanmak yerine kolektif büyümeyi ve paydaş katılımını teşvik etmek amacıyla tasarlanmıştır. Solana blok zincirinde dağıtılan akıllı sözleşme, geliştiricinin cüzdan adresini not etmekte, bu da yaratıcıların kimliğinin bilinmemesine rağmen işlemlerle ilgili şeffaflık taahhüdünü simgelemektedir. Yol haritasına göre, DUOLINGO AI, Merkeziyetsiz Otonom Organizasyon (DAO) haline gelmeyi hedeflemektedir. Bu yönetişim yapısı, token sahiplerinin özellik uygulamaları ve hazine tahsisleri gibi kritik konularda oy kullanmalarına olanak tanımaktadır. Bu model, çeşitli merkeziyetsiz uygulamalarda bulunan topluluk güçlendirme ethosu ile uyumlu olup, kolektif karar verme sürecinin önemini vurgulamaktadır. Yatırımcılar ve Stratejik Ortaklıklar Şu anda, $DUOLINGO AI ile bağlantılı olarak kamuya açık tanımlanabilir kurumsal yatırımcılar veya risk sermayedarları bulunmamaktadır. Bunun yerine, projenin likiditesi esas olarak merkeziyetsiz borsa (DEX) kaynaklıdır ve bu, geleneksel eğitim teknolojisi şirketlerinin finansman stratejileriyle keskin bir zıtlık oluşturmaktadır. Bu tabandan gelen model, merkeziyetsizliğe olan bağlılığını yansıtan topluluk odaklı bir yaklaşımı işaret etmektedir. DUOLINGO AI, beyaz kitabında, kurs tekliflerini zenginleştirmeyi amaçlayan belirsiz “blok zinciri eğitim platformları” ile işbirlikleri kurmayı planladığını belirtmektedir. Belirli ortaklıklar henüz açıklanmamış olsa da, bu işbirlikçi çabalar, blok zinciri yeniliğini eğitim girişimleri ile birleştirmeyi amaçlayan bir stratejiyi ima etmektedir ve çeşitli öğrenme yollarında erişimi ve kullanıcı katılımını genişletmektedir. Teknolojik Mimari AI Entegrasyonu DUOLINGO AI, eğitimsel tekliflerini geliştirmek için iki ana AI destekli bileşen içermektedir: Uyarlanabilir Öğrenme Motoru: Bu sofistike motor, kullanıcı etkileşimlerinden öğrenmekte olup, büyük eğitim platformlarından gelen özel modellere benzer. Belirli öğrenici zorluklarını ele almak için ders zorluğunu dinamik olarak ayarlamakta ve zayıf alanları hedeflenmiş alıştırmalarla pekiştirmektedir. Konuşma Ajanları: GPT-4 destekli sohbet botlarını kullanarak, DUOLINGO AI kullanıcıların simüle edilmiş konuşmalara katılmalarına olanak tanıyarak, daha etkileşimli ve pratik bir dil öğrenme deneyimi sunmaktadır. Blok Zinciri Altyapısı $DUOLINGO AI, Solana blok zincirinde inşa edilmiş kapsamlı bir teknolojik çerçeve kullanmaktadır: Beceri Doğrulama Akıllı Sözleşmeleri: Bu özellik, yeterlilik testlerini başarıyla geçen kullanıcılara otomatik olarak token ödülleri vermekte, gerçek öğrenim sonuçları için teşvik yapısını güçlendirmektedir. NFT Rozetleri: Bu dijital tokenler, öğrenicilerin kurslarının bir bölümünü tamamlamak veya belirli becerileri ustalaşmak gibi ulaştıkları çeşitli kilometre taşlarını simgelemekte ve bunları dijital olarak takas etmelerine veya sergilemelerine olanak tanımaktadır. DAO Yönetişimi: Token sahibi topluluk üyeleri, anahtar öneriler üzerinde oy kullanarak yönetişime katılabilir, bu da kurs teklifleri ve platform özelliklerinde yeniliği teşvik eden katılımcı bir kültürü kolaylaştırmaktadır. Tarihsel Zaman Çizelgesi 2022–2023: Kavramsallaştırma DUOLINGO AI için temel, dil öğrenimindeki AI ilerlemeleri ile blok zinciri teknolojisinin merkeziyetsiz potansiyeli arasındaki sinerjiyi vurgulayan bir beyaz kağıdın oluşturulmasıyla başlar. 2024: Beta Lansmanı Sınırlı bir beta sürümü, popüler dillerdeki teklifleri tanıtarak, erken kullanıcıları token teşvikleri ile ödüllendirir ve projenin topluluk katılım stratejisinin bir parçası olarak sunulmaktadır. 2025: DAO Geçişi Nisan ayında, tokenlerin dolaşıma girmesiyle tam bir ana ağ lansmanı gerçekleşir ve topluluk, Asya dillerine ve diğer kurs gelişmelerine olası genişlemeler hakkında tartışmalara başlar. Zorluklar ve Gelecek Yönelimleri Teknik Engeller Hırslı hedeflerine rağmen, DUOLINGO AI önemli zorluklarla karşı karşıyadır. Ölçeklenebilirlik, AI işleme ile merkeziyetsiz bir ağı sürdürme maliyetleri arasında denge kurma konusunda sürekli bir endişe kaynağıdır. Ayrıca, merkeziyetsiz bir teklif arasında kaliteli içerik üretimi ve moderasyonu sağlamak, eğitim standartlarını koruma konusunda karmaşıklıklar yaratmaktadır. Stratejik Fırsatlar İleriye dönük olarak, DUOLINGO AI, akademik kurumlarla mikro yeterlilik ortaklıkları kurma potansiyeline sahiptir ve dil becerilerinin blok zinciri ile doğrulanmış onaylarını sağlamaktadır. Ayrıca, çapraz zincir genişlemesi, projenin daha geniş kullanıcı tabanlarına ve ek blok zinciri ekosistemlerine erişim sağlamasına olanak tanıyabilir, böylece birlikte çalışabilirliğini ve erişimini artırabilir. Sonuç DUOLINGO AI, yapay zeka ve blok zinciri teknolojisinin yenilikçi bir birleşimini temsil etmekte olup, geleneksel dil öğrenim sistemlerine topluluk odaklı bir alternatif sunmaktadır. Takma isimli geliştirme süreci ve ortaya çıkan ekonomik modeli bazı riskler taşısa da, projenin oyunlaştırılmış öğrenme, kişiselleştirilmiş eğitim ve merkeziyetsiz yönetişim konusundaki taahhüdü, Web3 alanında eğitim teknolojisi için bir yol haritası aydınlatmaktadır. AI gelişmeye devam ederken ve blok zinciri ekosistemi evrim geçirirken, DUOLINGO AI gibi girişimler, kullanıcıların dil eğitimi ile etkileşim biçimlerini yeniden tanımlayabilir, toplulukları güçlendirebilir ve yenilikçi öğrenme mekanizmaları aracılığıyla katılımı ödüllendirebilir.

351 Toplam GörüntülenmeYayınlanma 2025.04.11Güncellenme 2025.04.11

DUOLINGO AI Nedir

Tartışmalar

HTX Topluluğuna hoş geldiniz. Burada, en son platform gelişmeleri hakkında bilgi sahibi olabilir ve profesyonel piyasa görüşlerine erişebilirsiniz. Kullanıcıların AI (AI) fiyatı hakkındaki görüşleri aşağıda sunulmaktadır.

活动图片