可编程隐私对加密货币的成功至关重要 在他最近的一篇文章中，@oddhash 详细分析了混合 PET 系统如何将隐私从理论转向实践，引用了像 Signal 的密钥恢复和 @TACEO_IO 的世界生物识别查找等例子。

今天我们发布了 Allora Forge Builder Kit，这是一个简化的方式，可以直接在 Allora 网络上构建、训练和部署 ML 模型 🔥⚒️ 现在，用户可以在一个笔记本中，从设置到实时预测只需几分钟，并开始通过 Allora 赚取收益。 许多贡献者在分散的 ML 工作流程中苦苦挣扎：单独的训练和部署管道、重复的调试以及繁琐的操作开销。 Forge Builder Kit 抽象了 ML 和区块链操作，使用户能够专注于特征工程、优化准确性和迭代——所有这些都可以在他们喜欢的环境中完成。 以下是工作流程的样子： 1. 打开笔记本 2. 粘贴 API 密钥并运行设置单元以提取数据和特征 3. 训练一个轻量级的 LightGBM 模型 4. 评估相关性和方向准确性等指标 5. 导出 predict.pkl 并在 Allora Forge 上部署。 相同的功能支持训练和实时推理。 Forge Builder Kit 是构建者通过 Allora 赚取收益的基础，未来还会有更多改进，包括： • 用于标准化评估的基准数据集 • 代理模型循环的模板

非常喜欢看到Rysk团队在Hyperliquid生态系统中的崛起 这段旅程并不平坦，但这些家伙正在努力