David Edwards

Pubblicato il: 21/04/2025
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Guida all'Airdrop di ByteNova: nuova piattaforma di intelligenza artificiale decentralizzata supportata da NVIDIA
By Pubblicato il: 21/04/2025
Lancio aereo di ByteNova

ByteNova Airdrop è una piattaforma di intelligenza artificiale edge decentralizzata progettata per fornire soluzioni di intelligenza artificiale rapide ed efficienti combinando l'architettura containerizzata con l'accelerazione GPU. Offre un'API unificata che semplifica l'integrazione e la gestione dei carichi di lavoro di intelligenza artificiale su qualsiasi dispositivo, dai server cloud ai dispositivi edge e alle app mobili.

Il progetto ha lanciato missioni sul suo sito web e una nuova campagna sulla piattaforma Galxe. Completando semplici attività social, guadagneremo punti che potrebbero renderci idonei per un futuro airdrop del progetto.

Investimenti nel progetto: $ 15M
Investitori: Nvidia

Guida passo-passo:

  1. In primo luogo, vai al Lancio aereo di ByteNova sito web ufficiale
  2. Clicca su “Profilo” e collega tutti i tuoi account social media.
  3. Fai clic su "Missioni" e completa tutte le missioni social disponibili.
  4. Check-in giornaliero ($ 0,1 in BNB; Binance Smart Chain)
  5. Completato Campagna di Galxe (Requisiti: punteggio Galxe Web3 o accesso all'APP Galxe entro 7 giorni)
  6. Richiedi il ruolo "Anti-bot" su Discord

Qualche parola su ByteNova Airdrop:

BytenovaAI sta costruendo un nuovo tipo di ecosistema di intelligenza artificiale edge decentralizzato, utilizzando architetture containerizzate, orchestrazione basata su GPU e framework basati su protocollo. Eliminando la necessità di servizi cloud centralizzati e semplificando l'implementazione dell'intelligenza artificiale sui dispositivi edge, BytenovaAI offre soluzioni a bassissima latenza, sicurezza di livello enterprise e scalabilità per la prossima generazione di applicazioni di intelligenza artificiale. Con il supporto di NVIDIA e di una rete globale di partner, BytenovaAI sta cambiando il modo in cui le aziende implementano, addestrano e ottimizzano l'intelligenza artificiale, direttamente sull'hardware locale.