「0G e Mira: O Mapa de Infraestrutura em Construção」 Na semana passada, 0G @0G_labs e Mira @Mira_Network @MiraNetworkCN concluíram o TGE, e a reação do mercado foi bastante positiva. @0G_labs está constantemente expandindo na mainnet, com a base de cross-chain e armazenamento cada vez mais sólida. @Mira_Network está investindo continuamente na rede de validação, tornando a colaboração e o ecossistema mais abrangentes. Cada um deles avança, como se estivesse preenchendo lacunas cruciais em um mesmo quebra-cabeça, gradualmente formando um mapa mais completo da infraestrutura de AI. ____🐼____📝____ 🐼____📝____ 🐼____📝____ 『Avanço da Mainnet 0G』 O mapa da mainnet 0G @0G_labs está se expandindo rapidamente. @ankr já se conectou, fornecendo uma infraestrutura RPC eficiente e estável para Aristotle, garantindo aos desenvolvedores velocidade e escalabilidade, apoiando a implementação de aplicações de AI. Ao mesmo tempo, @chainlink também lançou 0G @0G_labs, usando o CCIP como protocolo central de cross-chain, permitindo que o $0G tenha a posição de Cross-Chain Token (CCT) e atendendo à demanda de oráculos de baixa latência com Data Streams. A adição dessas duas grandes infraestruturas torna os cenários de cross-chain e impulsionados por AI de 0G @0G_labs cada vez mais sólidos, realmente iniciando uma trajetória de crescimento em meio à adversidade. ____🐼____📝____ 🐼____📝____ 🐼____📝____ 『Colaboração e Expansão』 Mira @Mira_Network tem avançado rapidamente, sem parar um momento, colaborando com mais projetos para tornar a rede de validação mais abrangente. @plumenetwork conquistou mais de 200 mil usuários no mercado RWA, tornando-se a porta de entrada para capital e usuários; @0G_labs fornece armazenamento descentralizado otimizado para AI, aumentando a permanência e verificabilidade dos dados. Mira @Mira_Network @MiraNetworkCN também está constantemente conectando mais infraestruturas e aplicações, estendendo a capacidade de validação para poder computacional, dados, modelos e cenários. 『Poder Computacional e Ecossistema』 O consenso de GPU distribuído é suportado por @ionet, @exa_bits, @SpheronFDN, @Hyperbolic_labs, @gaib_ai, entre outros, reduzindo custos e eliminando pontos únicos; no ecossistema de agentes inteligentes, @sendaifun, @arcdotfun, @myshell_ai, @Spectral_Labs, @PhalaNetwork, entre outros, se conectam à validação da Mira, garantindo a confiabilidade da saída.
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