$ZBT schrieb zwei Tage lang, Platz 125, nicht in der Liste. Am letzten Tag gab es 50 Punkte. Lange und kurze Texte jeweils über 20 Punkte. Wenn man sich die Aufrufzahlen anschaut, hat eine über 100 und die andere über 200. Ich weiß nicht, wie der Algorithmus funktioniert, habe überhaupt keinen Hinweis auf die Bewertungsstandards, es ist zu zufällig. Ich habe mir die Schöpfer in den oberen Reihen angesehen, aber ich habe nicht verstanden, wie sie stabil Punkte sammeln.@ZEROBASE
Es ist wirklich verrückt, @Fabric Foundation mit einer durchschnittlichen Teilnahme von 2500u bei der Aktivität Es ist frustrierend, dass man es sieht, aber nicht bekommt, während andere mit einem Artikel ein paar Dutzend Punkte erzielen, bekomme ich bei jedem nur ein paar Punkte. Das Problem ist, dass ich jedes Mal, wenn ich aufgeben möchte, wieder ein paar hohe Punkte bekomme, und ich kann kein Muster finden. Heute $ROBO gab es wieder einen starken Anstieg, denkt das Projektteam und der Platz nicht daran, ein paar mehr Plätze hinzuzufügen? 100 Plätze sind zu schwer zu erreichen. Das Fabric-Protokoll und OpenMind stammen aus derselben Quelle, eines beschäftigt sich mit Robotersystemen, das andere mit Ökosystemen. $ROBO sieht aus wie eine Kopie von Robotermarketing, aber wenn das OpenMind-System funktioniert, wird ROBO sicherlich auch gute Entwicklungschancen haben. #ROBO
老陈盯着屏幕上的绿色光点,手里的咖啡早就凉透了。他是 @ZEROBASE 网络的守夜人,负责监控枢纽节点。今晚不太平,情报说有一伙黑客想搞垮网络,用的还是那些老套路:伪造成千上万个假身份混进来,或者把诚实节点包围起来断网。 在别的网络里,这种攻击早就得手了。但在 ZEROBASE 里,每个节点进门先得亮指纹。这不是随便编的号,而是由 IP 和端口算出来的一百六十位编码,就像人的身份证,造假成本极高。黑客就算有一千台服务器,也只能拿到一千个真指纹,没法凭空变出万个身份。这就是白皮书里提到的抗女巫攻击,靠的是数学底层的硬约束。
更绝的是网络里的关系网。#Zerobase 不看物理距离,只看逻辑距离。老陈的节点手里有一百六十本通讯录,行话叫 K 桶。每本通讯录位置有限,只记二十个邻居。而且有个不成文的规矩:喜旧厌新。新节点想进来,得先看里面最老的那个节点还在不在。如果老节点还在线,新来的就得排队。这种机制叫最近最少使用淘汰,听起来冷冰冰,实则最护短。它确保留在网络里的都是长期稳定在线的老好人,黑客那些临时租来的僵尸节点,根本挤不进核心圈子。
Müssen Roboter nicht mehr „zur Schule“? Die Revolution des Fähigkeitenkopierens im Fabric-Protokoll
Wie lange dauert es, ein Handwerk zu lernen? Ein Elektriker muss vier Jahre lernen, ein Arzt muss zehn Jahre hart lernen, das ist das berühmte "10.000-Stunden-Gesetz". Aber das ROBO-Projekt in @Fabric Foundation will diese physikalische Grenze durchbrechen. In seinem Weißbuch gibt es eine explosive Idee: Die Fähigkeiten von Robotern können in Lichtgeschwindigkeit wie das Kopieren und Einfügen von Dateien geteilt werden.
Highlights: Fähigkeitschips (Skill Chips) Stell dir vor, du kaufst einen Roboter, der ursprünglich nur fegen kann. Im traditionellen Modell müsstest du, wenn du ihn die Schaltung reparieren lassen willst, das Modell neu trainieren, was zeitaufwändig und mühsam ist. Aber im Ökosystem von Fabric ist es so einfach wie das Installieren einer App auf dem Handy.