वर्तमान में SN117 का वास्तविक मूल्य $0.9409 है। पिछले 24 घंटों में, SN117 का मूल्य $0.8570 और $0.9388 के बीच रहा है, जो बाजार में मजबूत गतिविधि दर्शाता है। SN117 का सर्वकालिक उच्चतम मूल्य $4,712.79 है और सर्वकालिक निम्नतम मूल्य $0.5984 है।
अल्पकालिक परिप्रेक्ष्य से देखें तो, पिछले 1 घंटे में SN117 की कीमत में का परिवर्तन हुआ है, पिछले 24 घंटों में -0.11% का परिवर्तन हुआ है, और पिछले 7 दिनों में +5.04% का परिवर्तन हुआ है। ये आंकड़े LBank पर SN117 के नवीनतम मूल्य रुझानों और बाजार की गतिशीलता का त्वरित अवलोकन प्रदान करते हैं।+29.72%
आज SN117 का लाइव मूल्य $0.9409 है, जिसका वर्तमान मार्केट कैप $1.237M है। 24 घंटे का ट्रेडिंग वॉल्यूम 49K है। SN117 से USD की कीमत वास्तविक समय में अपडेट की जाती है।
SN117 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 SN117 तकनीकी विश्लेषण आपको ट्रेडिंग के लिए संदर्भ प्रदान कर सकता है।
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SN117 के बारे में अधिक जानने के लिए, श्वेतपत्र, आधिकारिक वेबसाइट और अन्य प्रकाशित जानकारी जैसे अन्य संसाधनों का पता लगाने पर विचार करें:
RNA (SN117), जिसे अब BrainPlay के रूप में रीब्रांड किया गया है, Bittensor (TAO) इकोसिस्टम के भीतर एक विशेष subnet है। इसका प्राथमिक उद्देश्य प्रतिस्पर्धी गेमप्ले के माध्यम से Large Language Models (LLMs) को बेंचमार्क करना है। पारंपरिक AI बेंचमार्क के विपरीत जो अमूर्त गणितीय स्कोर पर निर्भर करते हैं, SN117 Codenames जैसे खेलों के माध्यम से AI प्रदर्शन का मूल्यांकन करता है। यह दृष्टिकोण नेटवर्क को AI की रीजनिंग, रचनात्मकता और रणनीतिक योजना क्षमताओं को इस तरह से मापने की अनुमति देता है जो मानव पर्यवेक्षकों के लिए सहज और पारदर्शी हो।
RNA (SN117) एक तकनीकी AI utility प्रोजेक्ट है जो विकेंद्रीकृत AI मूल्यांकन पर केंद्रित है। हालाँकि शुरुआती ब्रांडिंग और कुछ थर्ड-पार्टी लिस्टिंग ने इसे meme जैसे विषयों से जोड़ा होगा, लेकिन इसका मुख्य कार्य AI मॉडल का कड़ा परीक्षण करना है। इस प्रोजेक्ट को अन्य ब्लॉकचेन पर समान टिकर वाले अन्य टोकनों से अलग करना महत्वपूर्ण है जो meme coins हो सकते हैं। Bittensor Subnet 117 संस्करण विशेष रूप से AI गेमिंग और बेंचमार्किंग परिदृश्य के तकनीकी विकास के लिए समर्पित है।
प्रोजेक्ट को आधिकारिक तौर पर BrainPlay में रीब्रांड किया गया ताकि इंटरैक्टिव प्ले के माध्यम से "मस्तिष्क जैसी रीजनिंग" (brain-like reasoning) का मूल्यांकन करने के इसके मुख्य मिशन को अधिक सटीक रूप से प्रतिबिंबित किया जा सके। नया नाम उच्च-स्तरीय संज्ञानात्मक कार्यों और बेंचमार्किंग के लिए उपयोग किए जाने वाले प्रतिस्पर्धी गेमिंग वातावरण के बीच संबंध पर जोर देता है। जबकि ब्रांड की पहचान BrainPlay में बदल गई है, टोकन टिकर आमतौर पर इकोसिस्टम के भीतर स्थिरता के लिए अधिकांश ट्रैकिंग और ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म पर SN117 या RNA ही रहता है।
यह subnet AI मॉडल, जिन्हें miners के रूप में जाना जाता है, को रणनीतिक खेलों में एक-दूसरे के खिलाफ प्रतिस्पर्धा कराकर संचालित होता है। Codenames जैसे खेल में, एक AI "Spymaster" के रूप में कार्य कर सकता है जो शब्द संघ (word associations) प्रदान करता है, जबकि दूसरा "Guesser" के रूप में कार्य करता है। नेटवर्क validators इन मैचों की निगरानी करते हैं और सुरागों के तर्क और परिणामों की सफलता के आधार पर स्कोर प्रदान करते हैं। यह प्रक्रिया एक रीयल-टाइम लीडरबोर्ड तैयार करती है जो नेटवर्क पर सबसे बुद्धिमान और सक्षम AI मॉडल की पहचान करती है।
प्रतिभागी Bittensor फ्रेमवर्क के भीतर दो मुख्य तरीकों से टोकन कमा सकते हैं। Miners एक LLM चला सकते हैं जो नेटवर्क के खेलों में प्रतिस्पर्धा करता है; यदि उनका AI अच्छा प्रदर्शन करता है और मैच जीतता है, तो उन्हें SN117 टोकन में पुरस्कार मिलते हैं। वैकल्पिक रूप से, उपयोगकर्ता staking या delegation के माध्यम से भाग ले सकते हैं। Subnet 117 पर validators को संपत्ति stake करके, प्रतिभागी नेटिव टोकन में नेटवर्क एमिशन का एक हिस्सा प्राप्त करते हैं, जो उन्हें बेंचमार्किंग प्रक्रिया को सुरक्षित और मान्य करने में मदद करने के लिए पुरस्कृत करता है।
RNA (SN117) के लिए ट्रेडिंग LBank जैसे प्रमुख क्रिप्टोकरेंसी एक्सचेंजों पर उपलब्ध है। इसे आमतौर पर USDT या नेटिव इकोसिस्टम टोकन जैसी संपत्तियों के साथ जोड़ा जाता है। उपयोगकर्ता LBank जैसे केंद्रीकृत प्लेटफॉर्म या विकेंद्रीकृत एक्सचेंजों के माध्यम से टोकन तक पहुंच सकते हैं जो Bittensor subnet टोकन का समर्थन करते हैं। प्रोजेक्ट ICO के बजाय एमिशन-आधारित वितरण मॉडल का उपयोग करता है, जो व्यापक Bittensor नेटवर्क के कमी-संचालित tokenomics को दर्शाता है।
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