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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
- 📢 #Gate广场征文活动第三期# 正式啓動！
🎮 本期聚焦：Yooldo Games (ESPORTS)
✍️ 分享獨特見解 + 參與互動推廣，若同步參與 Gate 第 286 期 Launchpool、CandyDrop 或 Alpha 活動，即可獲得任意獎勵資格！
💡 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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活動詳情: https://www.gate.com/announcements/article/45974
- 📢 #Gate广场征文活动第二期# 正式啓動！
分享你對 $ERA 項目的獨特觀點，推廣ERA上線活動， 700 $ERA 等你來贏！
💰 獎勵：
一等獎（1名）： 100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？
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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
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⏰ 活動時間：2025年7月18日 16:00 - 2025年7月28日 23:59（UTC+8）
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DataFi：AI時代的新興數據賽道與Web3機遇
人工智能時代的數據價值：DataFi的崛起與前景
在全球競相構建最佳基礎模型的時代，計算能力和模型架構固然重要，但真正的護城河是訓練數據。本文將探討AI數據賽道的潛力，以及Web3 DataFi作爲新興領域的發展前景。
Scale AI的成功之路
Scale AI憑藉早期洞察數據在AI產業中的重要性而脫穎而出。作爲AI模型的三大支柱之一，數據的重要性日益凸顯。Scale AI不僅提供大量準確的標注數據，還將業務拓展至數據生成領域，並組建AI trainer團隊爲模型訓練提供優質數據。
模型訓練的數據需求
模型訓練分爲預訓練和微調兩個階段。預訓練階段需要大量網路爬取的文本、代碼等信息，而微調階段則需要經過精心處理的、有針對性的數據集。這兩類數據構成了AI Data賽道的主體。隨着模型能力的提升，高質量、專業化的訓練數據將成爲關鍵競爭因素。
Web3 DataFi的優勢
相比傳統數據公司，Web3 DataFi具有以下優勢：
對普通用戶而言，DataFi是參與去中心化AI項目的理想切入點，無需高昂的硬件投入或專業技術背景。
Web3 DataFi潛力項目
多個DataFi項目已獲得可觀融資，其中包括：
項目發展思考
當前DataFi項目面臨的挑戰包括：
結語
DataFi代表了人類智能與機器智能的長期共生關係。對於那些對AI時代充滿不確定性的人來說，參與DataFi項目可能是一個順應趨勢的明智選擇。