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- 📢 Gate广场 #MBG任务挑战# 发帖赢大奖活动火热开启！
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如何参与：
1️⃣ 调研MBG项目
对MBG的基本面、社区治理、发展目标、代币经济模型等方面进行研究，分享你对项目的深度研究。
2️⃣ 参与并分享真实体验
参与MBG相关活动（包括CandyDrop、Launchpool或现货交易），并晒出你的参与截图、收益图或实用教程。可以是收益展示、简明易懂的新手攻略、小窍门，也可以是现货行情点位分析，内容详实优先。
3️⃣ 鼓励带新互动
如果你的帖子吸引到他人参与活动，或者有好友评论“已参与/已交易”，将大幅提升你的获奖概率！
MBG热门活动（帖文需附下列活动链接）：
Gate第287期Launchpool：MBG — 质押ETH、MBG即可免费瓜分112,500 MBG，每小时领取奖励！参与攻略见公告：https://www.gate.com/announcements/article/46230
Gate CandyDrop第55期：CandyDrop x MBG — 通过首次交易、交易MBG、邀请好友注册交易即可分187,500 MBG！参与攻略见公告：https://www.gate.com/announcements
- 📢 #Gate广场征文活动第三期# 正式启动！
🎮 本期聚焦：Yooldo Games (ESPORTS)
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💡 内容创作 + 空投参与 = 双重加分，大奖候选人就是你！
💰总奖池：4,464 枚 $ESPORTS
🏆 一等奖（1名）：964 枚
🥈 二等奖（5名）：每人 400 枚
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🚀 参与方式：
在 Gate广场发布不少于 300 字的原创文章
添加标签： #Gate广场征文活动第三期#
每篇文章需 ≥3 个互动（点赞 / 评论 / 转发）
发布参与 Launchpool / CandyDrop / Alpha 任一活动的截图，作为获奖资格凭证
同步转发至 X（推特）可增加获奖概率，标签：#GateSquare 👉 https://www.gate.com/questionnaire/6907
🎯 双倍奖励机会：参与第 286 期 Launchpool！
质押 BTC 或 ESPORTS，瓜分 803,571 枚 $ESPORTS，每小时发放
时间：7 月 21 日 20:00 – 7 月 25 日 20:00（UTC+8）
🧠 写作方向建议：
Yooldo
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🏆 谁将成为前十位 #Gate广场# 内容达人？
投票现已开启，选出你的心头好
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📅投票截止：8 月 15 日 10:00（UTC+8）
立即投票: https://www.gate.com/activities/community-vote
活动详情: https://www.gate.com/announcements/article/45974
- 📢 #Gate广场征文活动第二期# 正式启动！
分享你对 $ERA 项目的独特观点，推广ERA上线活动， 700 $ERA 等你来赢！
💰 奖励：
一等奖（1名）： 100枚 $ERA
二等奖（5名）： 每人 60 枚 $ERA
三等奖（10名）： 每人 30 枚 $ERA
👉 参与方式：
1.在 Gate广场发布你对 ERA 项目的独到见解贴文
2.在贴文中添加标签： #Gate广场征文活动第二期# ，贴文字数不低于300字
3.将你的文章或观点同步到X，加上标签：Gate Square 和 ERA
4.征文内容涵盖但不限于以下创作方向：
ERA 项目亮点：作为区块链基础设施公司，ERA 拥有哪些核心优势？
ERA 代币经济模型：如何保障代币的长期价值及生态可持续发展？
参与并推广 Gate x Caldera (ERA) 生态周活动。点击查看活动详情：https://www.gate.com/announcements/article/46169。
欢迎围绕上述主题，或从其他独特视角提出您的见解与建议。
⚠️ 活动要求：
原创内容，至少 300 字， 重复或抄袭内容将被淘汰。
不得使用 #Gate广场征文活动第二期# 和 #ERA# 以外的任何标签。
每篇文章必须获得 至少3个互动，否则无法获得奖励
鼓励图文并茂、深度分析，观点独到。
⏰ 活动时间：2025年7月20日 17
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Web3 DataFi崛起 AI数据赛道迎来新机遇
AI数据赛道的潜力与Web3 DataFi的崛起
在全球竞相构建最佳基础模型的时代，尽管计算能力和模型架构至关重要，但真正的竞争优势在于训练数据。本月AI圈最引人注目的事件莫过于扎克伯格组建了一支以华人科研人才为主的Meta AI团队，由28岁的Alexander Wang领军。Wang创立的Scale AI目前估值290亿美元，为多家AI巨头提供数据服务。
Scale AI之所以能在众多独角兽中脱颖而出，关键在于它早早洞察到了数据在AI产业中的重要性。算力、模型和数据构成了AI模型的三大支柱。随着大多数模型采用transformer作为框架，各大公司解决了算力问题后，数据的重要性日益凸显。
模型训练分为预训练和微调两个阶段。预训练阶段需要大量网络爬取的文本、代码等信息，而微调阶段则需要经过精心处理的、有针对性的数据集。这两类数据集构成了AI Data赛道的主体。随着模型能力的提升，高质量、专业的训练数据将成为决定模型性能的关键因素。
相比传统数据公司，Web3在AI数据领域具有天然优势，催生了DataFi概念的诞生。Web3 DataFi的优势包括：
对普通用户而言，DataFi是参与去中心化AI项目的最佳切入点。用户可以通过提供数据、评估模型等简单任务参与其中，门槛较低。
近期，多个Web3 DataFi项目获得了可观的融资。主要项目包括：
这些项目虽然目前壁垒不高，但早期积累用户和生态粘性至关重要。他们面临的挑战包括如何管理人工、保障数据质量，以及提高项目的透明度和去中心化程度。
DataFi的大规模应用需要吸引足够多的个人用户参与数据生态，同时获得主流企业的认可。一些项目如Sahara AI和Vana在这方面已取得不错进展。
DataFi代表了人类智能与机器智能的长期共生关系。对于那些在AI时代感到焦虑或仍怀有区块链理想的人来说，参与DataFi可能是一个顺应趋势的明智选择。