वर्तमान में SN17 का वास्तविक मूल्य $1.89 है। पिछले 24 घंटों में, SN17 का मूल्य $1.85 और $1.95 के बीच रहा है, जो बाजार में मजबूत गतिविधि दर्शाता है। SN17 का सर्वकालिक उच्चतम मूल्य $15.38 है और सर्वकालिक निम्नतम मूल्य $1.67 है।
अल्पकालिक परिप्रेक्ष्य से देखें तो, पिछले 1 घंटे में SN17 की कीमत में का परिवर्तन हुआ है, पिछले 24 घंटों में +0.53% का परिवर्तन हुआ है, और पिछले 7 दिनों में -0.23% का परिवर्तन हुआ है। ये आंकड़े LBank पर SN17 के नवीनतम मूल्य रुझानों और बाजार की गतिशीलता का त्वरित अवलोकन प्रदान करते हैं।-11.55%
आज SN17 का लाइव मूल्य $1.89 है, जिसका वर्तमान मार्केट कैप $7.877M है। 24 घंटे का ट्रेडिंग वॉल्यूम 42K है। SN17 से USD की कीमत वास्तविक समय में अपडेट की जाती है।
SN17 खरीदने या बेचने का निर्णय लेने से पहले, आपको अपनी ट्रेडिंग रणनीति पर विचार करना चाहिए। दीर्घकालिक और अल्पकालिक ट्रेडर अलग-अलग ट्रेडिंग दृष्टिकोण अपनाते हैं। एलबैंक का SN17 तकनीकी विश्लेषण आपको ट्रेडिंग के लिए संदर्भ प्रदान कर सकता है।
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SN17 के बारे में अधिक जानने के लिए, श्वेतपत्र, आधिकारिक वेबसाइट और अन्य प्रकाशित जानकारी जैसे अन्य संसाधनों का पता लगाने पर विचार करें:
'404—GEN(sn17)' Bittensor नेटवर्क के भीतर Subnet 17 है, जो विकेन्द्रीकृत AI-संचालित 3D सामग्री निर्माण के लिए समर्पित है। इसका उद्देश्य 3D वर्ल्डबिल्डिंग का लोकतंत्रीकरण करना है, जिससे कोई भी टेक्स्ट या इमेज प्रॉम्प्ट से गेम-तैयार 3D एसेट, वॉयस और साउंड उत्पन्न कर सके। यह जटिल और समय लेने वाली 3D एसेट निर्माण की समस्या का समाधान करता है, जिससे वर्चुअल दुनिया, गेम्स और AR/VR/XR अनुभव क्रिएटर्स और डेवलपर्स के लिए अधिक सुलभ हो जाते हैं।
प्रक्रिया क्रिएटर्स द्वारा प्रॉम्प्ट इनपुट करने से शुरू होती है, जो टेक्स्ट या इमेज हो सकते हैं। नेटवर्क का AI फिर वास्तविक समय में 3D एसेट उत्पन्न करता है। सबनेट के भीतर माइनर्स इन प्रॉम्प्ट के आधार पर Gaussian splats का उपयोग करके 3D PLY फाइलें उत्पन्न करने के लिए जिम्मेदार हैं। वैलिडेटर्स इस प्रक्रिया को सुरक्षित करते हैं, गुणवत्ता और प्रॉम्प्ट पालन सुनिश्चित करते हैं, और emissions अर्जित करते हैं। यह सबनेट विभिन्न ओपन-सोर्स 3D जनरेटिव मॉडल का लाभ उठाता है, जो माइनर्स और वैलिडेटर्स के एक विकेन्द्रीकृत नेटवर्क के माध्यम से संचालित होता है ताकि AI-जनित 3D सामग्री को लगातार बनाया और मान्य किया जा सके।
404—GEN(sn17) क्रिएटर्स के लिए कई व्यावहारिक उपकरण प्रदान करता है। इनमें सीधे एसेट निर्माण के लिए एक Blender प्लगइन और एक Discord बॉट शामिल हैं। इसमें एक रनटाइम एसेट इंजन भी है, जो लाइव गेमप्ले या अनुभवों के भीतर गतिशील 3D एसेट और ऑडियो जनरेशन को सक्षम बनाता है। Blender ऐड-ऑन उपयोगकर्ताओं को टेक्स्ट या इमेज प्रॉम्प्ट से मेष और स्प्लेट उत्पन्न करने और उन्हें स्थानीय रूप से मेष में बदलने की अनुमति देता है। इसके अतिरिक्त, Unity एडिटर में सहज एकीकरण के लिए Unity Asset Store में एक Unity प्लगइन उपलब्ध है।
Bittensor सबनेट के रूप में संचालित होने से 404—GEN(sn17) को Bittensor के विकेन्द्रीकृत, प्रोत्साहन-आधारित ढांचे का लाभ उठाने की अनुमति मिलती है। Bittensor डिजिटल कमोडिटीज़ के लिए एक इंटरनेट बनाकर नवाचार को बढ़ावा देता है, जहाँ 404—GEN जैसे सबनेट विशिष्ट कमोडिटीज़ का उत्पादन करते हैं, इस मामले में, AI-जनित 3D एसेट। यह नेटवर्क संरचना सुनिश्चित करती है कि केवल उच्चतम गुणवत्ता वाले उत्पादकों को माइनर्स और वैलिडेटर्स के लिए एक कठोर स्कोरिंग सिस्टम के माध्यम से पुरस्कृत किया जाता है। Bittensor के भीतर Yuma Consensus तंत्र TAO रिवॉर्ड्स निर्धारित करता है, जो 3D जनरेटिव AI में निरंतर सुधार और दक्षता को बढ़ावा देता है।
404—GEN(sn17) सबनेट विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त उच्च-गुणवत्ता वाले 3D मॉडल उत्पन्न करने में माहिर है। ये एसेट गेमिंग, डिजिटल ट्विन बनाने और वर्चुअल वातावरण को पॉप्युलेट करने के लिए आदर्श हैं। यह Gaussian Splatting तकनीकों का उपयोग करता है, जो तेज और उच्च-गुणवत्ता वाले प्रोडक्शन-रेडी एसेट के उत्पादन के लिए जाने जाते हैं। इन उत्पन्न स्प्लेट को फिर कुशलता से पारंपरिक 3D मेष में परिवर्तित किया जा सकता है, जो विभिन्न 3D प्लेटफॉर्म और इंजनों के लिए लचीलापन और संगतता प्रदान करता है।
404—GEN(sn17) एक विकसित सत्यापन तंत्र के माध्यम से AI-जनित सामग्री में व्यक्तिपरक गुणवत्ता की चुनौती का समाधान करता है। वैलिडेटर्स लगातार प्रॉम्प्ट पालन और उत्पन्न 3D मॉडल की समग्र गुणवत्ता का आकलन करते हैं। जबकि आंतरिक व्यक्तिपरकता मौजूद है, वैलिडेटर्स महत्वपूर्ण प्रतिक्रिया प्रदान करते हैं, कम प्रदर्शन करने वाले माइनर्स पर कूलडाउन या पेनल्टी लागू करते हैं, और माइनर रेटिंग को अपडेट करने के लिए ड्यूएल-आधारित तुलनाओं का उपयोग करते हैं, अक्सर लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLMs) का लाभ उठाते हुए। यह प्रणाली माइनर्स को लगातार उच्च-गुणवत्ता वाले, प्रासंगिक 3D एसेट का उत्पादन करने के लिए प्रोत्साहित करती है।
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