BribeAIमूल्य

(BRAI)

BribeAI एक विशेषीकृत बॉट है जो टोकन स्निपिंग क्षमताओं को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह व्यापक पिछले लॉन्च डेटा का विश्लेषण करके काम करता है ताकि उपयोगकर्ताओं को नए टोकन लॉन्च के लिए सबसे प्रभावी 'bribes' निर्धारित करने में मदद मिल सके। इस सहायता का लक्ष्य उपयोगकर्ता की रणनीतियों को अनुकूलित करना है, ओवर-bribing और अंडर-bribing दोनों को रोककर, जिससे नए टोकन अधिग्रहण के प्रयासों में दक्षता बढ़ती है।

बॉट की bribe सहायता सुविधा पिछले टोकन लॉन्च से डेटा एकत्र करके काम करती है। इस कच्चे डेटा को आउटलायर्स (outliers) को हटाने के लिए एक सफाई प्रक्रिया से गुजारा जाता है, जिसके बाद एक AI-संचालित न्यूरल नेटवर्क इसका विश्लेषण करके पैटर्न की पहचान करता है। इन पैटर्नों का उपयोग फिर कुशल bribes का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है। AI मॉडल को साप्ताहिक रूप से पुनः प्रशिक्षित किया जाता है, और इसकी भविष्यवाणी की सटीकता को विश्वसनीय सिफारिशें सुनिश्चित करने के लिए पेरेटो सिद्धांत (Pareto principle) का उपयोग करके कड़ाई से परीक्षण किया जाता है।

BribeAI मॉडल मुख्य रूप से मात्रात्मक डेटा पर विचार करता है जो अपनी भविष्यवाणियों के लिए विशेष रूप से पिछले टोकन लॉन्च से प्राप्त किया जाता है। इसमें मेट्रिक्स और संख्यात्मक जानकारी शामिल है जिसे रुझानों और पैटर्नों की पहचान करने के लिए वस्तुनिष्ठ रूप से विश्लेषण किया जा सकता है। मापने योग्य डेटा पर ध्यान केंद्रित करके, मॉडल का लक्ष्य इष्टतम bribe राशियों के लिए डेटा-आधारित अनुमान प्रदान करना है, यह सुनिश्चित करना कि इसकी सिफारिशें ऐतिहासिक प्रदर्शन पर आधारित हों।

BribeAI मॉडल जानबूझकर अपनी गणनाओं से गुणात्मक कारकों को बाहर करता है। इसका मतलब है कि प्रोजेक्ट के प्रचार, सामुदायिक भावना, या अंदरूनी स्निपिंग के उपाख्यानात्मक साक्ष्य जैसे तत्वों को इसके विश्लेषण में शामिल नहीं किया जाता है। बॉट का डिज़ाइन एक वस्तुनिष्ठ, डेटा-आधारित दृष्टिकोण को प्राथमिकता देता है जो पूरी तरह से मापने योग्य पिछले लॉन्च मेट्रिक्स पर आधारित है, उन व्यक्तिपरक मानवीय कारकों से बचते हुए जो इसकी bribe अनुमानों में पूर्वाग्रह पैदा कर सकते हैं।

उपयोगकर्ता BribeAI बॉट के साथ एक विशिष्ट कमांड भेजकर इंटरैक्ट करते हैं, जैसे कि `/assist` या `/bribe + CA`, उस Ethereum कॉन्ट्रैक्ट एड्रेस के साथ जिसका वे विश्लेषण करना चाहते हैं। बॉट फिर एक लोकप्रिय स्निपिंग बॉट से स्नाइपरों की संख्या के बारे में जानकारी का अनुरोध करता है। इसके बाद, यह एक ऑफ-चेन सिमुलेशन (off-chain simulation) करता है ताकि निर्दिष्ट कॉन्ट्रैक्ट के लिए संभावित प्री-लॉन्च टैक्स निहितार्थों और अधिकतम बैग सीमाओं का मूल्यांकन किया जा सके।

टोकन स्निपिंग में अपनी मुख्य उपयोगिता के अलावा, BRAI कई अन्य उपयोग के मामले प्रदान करता है। इसे LBank जैसे प्लेटफॉर्म पर विभिन्न ऋण या अन्य उत्पाद पेशकशों के माध्यम से यील्ड (yield) अर्जित करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, BRAI दूसरों को भुगतान भेजने या करने के लिए एक माध्यम के रूप में कार्य करता है। उपयोगकर्ता प्रचार गतिविधियों जैसे कि विशिष्ट प्लेटफॉर्म पर नए उपयोगकर्ताओं को आमंत्रित करके या विभिन्न प्लेटफॉर्म airdrops में भाग लेकर भी BRAI प्राप्त कर सकते हैं।