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- 📢 Gate廣場 #MBG任务挑战# 發帖贏大獎活動火熱開啓！
想要瓜分1,000枚MBG？現在就來參與，展示你的洞察與實操，成爲MBG推廣達人！
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如何參與：
1️⃣ 調研MBG項目
對MBG的基本面、社區治理、發展目標、代幣經濟模型等方面進行研究，分享你對項目的深度研究。
2️⃣ 參與並分享真實體驗
參與MBG相關活動（包括CandyDrop、Launchpool或現貨交易），並曬出你的參與截圖、收益圖或實用教程。可以是收益展示、簡明易懂的新手攻略、小竅門，也可以是現貨行情點位分析，內容詳實優先。
3️⃣ 鼓勵帶新互動
如果你的帖子吸引到他人參與活動，或者有好友評論“已參與/已交易”，將大幅提升你的獲獎概率！
MBG熱門活動（帖文需附下列活動連結）：
Gate第287期Launchpool：MBG — 質押ETH、MBG即可免費瓜分112,500 MBG，每小時領取獎勵！參與攻略見公告：https://www.gate.com/announcements/article/46230
Gate CandyDrop第55期：CandyDrop x MBG — 通過首次交易、交易MBG、邀請好友註冊交易即可分187,500 MBG！參與攻略見公告：https://www.gate.com/announcements
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#GateSquare # #星火计划# #内容创作者新纪元 # #KOL集结令#
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🎮 本期聚焦：Yooldo Games (ESPORTS)
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💡 內容創作 + 空投參與 = 雙重加分，大獎候選人就是你！
💰總獎池：4,464 枚 $ESPORTS
🏆 一等獎（1名）：964 枚
🥈 二等獎（5名）：每人 400 枚
🥉 三等獎（10名）：每人 150 枚
🚀 參與方式：
在 Gate廣場發布不少於 300 字的原創文章
添加標籤： #Gate广场征文活动第三期#
每篇文章需 ≥3 個互動（點讚 / 評論 / 轉發）
發布參與 Launchpool / CandyDrop / Alpha 任一活動的截圖，作爲獲獎資格憑證
同步轉發至 X（推特）可增加獲獎概率，標籤：#GateSquare 👉 https://www.gate.com/questionnaire/6907
🎯 雙倍獎勵機會：參與第 286 期 Launchpool！
質押 BTC 或 ESPORTS，瓜分 803,571 枚 $ESPORTS，每小時發放
時間：7 月 21 日 20:00 – 7 月 25 日 20:00（UTC+8）
🧠 寫作方向建議：
Yooldo
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二等獎（5名）： 每人 60 枚 $ERA
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👉 參與方式：
1.在 Gate廣場發布你對 ERA 項目的獨到見解貼文
2.在貼文中添加標籤： #Gate广场征文活动第二期# ，貼文字數不低於300字
3.將你的文章或觀點同步到X，加上標籤：Gate Square 和 ERA
4.徵文內容涵蓋但不限於以下創作方向：
ERA 項目亮點：作爲區塊鏈基礎設施公司，ERA 擁有哪些核心優勢？
ERA 代幣經濟模型：如何保障代幣的長期價值及生態可持續發展？
參與並推廣 Gate x Caldera (ERA) 生態周活動。點擊查看活動詳情：https://www.gate.com/announcements/article/46169。
歡迎圍繞上述主題，或從其他獨特視角提出您的見解與建議。
⚠️ 活動要求：
原創內容，至少 300 字， 重復或抄襲內容將被淘汰。
不得使用 #Gate广场征文活动第二期# 和 #ERA# 以外的任何標籤。
每篇文章必須獲得 至少3個互動，否則無法獲得獎勵
鼓勵圖文並茂、深度分析，觀點獨到。
⏰ 活動時間：2025年7月20日 17
OPML：區塊鏈上高效低成本的AI模型訓練與推理方案
OPML: 高效的區塊鏈機器學習方案
OPML(Optimistic機器學習)是一種創新的區塊鏈AI模型推理和訓練方法。相比ZKML，OPML具有成本低、效率高的優勢。即使在普通PC上也能運行大型語言模型,如26GB的7B-LLaMA。
OPML採用驗證遊戲機制,類似Truebit和Optimistic Rollup系統,實現去中心化和可驗證的ML服務。其流程包括:
OPML的單階段驗證遊戲採用精確定位協議,通過虛擬機(VM)實現鏈下執行和鏈上仲裁。爲提高AI推理效率,OPML使用專門設計的輕量級DNN庫,並提供轉換腳本支持主流ML框架。VM鏡像採用默克爾樹管理,只將根哈希上傳鏈上。
然而,單階段驗證遊戲局限於VM內執行,無法充分利用GPU/TPU加速。爲此,OPML提出了多階段驗證遊戲方案。在非最後階段,計算可在本地環境中靈活執行,充分發揮硬件性能。多階段方法顯著提升了執行效率,接近原生環境水平。
以LLaMA模型爲例,OPML採用兩階段方法:
多階段OPML相比單階段實現了α倍加速,其中α爲GPU/並行計算的加速比。此外,多階段方法還大幅減小了默克爾樹大小。
爲確保跨平台一致性,OPML採用定點算法和軟件浮點庫,克服了硬件差異帶來的挑戰。
總的來說,OPML爲區塊鏈上的機器學習提供了一種高效、低成本的解決方案,具有廣闊的應用前景。