| 日期比较 | 金额变动 | 涨跌幅(%) |
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| 14D | ¥+0.0000070 | +10.06% |
| 30D | ¥-0.0000063 | -9.16% |
| 200D | ¥-0.000031 | -45.38% |
| 1Y | - | - |
| 中文名称 | RELIGN | 币种简称 | RELIGN |
| 英文名称 |
RELIGN
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核心算法 | |
| 共识机制 | 基础链 | Solscan | |
| 众筹价格 | 发行价格 | ||
| 区块时间 | 区块奖励 | ||
| 挖矿方式 | 上架交易所 |
2家
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| 概念板块 | Solana生态 / AI / Pump.fun生态 / AI框架 | ||
Relign(RELIGN币)是一个框架，它创造了通过强化学习微调开源基础模型的可能性。用户指定工作，并定义什么是做得好的工作。代理完成这些工作，并得到关于他们做得如何的评估，从而创建一个递归循环来改进基础模型，使开源框架上的任何代理都能提高1000倍。
人工智能和人工智能应用的进步直接取决于模型的推理能力。对于代理操作等特定任务，基础模型无法推理。因此，简单地说，RELIGN将基础模型重新调整为推理模型。
该系统能够分步思考，就像人类思考复杂问题一样。其结果是一个更强大的模型，可以提高在其基础上构建的任何事物的性能。
relign是一个完全开源的RL库，专门为推理引擎的研究和开发而量身定制。它支持最先进的强化学习算法，如PPO(以及即将推出的GRPO)以及思路链(CoT)和MCTS推理策略的有用抽象。所有这些都可以在流行的推理基准上进行评估。
随着闭源实验室通过庞大、人才密集的团队构建其后训练基础设施，开源社区迫切需要联合起来开发其工具。RELIGN的使命是帮助机器学习工程师研究、训练和评估他们的模型。
实质上，RELIGN将提供：
大型语言模型的后期训练框架——允许开发人员根据自己的奖励/评估规范，使用各种算法/策略来训练他们的模型。
用于公共利益和研究的开源数据集
绩效指标的基准测试工具，以及研究人员可以为他们的项目获取此类基准的生态系统
reign是迈向通用人工智能的一步。该技术具有深远的应用，因为它是教导基础模型如何思考的基本工具。
这使得推理模型可以做人类能够做的任何事——科学研究、软件工程、财务分析、心理分析等等。
1.编码：极其困难的编码任务
工程推理模型可以自动优化或重构复杂的代码库，调试复杂的问题，甚至从高级描述生成整个软件模块。
2.加速科学发现
医学推理模型快速筛选大数据以发现隐藏的模式，加速药物发现、材料科学或理论物理等领域的突破。
3.解决当前棘手的业务问题
商业推理模型多因素场景(例如动态供应链或实时预测)，提供适应不断变化的约束的策略。
4.互动且逼真的视频游戏角色
具有推理能力的NPC可以从玩家的行为中学习，并实时调整对话或策略，从而创造出更具沉浸感、更难以预测的游戏体验。
5.解决复杂的现实问题
自主系统(例如无人机、送货机器人)内置的推理模型可以根据不断变化的条件进行调整，从而改善灾难响应或大规模物流等任务。
6.高级财务任务
交易推理模型可以通过实时分析海量数据集来检测市场趋势、运行自动交易策略、识别欺诈行为并优化风险管理。
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