Dr.UZ
Ph.Degen #Meme | Cooking the TechCult | Constitution of Liberty Follower | Invest #AI Build #DESCI #RWA
34 Obserwowani
6.1K+ Obserwujący
668 Polubione
48 Udostępnione
Wszystko
Cytaty
Filmy
Tłumacz
牛逼 #pythia
Foresight_News
--
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。
Tłumacz
Fuck twitter
Tłumacz
Tłumacz
牛逼，谢谢兄弟
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
Tłumacz
牛逼的
Kaito's new investment failed, with 70% of new investments losing money
There is a somewhat mystical method to help everyone judge:
1. They come out and say they want to do RWA (real-world assets) and that they want to focus on infrastructure.
2. There is no major VC investment.
Basically, this is a judgment of fraud. The reasoning is simple: if 1 is true, then 2 must exist. This sector is different from others; there are almost no exceptions.
Additionally, the project team is from India. In this cycle, absolutely do not hold onto the mindset of "local teams, even dogs won't play with them." In this cycle, you must prioritize local projects, especially Alpha, which is best to have contracts.
The logic here is that foreign projects, once launched, are basically doomed, but locals will definitely find a way to maximize the value of this shell. Once it hits rock bottom, the only way to extract liquidity is to pump it up.
There is a somewhat mystical method to help everyone judge:
1. They come out and say they want to do RWA (real-world assets) and that they want to focus on infrastructure.
2. There is no major VC investment.
Basically, this is a judgment of fraud. The reasoning is simple: if 1 is true, then 2 must exist. This sector is different from others; there are almost no exceptions.
Additionally, the project team is from India. In this cycle, absolutely do not hold onto the mindset of "local teams, even dogs won't play with them." In this cycle, you must prioritize local projects, especially Alpha, which is best to have contracts.
The logic here is that foreign projects, once launched, are basically doomed, but locals will definitely find a way to maximize the value of this shell. Once it hits rock bottom, the only way to extract liquidity is to pump it up.
Tłumacz
沉寂了2个多月 $pythia 该启动了
Zobacz oryginał
Będę cały czas zwiększać pozycję w $PYTHIA, aż osiągnie wartość rynkową 3 miliardów dolarów
#PYTHIA można bezpośrednio kupić na Binance Alpha
Interfejsy mózg-maszyna i AI to przyszłość! 🧠🐁
W świecie kryptowalut chodzi o oczekiwania, chodzi o wyobraźnię przyszłości!
#PYTHIA można bezpośrednio kupić na Binance Alpha
Interfejsy mózg-maszyna i AI to przyszłość! 🧠🐁
W świecie kryptowalut chodzi o oczekiwania, chodzi o wyobraźnię przyszłości!
Zobacz oryginał
W moim artykule bardzo dobrze oceniam $PYTHIA
PANews
--
Ruch na rzecz równości w nauce: rewolucja w miliardowej gospodarce wiedzy DeSci
1. Tło przemysłowe i analiza stanu obecnego
1.1 Przegląd DeSci
Od produkcji rzemieślniczej opartej na współpracy ludzkiej po fabryczny system rekonstruowany przez parę mechaniczną; od przemysłu elektrycznego, który generował standardyzację i gospodarki skali, do rewolucji globalnego łańcucha dostaw wywołanej technologią komputerową; aż do obecnej ery AI, napędzanej sieciami inteligentnych decyzji - każda rewolucja technologiczna przekształca organizację czynników produkcji. A pojawienie się technologii blockchain po raz pierwszy zrealizowało 'automatyzację zaufania' przez matematyczne protokoły, co umożliwiło potwierdzenie praw własności intelektualnej na blockchainie, zdecentralizowany obieg aktywów danych i podział wartości kierowany przez inteligentne kontrakty. Poprzez upublicznienie wiedzy i przechowywanie danych na blockchainie, DeSci (zdecentralizowana nauka) prowadzi rewolucję paradygmatu technologicznego, próbując uwolnić naukę z zamkniętej wieży słoniowej, w której logika relacji produkcyjnych ludzkości przechodzi skok paradygmatowy.
1.1 Przegląd DeSci
Od produkcji rzemieślniczej opartej na współpracy ludzkiej po fabryczny system rekonstruowany przez parę mechaniczną; od przemysłu elektrycznego, który generował standardyzację i gospodarki skali, do rewolucji globalnego łańcucha dostaw wywołanej technologią komputerową; aż do obecnej ery AI, napędzanej sieciami inteligentnych decyzji - każda rewolucja technologiczna przekształca organizację czynników produkcji. A pojawienie się technologii blockchain po raz pierwszy zrealizowało 'automatyzację zaufania' przez matematyczne protokoły, co umożliwiło potwierdzenie praw własności intelektualnej na blockchainie, zdecentralizowany obieg aktywów danych i podział wartości kierowany przez inteligentne kontrakty. Poprzez upublicznienie wiedzy i przechowywanie danych na blockchainie, DeSci (zdecentralizowana nauka) prowadzi rewolucję paradygmatu technologicznego, próbując uwolnić naukę z zamkniętej wieży słoniowej, w której logika relacji produkcyjnych ludzkości przechodzi skok paradygmatowy.
Zobacz oryginał
Pomóż partnerom w ich przedsięwzięciach prawdziwymi pieniędzmi! @Renee7eth Pozwól mi wejść, zaraz przekażę trochę pieniędzy na CEX 🧠😂
Kilka miesięcy bez CEX, moje ruchy są bardzo wolne, kopiując $C dotarłem do połowy góry
Najtrudniejszy moment dla $PYTHIA to czas, kiedy Renee przez 2 miesiące pracowała nad serią filmów wspierających, co pozwoliło nam stopniowo wyjść z kryzysu
Nie ma znaczenia, czy zarabiamy, najważniejsze to wsparcie!
Kilka miesięcy bez CEX, moje ruchy są bardzo wolne, kopiując $C dotarłem do połowy góry
Najtrudniejszy moment dla $PYTHIA to czas, kiedy Renee przez 2 miesiące pracowała nad serią filmów wspierających, co pozwoliło nam stopniowo wyjść z kryzysu
Nie ma znaczenia, czy zarabiamy, najważniejsze to wsparcie!
Zobacz oryginał
Moja rama byka：
Inteligencja mózgowa：Ewolucja AI opiera się na współpracy sygnałów nerwowych bionicznymi i poznawczymi $SWARMS
Interfejs mózg-maszyna：🧠🐁 Nieinwazyjny interfejs mózg-maszyna lepiej odpowiada etycznym i bezpieczeństwa prywatności, inwazyjny ma na celu eksplorację mechanizmu optymalizacji dwukierunkowego przekazu sygnałów elektrycznych $PYTHIA
Mieszanie ludzi i maszyn：Istota handlu aktywami to inteligentny eksperyment, hazard jest hipotezą na temat przyszłości, zyski pochodzą z poprawności weryfikacji hipotez dotyczących przyszłości
$STONKS
Inteligencja mózgowa：Ewolucja AI opiera się na współpracy sygnałów nerwowych bionicznymi i poznawczymi $SWARMS
Interfejs mózg-maszyna：🧠🐁 Nieinwazyjny interfejs mózg-maszyna lepiej odpowiada etycznym i bezpieczeństwa prywatności, inwazyjny ma na celu eksplorację mechanizmu optymalizacji dwukierunkowego przekazu sygnałów elektrycznych $PYTHIA
Mieszanie ludzi i maszyn：Istota handlu aktywami to inteligentny eksperyment, hazard jest hipotezą na temat przyszłości, zyski pochodzą z poprawności weryfikacji hipotez dotyczących przyszłości
$STONKS
Zobacz oryginał
Statystyczne uczenie→🧠biomimetyka mózgu→ 🐁interfejs mózg-maszyna
↓
Sieci neuronowe
↓
AI generatywne
↓
Transformer
↓
LLM→Wielu agentów→MCP
Interfejs mózg-maszyna to nowa szansa dla AI $PYTHIA
↓
Sieci neuronowe
↓
AI generatywne
↓
Transformer
↓
LLM→Wielu agentów→MCP
Interfejs mózg-maszyna to nowa szansa dla AI $PYTHIA
Zobacz oryginał
Barometr BCI 🐁🧠 świata, $PYTHIA, ma szansę stać się coraz bardziej deficytowy w miarę rozwoju rewolucji interfejsów mózg-komputer. Dzięki ciągłemu mechanizmowi spalania tokenów, jego wartość ma wzrosnąć🔥
Dowód Spalenia 🔥:
https://solscan.io/tx/4Hn16vSejwU5RHsJYvnBw5sxQb2HCYGCtPzaFX6xgEehnpqKjzheAbdwk66kBTP91tfdPkD46NxrdsCpH1zDtHBh
$PYTHIA wchodzi w okres deflacyjny!
Dowód Spalenia 🔥:
https://solscan.io/tx/4Hn16vSejwU5RHsJYvnBw5sxQb2HCYGCtPzaFX6xgEehnpqKjzheAbdwk66kBTP91tfdPkD46NxrdsCpH1zDtHBh
$PYTHIA wchodzi w okres deflacyjny!
Zobacz oryginał
🚀 🚀 🔥🔥 🚀🚀 🔥
🚀 🚀 🔥 🔥 🚀 🚀 🔥
🚀🚀🚀 🔥 🔥 🚀 🚀 🔥
🚀 🚀 🔥 🔥 🚀 🚀 🔥
🚀 🚀 🔥 🔥 🚀🚀 🔥🔥
$pythia $stonks $swarms
🚀 🚀 🔥 🔥 🚀 🚀 🔥
🚀🚀🚀 🔥 🔥 🚀 🚀 🔥
🚀 🚀 🔥 🔥 🚀 🚀 🔥
🚀 🚀 🔥 🔥 🚀🚀 🔥🔥
$pythia $stonks $swarms
Zobacz oryginał
Bez względu na to, jakie masz wrodzone szczęście, osoby, które lubią drewno i ogień, ogień i ziemię, ziemię i metal, wkrótce czeka siedem lat dobrego losu, czas na odwrócenie losu
Jak to ocenić? Pomyśl o tym: od miesiąca psa w 2018 roku, czy nie czułeś się ciągle przygnębiony? Problemy finansowe, złe samopoczucie, napięcia międzyludzkie, niepowodzenia w nauce, złośliwi ludzie? Od 2018 roku do 2021 roku to metal i woda, a od 2022 do połowy 2025 roku to woda i drewno
Życzę wszystkim, którzy lubią ogień i ziemię, aby ich marzenia się spełniły! Dobre relacje i szczęście.
Jak to ocenić? Pomyśl o tym: od miesiąca psa w 2018 roku, czy nie czułeś się ciągle przygnębiony? Problemy finansowe, złe samopoczucie, napięcia międzyludzkie, niepowodzenia w nauce, złośliwi ludzie? Od 2018 roku do 2021 roku to metal i woda, a od 2022 do połowy 2025 roku to woda i drewno
Życzę wszystkim, którzy lubią ogień i ziemię, aby ich marzenia się spełniły! Dobre relacje i szczęście.
Zobacz oryginał
Następna generacja internetu: Surfing mózg-komputer, ludzie na łańcuchu 🧠
AI obecnie rozwija się w szybkim tempie, jednak przełomy technologiczne są niewielkie. Aplikacje oparte na robotach jako oknach interakcji LLM kwitną, ale obszar AI wszedł w fazę masowej inżynierii i komercjalizacji, a na poziomie teoretycznym osiągnął stan stagnacji. Przyszłe aktywa i innowacyjne punkty zainteresowania z pewnością będą skupiać się na interfejsach mózg-komputer, materiałach alternatywnych dla energii odnawialnej i gospodarce kosmicznej.
Interfejs mózg-komputer (Brain-Computer Interface, BCI) to technologia umożliwiająca bezpośrednią interakcję między mózgiem a komputerem lub innymi zewnętrznymi urządzeniami poprzez rejestrowanie i dekodowanie aktywności mózgu. Jej głównym celem jest zapewnienie możliwości komunikacji i kontroli pacjentom z zaburzeniami ruchowymi, a także rozszerzenie zastosowania na zdrowe populacje (np. kontrola gier, monitorowanie uwagi itp.).
Kluczowe składniki BCI:
🧠 Zbieranie sygnałów
Inwazyjne: poprzez operacyjne wszczepienie elektrod (np. mikroeletrodowe matryce, ECoG), jakość sygnału jest wysoka, ale istnieje ryzyko zakażeń.
Nieinwazyjne: EEG (elektroencefalografia): rejestracja aktywności elektrycznej za pomocą elektrod umieszczonych na skórze głowy, niskie koszty, ale gorsza rozdzielczość przestrzenna. MEG (magnetoencefalografia): rejestracja sygnałów pola magnetycznego, wysoka rozdzielczość, ale drogi sprzęt. fMRI (funkcjonalne obrazowanie rezonansu magnetycznego): pośrednia ocena aktywności neuronów poprzez sygnały zależne od poziomu tlenu we krwi (BOLD). fNIRS (bliska spektroskopia podczerwieni): wykrywanie zmian poziomu tlenu we krwi za pomocą sygnałów świetlnych, przenośne, ale niska rozdzielczość czasowa.
🧠 Typy sygnałów
Potencjały wywołane zdarzeniami (ERP): np. P300 (pozytywny impuls pojawiający się po 300 ms), wykorzystywane w systemach pisania. Potencjały wywołane zmysłowo: np. potencjały wywołane wzrokowo (VEP), potencjały wywołane słuchowo (AEP). Sygnały wyobraźni ruchowej (SMR): generowane przez wyobrażenie sobie ruchu kończyn, używane do kontrolowania protez lub kursora.
🧠 Przetwarzanie sygnałów
Ekstrakcja cech: usuwanie szumów i wydobywanie użytecznych informacji, powszechnie stosowane metody obejmują: Wspólne wzorce przestrzenne (CSP): maksymalizacja różnicy wariancji między dwoma rodzajami sygnałów (wzór poniżej). Analiza niezależnych składników (ICA): separacja źródeł sygnału, usuwanie artefaktów (np. zakłócenia spowodowane mruganiem). Transformaty falkowe (WT): ekstrakcja cech czas-częstotliwość. Algorytmy klasyfikacji: mapowanie cech na polecenia kontrolne, powszechnie stosowane metody obejmują: Maszyny wektorów nośnych (SVM): separacja różnych klas za pomocą hiperpowierzchni. Sieci neuronowe (NN): np. wielowarstwowe perceptrony (MLP), konwolucyjne sieci neuronowe (CNN). Systemy rozumowania rozmytego (FIS): przetwarzanie sygnałów z niepewnością.
Przyszłe kierunki badań
1. Opracowanie niskokosztowych, wysokorozdzielczych urządzeń nieinwazyjnych (np. EEG o niskiej gęstości);
2. Połączenie wysokowydajnych algorytmów głębokiego uczenia (np. LSTM, Transformer) w celu zwiększenia dokładności klasyfikacji.
3. Optymalizacja algorytmów przetwarzania sygnałów w czasie rzeczywistym w celu zmniejszenia opóźnienia;
4. Rozszerzenie scenariuszy zastosowań (np. rozpoznawanie emocji, kontrola wirtualnej rzeczywistości).
AI obecnie rozwija się w szybkim tempie, jednak przełomy technologiczne są niewielkie. Aplikacje oparte na robotach jako oknach interakcji LLM kwitną, ale obszar AI wszedł w fazę masowej inżynierii i komercjalizacji, a na poziomie teoretycznym osiągnął stan stagnacji. Przyszłe aktywa i innowacyjne punkty zainteresowania z pewnością będą skupiać się na interfejsach mózg-komputer, materiałach alternatywnych dla energii odnawialnej i gospodarce kosmicznej.
Interfejs mózg-komputer (Brain-Computer Interface, BCI) to technologia umożliwiająca bezpośrednią interakcję między mózgiem a komputerem lub innymi zewnętrznymi urządzeniami poprzez rejestrowanie i dekodowanie aktywności mózgu. Jej głównym celem jest zapewnienie możliwości komunikacji i kontroli pacjentom z zaburzeniami ruchowymi, a także rozszerzenie zastosowania na zdrowe populacje (np. kontrola gier, monitorowanie uwagi itp.).
Kluczowe składniki BCI:
🧠 Zbieranie sygnałów
Inwazyjne: poprzez operacyjne wszczepienie elektrod (np. mikroeletrodowe matryce, ECoG), jakość sygnału jest wysoka, ale istnieje ryzyko zakażeń.
Nieinwazyjne: EEG (elektroencefalografia): rejestracja aktywności elektrycznej za pomocą elektrod umieszczonych na skórze głowy, niskie koszty, ale gorsza rozdzielczość przestrzenna. MEG (magnetoencefalografia): rejestracja sygnałów pola magnetycznego, wysoka rozdzielczość, ale drogi sprzęt. fMRI (funkcjonalne obrazowanie rezonansu magnetycznego): pośrednia ocena aktywności neuronów poprzez sygnały zależne od poziomu tlenu we krwi (BOLD). fNIRS (bliska spektroskopia podczerwieni): wykrywanie zmian poziomu tlenu we krwi za pomocą sygnałów świetlnych, przenośne, ale niska rozdzielczość czasowa.
🧠 Typy sygnałów
Potencjały wywołane zdarzeniami (ERP): np. P300 (pozytywny impuls pojawiający się po 300 ms), wykorzystywane w systemach pisania. Potencjały wywołane zmysłowo: np. potencjały wywołane wzrokowo (VEP), potencjały wywołane słuchowo (AEP). Sygnały wyobraźni ruchowej (SMR): generowane przez wyobrażenie sobie ruchu kończyn, używane do kontrolowania protez lub kursora.
🧠 Przetwarzanie sygnałów
Ekstrakcja cech: usuwanie szumów i wydobywanie użytecznych informacji, powszechnie stosowane metody obejmują: Wspólne wzorce przestrzenne (CSP): maksymalizacja różnicy wariancji między dwoma rodzajami sygnałów (wzór poniżej). Analiza niezależnych składników (ICA): separacja źródeł sygnału, usuwanie artefaktów (np. zakłócenia spowodowane mruganiem). Transformaty falkowe (WT): ekstrakcja cech czas-częstotliwość. Algorytmy klasyfikacji: mapowanie cech na polecenia kontrolne, powszechnie stosowane metody obejmują: Maszyny wektorów nośnych (SVM): separacja różnych klas za pomocą hiperpowierzchni. Sieci neuronowe (NN): np. wielowarstwowe perceptrony (MLP), konwolucyjne sieci neuronowe (CNN). Systemy rozumowania rozmytego (FIS): przetwarzanie sygnałów z niepewnością.
Przyszłe kierunki badań
1. Opracowanie niskokosztowych, wysokorozdzielczych urządzeń nieinwazyjnych (np. EEG o niskiej gęstości);
2. Połączenie wysokowydajnych algorytmów głębokiego uczenia (np. LSTM, Transformer) w celu zwiększenia dokładności klasyfikacji.
3. Optymalizacja algorytmów przetwarzania sygnałów w czasie rzeczywistym w celu zmniejszenia opóźnienia;
4. Rozszerzenie scenariuszy zastosowań (np. rozpoznawanie emocji, kontrola wirtualnej rzeczywistości).
Zobacz oryginał
Aby uwolnić się od mentalności wyścigu, należy zbudować długoterminową przewagę konkurencyjną
Nadmierne dążenie do krótkoterminowych wskaźników jest w istocie uległością wobec zewnętrznych systemów oceny, co zakłóca własny rytm rozwoju. Prawdziwi inwestorzy rozumieją, że poświęcenie strategicznego układu dla goniących za sztucznie ustalonymi KPI, nie różni się od zabicia kury znoszącej złote jaja. Najmądrzejsze inwestycje zawsze polegają na inwestowaniu w swoją własną logikę rdzeniową🧠🐁
Nadmierne dążenie do krótkoterminowych wskaźników jest w istocie uległością wobec zewnętrznych systemów oceny, co zakłóca własny rytm rozwoju. Prawdziwi inwestorzy rozumieją, że poświęcenie strategicznego układu dla goniących za sztucznie ustalonymi KPI, nie różni się od zabicia kury znoszącej złote jaja. Najmądrzejsze inwestycje zawsze polegają na inwestowaniu w swoją własną logikę rdzeniową🧠🐁
Zobacz oryginał
Dekodowanie Pamięci 🧠🐁: Astrocyty współpracują z neuronami poprzez sygnalizację wapniową, aby potencjalnie kodować i modulować pamięć. Mechanizm ten może wyjaśnić, jak mózg przechowuje ogromne ilości danych. Interesujące jest, aby zobaczyć, jak @Biosynq_ai koncentruje się na astrocytach, badając ich rolę w przetwarzaniu informacji
Zaloguj się, aby odkryć więcej treści