可程式化隱私對加密貨幣的成功至關重要 在他最近的一篇文章中，@oddhash 詳細分析了混合 PET 系統如何將隱私從理論轉向實踐，引用了像 Signal 的密鑰恢復和 @TACEO_IO 的世界生物識別查找等例子。

今天我們發布了 Allora Forge Builder Kit，這是一個簡化的方式，可以直接在 Allora 網絡上構建、訓練和部署 ML 模型 🔥⚒️ 現在，用戶可以在一個筆記本中，從設置到實時預測只需幾分鐘，並開始通過 Allora 賺取收益。 許多貢獻者在分散的 ML 工作流程中苦苦掙扎：單獨的訓練和部署管道、重複的調試以及繁瑣的操作開銷。 Forge Builder Kit 抽象了 ML 和區塊鏈操作，使用戶能夠專注於特徵工程、優化準確性和迭代——所有這些都可以在他們喜歡的環境中完成。 以下是工作流程的樣子： 1. 打開筆記本 2. 粘貼 API 密鑰並運行設置單元以提取數據和特徵 3. 訓練一個輕量級的 LightGBM 模型 4. 評估相關性和方向準確性等指標 5. 導出 predict.pkl 並在 Allora Forge 上部署。 相同的功能支持訓練和實時推理。 Forge Builder Kit 是建設者通過 Allora 賺取收益的基礎，未來還會有更多改進，包括： • 用於標準化評估的基準數據集 • 代理模型循環的模板

非常喜歡看到Rysk團隊在Hyperliquid生態系統中的崛起 這段旅程並不平坦，但這些家伙正在努力