Dr.UZ
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牛逼 #pythia
Foresight_News
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Orama Labs 完成首次 PYTHIA 回购销毁，本次共销毁 215,310 枚
Foresight News 消息，DeSci 及 AI 资产发行协议 Orama Labs 今日宣布执行其治理代币 PYTHIA 的首次销毁，本次共销毁 215,310 枚 PYTHIA。
此次销毁在 Orama Labs 首个生态项目 ZENO 发射之后。根据此前公布的代币经济学，平台将手续费收入的 50% 直接返还给项目创作者，以持续支持生态项目发展，剩余部分则用于推动包括回购销毁在内的价值赋能措施。
此次销毁在 Orama Labs 首个生态项目 ZENO 发射之后。根据此前公布的代币经济学，平台将手续费收入的 50% 直接返还给项目创作者，以持续支持生态项目发展，剩余部分则用于推动包括回购销毁在内的价值赋能措施。
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Fuck twitter
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Mantenga Bitcoin #btc a largo plazo DCA
$BTC está impulsado a largo plazo por el coeficiente de inflación normalizado geopoliñítico mundial (demanda)
Al mismo tiempo, presenta fluctuaciones significativas en los costos asociados al consumo de energía relacionado con la potencia de cálculo (costo de producción)
Y es impulsado cíclicamente por la imaginación de los tenedores (consenso)
La gran bull market aún no ha llegado
$BTC está impulsado a largo plazo por el coeficiente de inflación normalizado geopoliñítico mundial (demanda)
Al mismo tiempo, presenta fluctuaciones significativas en los costos asociados al consumo de energía relacionado con la potencia de cálculo (costo de producción)
Y es impulsado cíclicamente por la imaginación de los tenedores (consenso)
La gran bull market aún no ha llegado
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Increíble, gracias hermano
DrUZ 哥 50m 卖房梭哈脑机鼠爆赚，是真的让我服气，多少老韭菜恐高症不敢大仓位干，本金却在一次次 PvP 中逐渐磨没了
当时敢重仓脑机鼠 PYTHIA 的人，的确是有眼光且有胆识的，一路从 2m 拉到 120m 是这个周期为数不多奖励 Holder 的 Meme
当然说回来 PYTHIA 社区也确实是我见过最 cx 最 degen 氛围最不错的社区，因此陆续在过去做了好几次解构
❚ 脑机鼠换庄和新台子
没什么能一直涨，脑机鼠也不例外，受原俄罗斯团队砸盘以及 1011 大清算影响，脑机鼠一度腰斩至 50m 附近
事实上这个跌幅相较于交易所中的山寨币已经算表现不错了，但还是有人正在试图再次给脑机鼠赋能
Orama 就是带着给脑机鼠赋能这一初衷，而诞生的 AI + DeSci 的 Launchpad，模式还是经典的质押打新
在新加坡的 BNB Chain SideEvents 上和他们团队成员有过简短交流，印象很深刻，因此一直在跟踪项目进展
根据社区消息，目前 Orama 已经完成了对脑机鼠的控盘，有长期意愿想要建设下去，社区对此也是高度迎合
并且已经通过 Certik 和 PeckShield 的安全审计，总 TVL 已经突破 360 万美金
❚ 首个质押打新项目 Zeno
尽管对于 @zenotech_ai 的信任多半来自于 Orama 长期主义带来的安全感，但 Zeno 本身也可圈可点
顺着官网指引的 Linkedin 我深挖出了创始团队的身份信息，以下是 AI 整理的内容：
- Yizi Wu（CEO）：前 Google 技术主管、Google X 早期成员，主导 Google Glass 与 Lens 项目，后创立 DeepMirror，专注空间智能与世界模型开发
- Taoran Chen（Research Scientist）：MIT 数学学士、康奈尔大学博士，伽罗瓦理论专家，美国数学奥赛前 12 名，现专注于空间智能与世界建模研究
- Kevin Chen（CFO）：曾任复星集团、摩根大通与摩根士丹利高管，拥有 16 年以上投资与金融管理经验，哥伦比亚大学硕士
（篇幅限制原文见X）
$BNB
当时敢重仓脑机鼠 PYTHIA 的人，的确是有眼光且有胆识的，一路从 2m 拉到 120m 是这个周期为数不多奖励 Holder 的 Meme
当然说回来 PYTHIA 社区也确实是我见过最 cx 最 degen 氛围最不错的社区，因此陆续在过去做了好几次解构
❚ 脑机鼠换庄和新台子
没什么能一直涨，脑机鼠也不例外，受原俄罗斯团队砸盘以及 1011 大清算影响，脑机鼠一度腰斩至 50m 附近
事实上这个跌幅相较于交易所中的山寨币已经算表现不错了，但还是有人正在试图再次给脑机鼠赋能
Orama 就是带着给脑机鼠赋能这一初衷，而诞生的 AI + DeSci 的 Launchpad，模式还是经典的质押打新
在新加坡的 BNB Chain SideEvents 上和他们团队成员有过简短交流，印象很深刻，因此一直在跟踪项目进展
根据社区消息，目前 Orama 已经完成了对脑机鼠的控盘，有长期意愿想要建设下去，社区对此也是高度迎合
并且已经通过 Certik 和 PeckShield 的安全审计，总 TVL 已经突破 360 万美金
❚ 首个质押打新项目 Zeno
尽管对于 @zenotech_ai 的信任多半来自于 Orama 长期主义带来的安全感，但 Zeno 本身也可圈可点
顺着官网指引的 Linkedin 我深挖出了创始团队的身份信息，以下是 AI 整理的内容：
- Yizi Wu（CEO）：前 Google 技术主管、Google X 早期成员，主导 Google Glass 与 Lens 项目，后创立 DeepMirror，专注空间智能与世界模型开发
- Taoran Chen（Research Scientist）：MIT 数学学士、康奈尔大学博士，伽罗瓦理论专家，美国数学奥赛前 12 名，现专注于空间智能与世界建模研究
- Kevin Chen（CFO）：曾任复星集团、摩根大通与摩根士丹利高管，拥有 16 年以上投资与金融管理经验，哥伦比亚大学硕士
（篇幅限制原文见X）
$BNB
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牛逼的
Kaito的打新翻车了，斩了70%打新的都亏麻了
有一个比较玄学的方法帮助大家判断：
1. 上来就说自己要做RWA（现实世界资产）而且要做基建的
2. 没有大的VC投资的
基本判断为诈骗。道理很简单，如果1为真，那么必须要有2。这个赛道跟其他的不一样，几乎没有例外的机会的
另外，项目团队为印度。这个周期，绝对不要再抱着什么”国人团队，狗都不玩“的心态了。这个周期，一定要优先玩国人项目，尤其是Alpha最好是带合约的。
这里的逻辑是，老外的项目，上线浇给基本就没有救了，但是国人一定会想办法把这个壳做出最大价值。跌到底了，只能拉盘才能套出流动性
有一个比较玄学的方法帮助大家判断：
1. 上来就说自己要做RWA（现实世界资产）而且要做基建的
2. 没有大的VC投资的
基本判断为诈骗。道理很简单，如果1为真，那么必须要有2。这个赛道跟其他的不一样，几乎没有例外的机会的
另外，项目团队为印度。这个周期，绝对不要再抱着什么”国人团队，狗都不玩“的心态了。这个周期，一定要优先玩国人项目，尤其是Alpha最好是带合约的。
这里的逻辑是，老外的项目，上线浇给基本就没有救了，但是国人一定会想办法把这个壳做出最大价值。跌到底了，只能拉盘才能套出流动性
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Ha estado en silencio durante más de 2 meses, $pythia debería iniciar.
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Seguiré aumentando la inversión en $PYTHIA hasta alcanzar un valor de mercado de 3 mil millones de dólares
#PYTHIA se puede comprar directamente en Binance Alpha
¡Las interfaces cerebro-máquina y la IA son el futuro!🧠🐁
En el mundo de las criptomonedas, se juega con expectativas, se juega con la imaginación del futuro!
#PYTHIA se puede comprar directamente en Binance Alpha
¡Las interfaces cerebro-máquina y la IA son el futuro!🧠🐁
En el mundo de las criptomonedas, se juega con expectativas, se juega con la imaginación del futuro!
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En mi artículo tengo mucha confianza en $PYTHIA
PANews
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Movimiento por la igualdad científica: la revolución de reconstrucción de la economía del conocimiento de un billón de dólares de DeSci
1. Análisis del contexto y la situación actual de la industria
1.1 Resumen de DeSci
Desde la producción artesanal basada en colaboración humana en la era industrial, hasta el sistema fabril reconfigurado por la energía de vapor en la era mecanizada; desde la economía de escala estandarizada inducida por la línea de producción en la era de la electrificación, hasta la revolución de la cadena de suministro global provocada por la tecnología computacional en la era de la información; hasta la red de decisiones inteligentes impulsadas por modelos de algoritmos en la actual era de IA: cada revolución tecnológica ha reconfigurado la forma en que se organizan los factores de producción. La aparición de la tecnología blockchain, a través de protocolos matemáticos, ha logrado por primera vez la 'automatización de la confianza', permitiendo la certificación en la cadena de derechos de propiedad intelectual, la circulación descentralizada de activos de datos y la distribución de valores dominada por contratos inteligentes. A través de la cadena de derechos de conocimiento y almacenamiento de datos, DeSci (Ciencia Descentralizada) está liderando una revolución disruptiva en el paradigma tecnológico, tratando de liberar la ciencia de las torres de marfil y reconfigurando la lógica de las relaciones de producción humana.
1.1 Resumen de DeSci
Desde la producción artesanal basada en colaboración humana en la era industrial, hasta el sistema fabril reconfigurado por la energía de vapor en la era mecanizada; desde la economía de escala estandarizada inducida por la línea de producción en la era de la electrificación, hasta la revolución de la cadena de suministro global provocada por la tecnología computacional en la era de la información; hasta la red de decisiones inteligentes impulsadas por modelos de algoritmos en la actual era de IA: cada revolución tecnológica ha reconfigurado la forma en que se organizan los factores de producción. La aparición de la tecnología blockchain, a través de protocolos matemáticos, ha logrado por primera vez la 'automatización de la confianza', permitiendo la certificación en la cadena de derechos de propiedad intelectual, la circulación descentralizada de activos de datos y la distribución de valores dominada por contratos inteligentes. A través de la cadena de derechos de conocimiento y almacenamiento de datos, DeSci (Ciencia Descentralizada) está liderando una revolución disruptiva en el paradigma tecnológico, tratando de liberar la ciencia de las torres de marfil y reconfigurando la lógica de las relaciones de producción humana.
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¡Usar dinero real para apoyar la carrera de nuestros socios! @Renee7eth Déjame entrar, voy a transferir un poco de dinero de la cadena a CEX 🧠😂
No he usado CEX durante varios meses, mi velocidad de respuesta es muy lenta, compré $C y caí en la mitad de la montaña.
La época más difícil para $PYTHIA fue cuando Renee trabajó durante 2 meses produciendo una serie de contenidos en video para apoyar, lo que finalmente ayudó a salir del valle.
No importa si se gana o se pierde, ¡lo principal es apoyar!
No he usado CEX durante varios meses, mi velocidad de respuesta es muy lenta, compré $C y caí en la mitad de la montaña.
La época más difícil para $PYTHIA fue cuando Renee trabajó durante 2 meses produciendo una serie de contenidos en video para apoyar, lo que finalmente ayudó a salir del valle.
No importa si se gana o se pierde, ¡lo principal es apoyar!
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Mi Marco de Toro：
Inteligencia similar al cerebro：La evolución de la IA se basa en la colaboración de señales neuronales biomiméticas y cognición $SWARMS
Interfaz cerebro-máquina：🧠🐁 Las interfaces cerebro-máquina no invasivas son más éticas y seguras en términos de privacidad, mientras que las invasivas buscan explorar el mecanismo de optimización de la transmisión bidireccional de señales eléctricas $PYTHIA
Híbrido humano-máquina：La esencia del comercio de activos es un experimento inteligente, el juego es una suposición sobre el futuro, las ganancias provienen de la tasa de acierto en la validación de suposiciones sobre el futuro
$STONKS
Inteligencia similar al cerebro：La evolución de la IA se basa en la colaboración de señales neuronales biomiméticas y cognición $SWARMS
Interfaz cerebro-máquina：🧠🐁 Las interfaces cerebro-máquina no invasivas son más éticas y seguras en términos de privacidad, mientras que las invasivas buscan explorar el mecanismo de optimización de la transmisión bidireccional de señales eléctricas $PYTHIA
Híbrido humano-máquina：La esencia del comercio de activos es un experimento inteligente, el juego es una suposición sobre el futuro, las ganancias provienen de la tasa de acierto en la validación de suposiciones sobre el futuro
$STONKS
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Estadística de Aprendizaje→🧠Biomimética del Cerebro→ 🐁Interfaz Cerebro-Máquina
↓
Redes Neuronales
↓
IA Generativa
↓
Transformador
↓
LLM→Agentes Múltiples→MCP
La Interfaz Cerebro-Máquina es una nueva tendencia en IA $PYTHIA
↓
Redes Neuronales
↓
IA Generativa
↓
Transformador
↓
LLM→Agentes Múltiples→MCP
La Interfaz Cerebro-Máquina es una nueva tendencia en IA $PYTHIA
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El barómetro BCI 🐁🧠 del mundo, $PYTHIA, está listo para volverse cada vez más escaso a medida que se desarrolla la revolución de la interfaz cerebro-computadora. Con un mecanismo de quema de tokens continuo en marcha, su valor está destinado a aumentar🔥
Prueba de Quema 🔥:
https://solscan.io/tx/4Hn16vSejwU5RHsJYvnBw5sxQb2HCYGCtPzaFX6xgEehnpqKjzheAbdwk66kBTP91tfdPkD46NxrdsCpH1zDtHBh
$PYTHIA está entrando en un ciclo de deflación!
Prueba de Quema 🔥:
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$PYTHIA está entrando en un ciclo de deflación!
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🚀 🚀 🔥🔥 🚀🚀 🔥
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$pythia $stonks $enjambres
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$pythia $stonks $enjambres
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Sin importar cómo sea tu fortuna innata, aquellos que disfrutan de la madera y el fuego, el fuego y la tierra, y la tierra y el metal, pronto tendrán 7 años consecutivos de buena fortuna, ¡una batalla por el cambio de suerte!
¿Cómo juzgarlo? Recuerda: desde el mes de perro de 2018, ¿no has estado sintiéndote constantemente reprimido? ¿Problemas financieros, malestar físico, tensiones interpersonales, dificultades en los exámenes, enemigos ocultos? Desde el perro del 18 hasta el 21 es metal y agua, del 22 al 25 en la primera mitad es agua y madera.
¡Deseo que todos los que disfrutan del fuego y la tierra vean cumplidos sus deseos! ¡Buena fortuna y buenas conexiones!
¿Cómo juzgarlo? Recuerda: desde el mes de perro de 2018, ¿no has estado sintiéndote constantemente reprimido? ¿Problemas financieros, malestar físico, tensiones interpersonales, dificultades en los exámenes, enemigos ocultos? Desde el perro del 18 hasta el 21 es metal y agua, del 22 al 25 en la primera mitad es agua y madera.
¡Deseo que todos los que disfrutan del fuego y la tierra vean cumplidos sus deseos! ¡Buena fortuna y buenas conexiones!
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Internet de próxima generación: surfear con cerebro y máquina, humanos en la cadena 🧠
La IA está en auge actualmente, sin embargo, los avances tecnológicos no son significativos, con aplicaciones floreciendo, encabezadas por robots de ventana de interacción LLM, pero el campo de la IA ha entrado en una etapa de ingeniería y expansión comercial a gran escala, y a nivel teórico ha entrado en un estancamiento. Los activos y puntos de innovación del futuro seguramente se dirigirán hacia interfaces cerebro-máquina, materiales de sustitución de nueva energía y economía espacial.
La interfaz cerebro-máquina (Brain-Computer Interface, BCI) es una tecnología que permite la interacción directa entre el cerebro humano y computadoras u otros dispositivos externos mediante el registro y la decodificación de la actividad cerebral. Su objetivo principal es proporcionar comunicación y capacidad de control a pacientes con discapacidades de función motora, y también se extiende a aplicaciones en personas sanas (como control de juegos, monitoreo de atención, etc.).
Componentes principales de BCI:
🧠 Adquisición de señales
Invasiva: mediante la implantación quirúrgica de electrodos (como matrices de microelectrodos, ECoG), la calidad de la señal es alta pero existe riesgo de infección.
No invasiva: EEG (electroencefalograma): registra la actividad eléctrica a través de electrodos en el cuero cabelludo, bajo costo pero con resolución espacial pobre. MEG (magnetoencefalograma): registra señales de campo magnético, alta resolución pero equipos costosos. fMRI (imágenes por resonancia magnética funcional): mide indirectamente la actividad neuronal a través de señales dependientes del nivel de oxígeno en sangre (BOLD). fNIRS (espectroscopía de infrarrojo cercano): utiliza señales de luz para detectar cambios en el oxígeno en sangre, portátil pero con resolución temporal baja.
🧠 Tipos de señales Potenciales evocados por eventos (ERP): como P300 (onda positiva que aparece después de 300 ms), utilizado para sistemas de deletreo. Potenciales evocados sensoriales: como potenciales evocados visuales (VEP), potenciales evocados auditivos (AEP). Señales de imaginación motora (SMR): producidas al imaginar movimientos corporales, utilizadas para controlar prótesis o cursor.
🧠 Procesamiento de señales Extracción de características: eliminar ruido y extraer información útil, los métodos comunes incluyen: Modelos espaciales comunes (CSP): maximizar la diferencia de varianza entre dos clases de señales (fórmula a continuación). Análisis de componentes independientes (ICA): separar fuentes de señal, eliminar artefactos (como interferencia por parpadeo). Transformada wavelet (WT): extraer características en el tiempo-frecuencia. Algoritmos de clasificación: mapear características a instrucciones de control, los métodos comunes incluyen: Máquinas de soporte vectorial (SVM): separar diferentes clases mediante un hiperplano. Redes neuronales (NN): como perceptrones multicapa (MLP), redes neuronales convolucionales (CNN). Sistemas de inferencia difusa (FIS): manejar señales de incertidumbre.
Direcciones de investigación futura
1. Desarrollar dispositivos no invasivos de bajo costo y alta resolución (como EEG de baja densidad);
2. Combinar algoritmos de aprendizaje profundo de alto rendimiento (como LSTM, Transformer) para mejorar la precisión de clasificación.
3. Optimizar algoritmos de procesamiento de señales en tiempo real para reducir la latencia;
4. Ampliar escenarios de aplicación (como reconocimiento de emociones, control de realidad virtual).
La IA está en auge actualmente, sin embargo, los avances tecnológicos no son significativos, con aplicaciones floreciendo, encabezadas por robots de ventana de interacción LLM, pero el campo de la IA ha entrado en una etapa de ingeniería y expansión comercial a gran escala, y a nivel teórico ha entrado en un estancamiento. Los activos y puntos de innovación del futuro seguramente se dirigirán hacia interfaces cerebro-máquina, materiales de sustitución de nueva energía y economía espacial.
La interfaz cerebro-máquina (Brain-Computer Interface, BCI) es una tecnología que permite la interacción directa entre el cerebro humano y computadoras u otros dispositivos externos mediante el registro y la decodificación de la actividad cerebral. Su objetivo principal es proporcionar comunicación y capacidad de control a pacientes con discapacidades de función motora, y también se extiende a aplicaciones en personas sanas (como control de juegos, monitoreo de atención, etc.).
Componentes principales de BCI:
🧠 Adquisición de señales
Invasiva: mediante la implantación quirúrgica de electrodos (como matrices de microelectrodos, ECoG), la calidad de la señal es alta pero existe riesgo de infección.
No invasiva: EEG (electroencefalograma): registra la actividad eléctrica a través de electrodos en el cuero cabelludo, bajo costo pero con resolución espacial pobre. MEG (magnetoencefalograma): registra señales de campo magnético, alta resolución pero equipos costosos. fMRI (imágenes por resonancia magnética funcional): mide indirectamente la actividad neuronal a través de señales dependientes del nivel de oxígeno en sangre (BOLD). fNIRS (espectroscopía de infrarrojo cercano): utiliza señales de luz para detectar cambios en el oxígeno en sangre, portátil pero con resolución temporal baja.
🧠 Tipos de señales Potenciales evocados por eventos (ERP): como P300 (onda positiva que aparece después de 300 ms), utilizado para sistemas de deletreo. Potenciales evocados sensoriales: como potenciales evocados visuales (VEP), potenciales evocados auditivos (AEP). Señales de imaginación motora (SMR): producidas al imaginar movimientos corporales, utilizadas para controlar prótesis o cursor.
🧠 Procesamiento de señales Extracción de características: eliminar ruido y extraer información útil, los métodos comunes incluyen: Modelos espaciales comunes (CSP): maximizar la diferencia de varianza entre dos clases de señales (fórmula a continuación). Análisis de componentes independientes (ICA): separar fuentes de señal, eliminar artefactos (como interferencia por parpadeo). Transformada wavelet (WT): extraer características en el tiempo-frecuencia. Algoritmos de clasificación: mapear características a instrucciones de control, los métodos comunes incluyen: Máquinas de soporte vectorial (SVM): separar diferentes clases mediante un hiperplano. Redes neuronales (NN): como perceptrones multicapa (MLP), redes neuronales convolucionales (CNN). Sistemas de inferencia difusa (FIS): manejar señales de incertidumbre.
Direcciones de investigación futura
1. Desarrollar dispositivos no invasivos de bajo costo y alta resolución (como EEG de baja densidad);
2. Combinar algoritmos de aprendizaje profundo de alto rendimiento (como LSTM, Transformer) para mejorar la precisión de clasificación.
3. Optimizar algoritmos de procesamiento de señales en tiempo real para reducir la latencia;
4. Ampliar escenarios de aplicación (como reconocimiento de emociones, control de realidad virtual).
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Deshacerse de la mentalidad competitiva es la clave para establecer una ventaja competitiva a largo plazo
La búsqueda excesiva de indicadores a corto plazo es, en esencia, ceder ante sistemas de evaluación externos, alterando así el ritmo de desarrollo propio. Un verdadero inversionista sabe que sacrificar la planificación estratégica por perseguir KPIs artificialmente establecidos es equivalente a matar la gallina de los huevos de oro. La inversión más sabia siempre es invertir en su propia lógica central🧠🐁
La búsqueda excesiva de indicadores a corto plazo es, en esencia, ceder ante sistemas de evaluación externos, alterando así el ritmo de desarrollo propio. Un verdadero inversionista sabe que sacrificar la planificación estratégica por perseguir KPIs artificialmente establecidos es equivalente a matar la gallina de los huevos de oro. La inversión más sabia siempre es invertir en su propia lógica central🧠🐁
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Decodificación de la memoria 🧠🐁: Los astrocitos trabajan con las neuronas a través de señales de calcio para potencialmente codificar y modular la memoria. Este mecanismo puede explicar cómo el cerebro almacena vastos datos. Es interesante ver a @Biosynq_ai centrándose en los astrocitos, estudiando su papel en el procesamiento de la información
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