वर्तमान में SN40 का वास्तविक मूल्य $0.7203 है। पिछले 24 घंटों में, SN40 का मूल्य $0.6534 और $0.7920 के बीच रहा है, जो बाजार में मजबूत गतिविधि दर्शाता है। SN40 का सर्वकालिक उच्चतम मूल्य $1.61 है और सर्वकालिक निम्नतम मूल्य $0.4064 है।
अल्पकालिक परिप्रेक्ष्य से देखें तो, पिछले 1 घंटे में SN40 की कीमत में का परिवर्तन हुआ है, पिछले 24 घंटों में -0.09% का परिवर्तन हुआ है, और पिछले 7 दिनों में +9.25% का परिवर्तन हुआ है। ये आंकड़े LBank पर SN40 के नवीनतम मूल्य रुझानों और बाजार की गतिशीलता का त्वरित अवलोकन प्रदान करते हैं।+16.87%
आज SN40 का लाइव मूल्य $0.7203 है, जिसका वर्तमान मार्केट कैप $2.577M है। 24 घंटे का ट्रेडिंग वॉल्यूम 86K है। SN40 से USD की कीमत वास्तविक समय में अपडेट की जाती है।
SN40 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 SN40 तकनीकी विश्लेषण आपको ट्रेडिंग के लिए संदर्भ प्रदान कर सकता है।
इसका मूल्य क्या होगा? आप SN40 के लिए अल्पकालिक और दीर्घकालिक मूल्य पूर्वानुमान करने के लिए हमारे मूल्य पूर्वानुमान उपकरण का उपयोग कर सकते हैं।
में कल, अगले सप्ताह या अगले महीने SN40 का मूल्य कितना होगा? 2025, 2026, 2027, 2028 या यहाँ तक कि 10 या 20 वर्षों में आपकी SN40 संपत्तियों का क्या होगा? अभी की जाँच करें! SN40 मूल्य पूर्वानुमान
SN40 के बारे में अधिक जानने के लिए, श्वेतपत्र, आधिकारिक वेबसाइट और अन्य प्रकाशित जानकारी जैसे अन्य संसाधनों का पता लगाने पर विचार करें:
Chunking (sn40) Bittensor नेटवर्क के भीतर एक विशेष सबनेट है जो Large Language Models के लिए डेटा प्रोसेसिंग को अनुकूलित करने के लिए समर्पित है। इसका मुख्य ध्यान "smart chunking" एल्गोरिदम के विकास पर है। इसमें बड़े, जटिल डेटासेट को छोटे, सिमेंटिक रूप से अर्थपूर्ण सेगमेंट में तोड़ना शामिल है। माइनर्स को अधिक सर्च करने योग्य और प्रासंगिक डेटा टुकड़े बनाने के लिए प्रोत्साहित करके, SN40 सीधे AI प्रतिक्रियाओं की सटीकता और दक्षता में सुधार करता है, जो विकेंद्रीकृत बुद्धिमत्ता के लिए एक महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे की परत के रूप में कार्य करता है।
अधिकांश मानक RAG सिस्टम टेक्स्ट को विभाजित करने के लिए बुनियादी कैरेक्टर लिमिट का उपयोग करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप अक्सर संदर्भ (context) का नुकसान होता है। SN40 "Smart Chunking" को प्रोत्साहित करता है, जो एक बेहतर तरीका है जो यह निर्धारित करने के लिए सिमेंटिक अर्थ का उपयोग करता है कि टेक्स्ट को कहाँ विभाजित किया जाना चाहिए। यह सुनिश्चित करता है कि जब कोई AI जानकारी प्राप्त करता है, तो वह आसपास के संदर्भ को खोए बिना सबसे प्रासंगिक डेटा तक पहुँचता है। सिमेंटिक अखंडता बनाए रखने के लिए माइनर्स को पुरस्कृत करके, SN40 जटिल पुनर्प्राप्ति और जनरेशन कार्यों में AI आउटपुट की सटीकता को काफी बढ़ाता है।
VectorChat, SN40 सबनेट के पीछे मुख्य संगठन और विकास टीम है। उन्होंने सबनेट के माइनर्स द्वारा निर्मित स्मार्ट चंकिंग तकनीक का उपयोग करके अपने स्वयं के वर्टिकली इंटीग्रेटेड AI समाधानों को शक्ति प्रदान करने के लिए एक "डिमांड लूप" बनाया है। यह वर्टिकल इंटीग्रेशन सुनिश्चित करता है कि विकेंद्रीकृत माइनर्स द्वारा की गई तकनीकी प्रगति का तत्काल वास्तविक दुनिया में अनुप्रयोग हो, जिससे Chunking इकोसिस्टम के भीतर विकसित तकनीक की उपयोगिता बढ़ती है।
sn40 टोकन Subnet 40 के लिए विशिष्ट "alpha token" है। Dynamic TAO (dTAO) फ्रेमवर्क के तहत, प्रत्येक सबनेट का अपना अनूठा टोकन होता है जो TAO के साथ युग्मित लिक्विडिटी पूल में मौजूद होता है। उपयोगकर्ता Bittensor नेटवर्क के आंतरिक Automated Market Maker (AMM) के माध्यम से sn40 टोकन को स्वैप कर सकते हैं। टोकन प्रदर्शन और नेटवर्क आंकड़ों से संबंधित जानकारी को आधिकारिक ब्लॉकचेन एक्सप्लोरर और समर्थित इकोसिस्टम डैशबोर्ड के माध्यम से ट्रैक किया जा सकता है।
SN40 पर माइनिंग एक संसाधन-गहन प्रक्रिया है जिसके लिए उच्च-प्रदर्शन वाले हार्डवेयर की आवश्यकता होती है। माइनर्स को आमतौर पर सिमेंटिक चंकिंग के लिए आवश्यक जटिल embedding models चलाने के लिए शक्तिशाली CPUs और विशेष GPUs, जैसे NVIDIA A100 या H100 मॉडल की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, बड़े डेटासेट को सिंक करने के लिए हाई नेटवर्क बैंडविड्थ आवश्यक है। ये आवश्यकताएं सुनिश्चित करती हैं कि सबनेट डेटा प्रोसेसिंग गति और गुणवत्ता के उच्च मानकों को बनाए रखे।
वैलिडेटर्स माइनर्स का मूल्यांकन उच्च-गुणवत्ता वाले, प्रासंगिक डेटा सेगमेंट तैयार करने की उनकी क्षमता के आधार पर करते हैं। मुख्य प्रदर्शन मेट्रिक्स में Cosine Similarity शामिल है, जो मापता है कि एक चंक किसी विशिष्ट क्वेरी से कितनी अच्छी तरह मेल खाता है। इसके अतिरिक्त, माइनर्स को उच्च "intra-chunk similarity" बनाए रखते हुए "inter-chunk dissimilarity" को अधिकतम करने की उनकी क्षमता पर स्कोर दिया जाता है। यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक चंक अलग है फिर भी आंतरिक रूप से सुसंगत है, जो AI मॉडल के संदर्भ के लिए सबसे प्रभावी डेटा संरचना प्रदान करता है।
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