قیمت لحظهای فعلی SN20 برابر با $0.6413 است. در 24 ساعت گذشته، SN20 بین $0.6379 و $0.7043 معامله شده است که نشاندهنده فعالیت قوی بازار است. بالاترین قیمت تمامشده SN20 برابر با $2.52 و پایینترین قیمت تمامشده $0.4673 است.
از دیدگاه کوتاهمدت، تغییر قیمت SN20 در 1 ساعت گذشته ، در 24 ساعت گذشته -0.08% و در 7 روز گذشته -7.17% است. این ارقام، مروری سریع بر آخرین روندهای قیمت و پویایی بازار SN20 در LBank ارائه میدهند.-30.04%
قیمت واقعی SN20 امروز $0.6413 است، با ارزش بازار فعلی $2.674M. حجم معاملات 24 ساعته 143K است. قیمت SN20 تا USD در زمان واقعی به روز می شود.
قبل از تصمیمگیری در مورد خرید یا فروش SN20، ابتدا باید استراتژی معاملاتی خود را در نظر بگیرید. معاملهگران بلندمدت و معاملهگران کوتاهمدت رویکردهای معاملاتی متفاوتی را دنبال میکنند. تحلیل تکنیکال LBank SN20 میتواند منابع معاملاتی را در اختیار شما قرار دهد.
ارزش آن چقدر خواهد بود؟ شما میتوانید از ابزار پیشبینی قیمت ما برای انجام پیشبینیهای قیمت کوتاهمدت و بلندمدت برای SN20 استفاده کنید.
فردا، هفته آینده یا ماه آینده SN20 چقدر ارزش خواهد داشت؟ در مورد داراییهای SN20 شما در سالهای 2025، 2026، 2027، 2028 یا حتی 10 یا 20 سال آینده چطور؟ همین الان را بررسی کنید! SN20 پیشبینی قیمت
برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد SN20، بررسی منابع دیگر مانند گزارش رسمی، وبسایت رسمی و سایر اطلاعات منتشر شده را در نظر بگیرید:
BitAgent یک زیرشبکه (subnet) تخصصی در شبکه Bittensor است که بر «هوش مصنوعی عاملی» (Agentic AI) تمرکز دارد. هدف اصلی آن، آموزش و بهینهسازی مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) برای برتری در فراخوانی توابع (function calling) و استفاده از ابزارهای دنیای واقعی است. برخلاف AI استاندارد که فقط متن تولید میکند، BitAgent مدلها را قادر میسازد تا مستقیماً با نرمافزارها، APIها و پایگاههای داده تعامل داشته باشند. این امر به این عاملها (agents) اجازه میدهد تا وظایف کاربردی مانند مدیریت تیکتهای IT، سازماندهی فایلها و خودکارسازی جریانهای کاری پیچیده را در محیطهای دیجیتال مختلف اجرا کنند.
در حالی که بسیاری از زیرشبکهها بر تولید متن یا تصویر عمومی تمرکز دارند، BitAgent (SN20) بهطور منحصربهفردی به دقت در یکپارچهسازی ابزارها اختصاص یافته است. شبکه، ماینرها را بهطور خاص بر اساس توانایی آنها در انتخاب و اجرای دقیق تابع صحیح برای پاسخگویی به یک پرامپت کاربر ارزیابی میکند. این تمرکز بر «استفاده از ابزار» (tool use) تضمین میکند که AI از گفتگوهای غیرفعال فراتر رفته و به اجرای فعال وظایف بپردازد و آن را به یک جزء حیاتی برای توسعهدهندگانی تبدیل میکند که به دنبال ساخت اپلیکیشنهای کاربردی و خودگردان هستند.
مدل «Bounty Hunter» یک چارچوب رقابتی است که برای ایجاد نوآوری در این زیرشبکه طراحی شده است. این مدل، پروژه را به یک پلتفرم مبتنی بر عملکرد تبدیل میکند که در آن توسعهدهندگان و ماینرها برای حل چالشهای خاص AI یا کسب رتبههای بالا در جدول امتیازات (leaderboards) استانداردِ فراخوانی توابع، با پاداشهایی تشویق میشوند. این ابتکار شرکتکنندگان را ترغیب میکند تا قابلیتهای مدلهای خود را ارتقا دهند و تضمین میکند که این زیرشبکه در خط مقدم توسعه عاملهای هوش مصنوعی باقی بماند و کارایی بالایی برای کاربران نهایی داشته باشد.
تحت عرضه Dynamic TAO (dTAO)، BitAgent از توکن اختصاصی خود استفاده میکند که اغلب با $SN20 نمایش داده میشود و نشاندهنده ارزشگذاری بازار از کاربرد این زیرشبکه است. برای تضمین پایداری بلندمدت پروژه، تیم مدیریت بر ایجاد درآمد ماهانه تکرارشونده (MRR) از طریق محصولات نرمافزاری دنیای واقعی تمرکز دارد. این استراتژی با هدف تثبیت اکوسیستم از طریق تکمیل انتشار توکنهای شبکه (emissions) با درآمد حاصل از کاربردهای تجاری عملی، پایهای مستحکم برای همه شرکتکنندگان در شبکه فراهم میکند.
BitAgent به گونهای طراحی شده است که دسترسی بالایی داشته باشد و مانع ورود برای مشارکت در هوش مصنوعی غیرمتمرکز را کاهش دهد. این زیرشبکه مدلهای خود را برای ۸ میلیارد پارامتر یا کمتر بهینه میکند که به آنها اجازه میدهد به طور بهینه روی سختافزارهای سطح مصرفکننده (consumer-grade) اجرا شوند. به جای نیاز به مراکز داده گرانقیمت در سطح سازمانی، ماینرها میتوانند به طور موثر با استفاده از GPUهای ردهبالای استاندارد مانند RTX 3090 یا 4090 مشارکت کنند. این رویکرد توزیع گستردهتر شرکتکنندگان را تضمین کرده و تابآوری شبکه را تقویت میکند.
فناوری BitAgent در چندین محصول پیشرو از جمله GoGoAgent و MSPTech.ai ادغام شده است. GoGoAgent یک API قدرتمند برای توسعهدهندگان فراهم میکند تا قابلیتهای عاملی غیرمتمرکز را در اپلیکیشنهای خود ادغام کنند. MSPTech.ai بر بخش IT تمرکز دارد و از عاملهای هوش مصنوعی برای خودکارسازی وظایف پشتیبانی سطح ۱ (Level 1) مانند مدیریت تیکت و عیبیابی برای ارائهدهندگان خدمات مدیریتشده (Managed Service Providers) استفاده میکند. این محصولات کاربرد عملی تمرکز این زیرشبکه بر فراخوانی توابع و استفاده خودکار از ابزارها را نشان میدهند.
همین الان
کاربر عزیز LBank
سیستم خدمات مشتری آنلاین ما در حال حاضر با مشکلات اتصال مواجه است. ما فعالانه برای حل مشکل کار می کنیم، اما در حال حاضر نمی توانیم جدول زمانی دقیقی برای بازیابی ارائه کنیم. ما صمیمانه برای هر گونه ناراحتی که ممکن است ایجاد شود عذرخواهی می کنیم.
در صورت نیاز به کمک، لطفا از طریق ایمیل با ما تماس بگیرید و در اسرع وقت پاسخ خواهیم داد.
از درک و شکیبایی شما متشکرم.
تیم پشتیبانی مشتریان LBank
