GRASS मूल्य($GRASS)

Grass एक decentralized network और Web3 project है जिसे artificial intelligence के लिए data layer के रूप में कार्य करने के लिए बनाया गया है। इसका प्राथमिक लक्ष्य व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं को वैश्विक नेटवर्क में योगदान देकर अपने अप्रयुक्त internet bandwidth को monetize करने की अनुमति देना है। इस bandwidth का उपयोग परियोजना द्वारा सार्वजनिक web data को scrape करने के लिए किया जाता है, जिसे बाद में विभिन्न AI models को प्रशिक्षित करने के लिए process, structure और उपयोग किया जाता है। इस प्रक्रिया को decentralize करके, परियोजना का लक्ष्य प्रमुख तकनीकी निगमों द्वारा उपयोग की जाने वाली centralized data collection विधियों का एक अधिक न्यायसंगत और पारदर्शी विकल्प बनाना है। यह नेटवर्क एक node system के माध्यम से काम करता है जहां प्रतिभागी अपने डिवाइस पर browser extension या application इंस्टॉल करते हैं। ये nodes उपयोगकर्ता के निजी डेटा या browsing history तक पहुंचे बिना सुरक्षित रूप से खाली internet resources साझा करते हैं। यह प्रोजेक्ट Solana blockchain पर एक Layer 2 sovereign rollup के रूप में विकसित किया गया है, जो इसके बड़े पैमाने के डेटा संचालन के लिए आवश्यक उच्च गति और कम लागत प्रदान करता है। तकनीकी रूप से, यह प्रोजेक्ट एकत्र किए जा रहे डेटा की प्रामाणिकता को सत्यापित करने के लिए zero-knowledge proofs को शामिल करता है। यह सुनिश्चित करता है कि AI developers को प्रदान किए गए datasets सटीक हैं और उनके साथ कोई छेड़छाड़ नहीं की गई है। इसमें एक समर्पित data ledger भी है जो web data की उत्पत्ति और परिवर्तन को ट्रैक करने के लिए एक immutable record के रूप में कार्य करता है, जो उच्च गुणवत्ता वाली प्रशिक्षण सामग्री की आवश्यकता वाले AI labs के लिए पारदर्शिता प्रदान करता है। GRASS token ecosystem की native utility और governance asset के रूप में कार्य करता है। टोकन धारक protocol की निर्णय लेने की प्रक्रिया में भाग ले सकते हैं, upgrades और भविष्य के विकास पर मतदान कर सकते हैं। टोकन का उपयोग staking के लिए भी किया जाता है, जो नेटवर्क के infrastructure, जैसे कि इसके routers, को सुरक्षित करने में मदद करता है। इसके अतिरिक्त, टोकन नेटवर्क के भीतर लेनदेन के माध्यम के रूप में कार्य करता है, विशेष रूप से उन संस्थाओं के लिए जो structured datasets तक पहुंचना चाहते हैं या नेटवर्क के computational resources का उपयोग करना चाहते हैं। उपयोगकर्ताओं को rewards system के माध्यम से नेटवर्क में शामिल होने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है। अपने nodes को सक्रिय रखकर और नए प्रतिभागियों को refer करके, उपयोगकर्ता पुरस्कार अर्जित करते हैं जो decentralized data layer के विकास और संचालन में उनके योगदान का प्रतिनिधित्व करते हैं। यह मॉडल इंटरनेट के infrastructure के स्वामित्व को निगमों से उन व्यक्तियों तक स्थानांतरित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो अंतर्निहित संसाधन प्रदान करते हैं। अधिक जानकारी हासिल करें

क्या आप $GRASS कैसे खरीदें खरीदना चाहते हैं? प्रक्रिया सरल और परेशानी मुक्त है! आप हमारी चरण-दर-चरण खरीदारी गाइड का पालन करके LBank पर आसानी से $GRASS खरीद सकते हैं। हम LBank पर पंजीकरण करने और विभिन्न सुविधाजनक भुगतान विकल्पों का उपयोग करने के तरीके के बारे में विस्तृत निर्देश और वीडियो ट्यूटोरियल प्रदान करते हैं।

--

क्रिप्टोकरेंसी की कीमतों में उच्च बाजार जोखिम और उतार-चढ़ाव होता रहता है। आपको केवल उन्हीं परियोजनाओं और उत्पादों में निवेश करना चाहिए जिनसे आप परिचित हैं और उनसे जुड़े जोखिमों को समझते हैं। निवेश संबंधी कोई भी निर्णय लेने से पहले अपने निवेश अनुभव, वित्तीय स्थिति, निवेश उद्देश्यों और जोखिम सहनशीलता पर ध्यानपूर्वक विचार करें और किसी स्वतंत्र वित्तीय सलाहकार से परामर्श लें। इस सामग्री को वित्तीय सलाह नहीं माना जाना चाहिए। पिछला प्रदर्शन भविष्य के प्रदर्शन का विश्वसनीय संकेतक नहीं है। आपके निवेश का मूल्य घट या बढ़ सकता है, और हो सकता है कि आपको अपनी निवेशित राशि वापस न मिले। आप अपने निवेश संबंधी निर्णयों के लिए पूरी तरह से जिम्मेदार हैं। LBank आपके द्वारा होने वाले किसी भी नुकसान के लिए जिम्मेदार नहीं है। अधिक जानकारी के लिए, कृपया हमारी उपयोग की शर्तें और जोखिम चेतावनियाँ देखें। कृपया यह भी ध्यान दें कि ऊपर उल्लिखित क्रिप्टोकरेंसी से संबंधित डेटा (जैसे कि इसकी वर्तमान वास्तविक समय की कीमत) तृतीय पक्षों से प्राप्त किया गया है और बिना किसी प्रतिनिधित्व या वारंटी के केवल सूचनात्मक उद्देश्यों के लिए "जैसा है" के आधार पर प्रदान किया गया है। तृतीय-पक्ष वेबसाइटों के लिंक LBank के नियंत्रण में नहीं हैं, और LBank ऐसी वेबसाइटों या उनकी सामग्री की विश्वसनीयता या सटीकता के लिए जिम्मेदार नहीं है।