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广场新人 & 回归福利正式上线!不管你是第一次发帖还是久违回归,我们都直接送你奖励!🎁
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📅 活动时间: 长期有效(月底结算)
💎 参与方式:
用户需为首次发帖的新用户或一个月未发帖的回归用户。
发帖时必须带上话题标签: #我在广场发首帖 。
内容不限:币圈新闻、行情分析、晒单吐槽、币种推荐皆可。
💰 奖励机制:
必得奖:发帖体验券
每位有效发帖用户都可获得 $50 仓位体验券。(注:每月奖池上限 $20,000,先到先得!如果大家太热情,我们会继续加码!)
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月度发帖王: 当月发帖数量最多的用户,额外奖励 50U。
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📝 发帖要求:
帖子字数需 大于30字,拒绝纯表情或无意义字符。
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为什么现在所有 AI Agent 都在喊多模态、喊工具调用,但真跑起来还是慢、贵、卡?
因为推理的瓶颈根本不是“参数”,而是带宽。
模型越大、上下文越多、工具链越长,真正拖慢的都是 I/O:权重加载、KV cache 传输、中间结果的来回搬运。算力够,带宽不够,推理就永远卡。
这一点上,Inference Labs 做的不是“更快节点”,而是把推理重新拆解成可并行的小块,交给整个网络来跑。
单机不再吃完整模型,节点只负责片段,协议把结果拼回去。
推理从“单点执行”变成“网络吞吐”。
它的形态像两个东西的结合:
– 去中心化的 Cloudflare:负责分发、调度、缓存推理片段
– 去中心化的 AWS Lambda:节点执行逻辑小段、结果自动汇总
给链上 Agent 带来的效果是:
速度不再受限于一张卡,成本不再被单机爆压,调用链越复杂越能看出优势。
Inference Labs 改的不是模型,而是推理的带宽层。
这是所有链上 Agent 想跑快、想跑便宜绕不开的底层问题。
@inference_labs @KaitoAI