首页 > 传媒 > 关键词  > DePIN市场最新资讯  > 正文

2000万$ROAM空投+Roam矿机:如何实现超高收益

2024-08-29 10:12 · 稿源: 站长之家用户

随着DePIN市场的迅速崛起,Roam项目凭借其创新的技术和强大的社区基础,在短时间内占据了行业的领先地位。Roam矿机作为该生态系统的重要组成部分,不仅提供了卓越的无线网络覆盖,还为用户带来了更多的经济激励和盈利机会。Roam宣布将对TGE前持有矿机以及NFT的用户空投共计2000万枚$ROAM代币。

一、Roam矿机概述

Roam的核心硬件产品Roam Rainier MAX60路由器即矿机,集成了最 新的Wi-Fi6技术和去中心化网络功能。它不仅在性能上具备极 高的稳定性,还能通过挖矿功能帮助用户获取Roam Points,从而为用户带来经济收益。Roam Rainier MAX60设计简洁、操作便捷,适合家庭、办公室以及高流量的商业场所。

硬件优势:Roam矿机支持Wi-Fi6技术,这意味着用户可以享受更高速的无线网络传输、更广泛的设备连接以及最 新的安全协议保护。Wi-Fi6技术相比于前代Wi-Fi标准,能够在多设备连接的情况下提供更稳定的网络体验,特别适合高密度环境下的使用需求。

挖矿功能:Roam矿机不仅是一个强大的路由器,还是一个有效的挖矿设备。用户可以通过日常的网络使用获得Roam Points,这些积分可以转化为$ROAM代币,增加收益。除此之外,Roam Rainier MAX60还具备双挖及空投功能,进一步增值。

网络效应:Roam矿机重要优势之一在于其对OpenRoaming™网络的支持。通过加入OpenRoaming™网络,用户可以轻松扩展Wi-Fi覆盖范围,确保设备能够在多个网络环境中实现无缝漫游。这不仅提升了用户体验,还为Roam生态系统的扩展和用户增长奠定了基础。

适用场景:Roam矿机的广泛适用性使其成为各种场景下的理想选择。在家庭和办公室等相对私密的场所,用户可以利用其提供稳定的Wi-Fi服务,并通过日常网络使用获取Roam Points。而在咖啡厅、餐厅、SPA馆等高流量区域,Roam矿机不仅能提供优质的网络服务,还能因更高的用户流量获得更多的Roam Points,这些积分的权重更高,后期转化为收益的潜力也更大。

二、2000万$ROAM空投奖励机制

Roam宣布将对TGE前持有矿机的用户和NFT持有者进行总计2000万枚$ROAM代币的空投奖励。这一空投政策不仅为早期支持者提供了巨大的经济激励,并且还覆盖了大部分矿机的成本,进一步降低了用户的投资风险。只要用户在TGE前购买并按照安装要求使用Roam矿机,就可以获得这一空投奖励。

这种奖励机制的设计,不仅增加了矿机的吸引力,也为Roam生态系统的用户增长和网络扩展提供了动力。通过这一空投计划,Roam希望能激励更多用户参与矿机挖矿,从而推动整个去中心化网络的建设和发展。

三、Roam矿机成本与盈利分析

经济模型:Roam的经济模型由Roam Points、$ROAM代币和Roam NFTs三种主要资产组成。Roam Points是当前生态系统中的核心资产,用户可以通过多种方式获得,包括网络贡献、直接购买以及与合作商户的交换。这些积分在Roam生态系统中具有广泛的流通性,能够用于购买第三方应用、访问网络生成的数据,甚至在Roam网络环境中发布广告。

在TGE之后,用户可以选择将Roam Points通过燃烧机制转换为$ROAM代币。这种机制有助于控制供应量,增强代币的稀缺性和价值。$ROAM代币在生态系统中扮演着重要的角色,持有者可以通过质押和参与社区治理等方式获得奖励。

成本回收:对于用户来说,Roam矿机的初始成本可以通过多种途径回收。首先,TGE前的空投奖励已经覆盖了大部分矿机成本,而通过矿机的日常挖矿产生的Roam Points收益激励能够让用户进一步回收成本并实现盈利。

燃烧池机制:Roam生态系统中设计了一种独特的燃烧池机制,这一机制通过对部分代币的销毁来提高剩余代币的稀缺性和价值。TGE之后,Roam会有不同燃烧池针对矿机用户、Roam App用户和NFT用户,其中矿机用户燃烧池的权重相对app用户来说更高,同等数量下的Roam Points所获得的收益也将更多。对于矿机主来说,燃烧池的存在有助于增加他们手中$ROAM代币的长期价值,从而提高整体盈利能力。

有效的挖矿效能:Roam矿机在挖矿效能方面表现出色。用户激活设备后,将立即获得3000个Roam Points奖励,随后每天路由器能够产出超过60个Roam Points。每日签到还可以额外获得5个Roam Points,日常奖励上限为150个Roam Points。这种有效的挖矿机制,确保了用户能够在短时间内获得稳定的积分收益。

支持双挖:Roam矿机不仅支持Roam Points的挖矿,还将支持双挖/多挖功能。这意味着用户在使用矿机的同时,还可以挖掘其他去中心化项目的代币,如CDN、Cloud storage等。双挖模式的引入,不仅提高了矿机的利用效率,还为用户提供了多样化的收益渠道,让他们在一台设备的情况下,获得更多不同项目的数字资产。后续Roam矿机也将支持其他项目双挖功能,丰富生态的同时为矿机用户提供更多的收益。

空投奖励:在Roam矿机的社区玩法中,空投还包括对其他生态项目的支持与参与。这意味着,除了通过日常挖矿获取收益之外,Roam矿机的持有者还有机会获得来自不同项目的空投奖励。这些额外的空投奖励通常来自与Roam合作的项目方,这些项目会将部分代币或奖励分发给Roam矿机的持有者。这种机制不仅提升了矿机的收益潜力,还增强了Roam生态系统的吸引力,吸引更多用户加入和参与。

经济激励:综合考虑空投奖励、挖矿收益和燃烧池机制,Roam矿机为用户提供了一个稳定且有前景的投资回报模型。通过这些激励措施,用户可以在回收成本的基础上,获得可观的长期收益。

Roam矿机的推出,为用户提供了一个兼具技术创新和经济激励的投资机会。通过合理利用空投奖励、挖矿收益和双挖模式,用户可以在回收成本的同时,实现长期的盈利。此外,Roam矿机对社区的积极影响和网络扩展,也进一步增强了其市场竞争力和品牌价值。未来,随着Roam生态系统的不断发展,矿机持有者有望在去中心化无线通信领域获得更多的机会和回报。

推广

特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)均为站长传媒平台用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务,对本页面内容所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任,相关信息仅供参考。站长之家将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。任何单位或个人认为本页面内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,可及时向站长之家提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明(点击查看反馈联系地址)。本网站在收到上述法律文件后,将会依法依规核实信息,沟通删除相关内容或断开相关链接。

  • 相关推荐
  • 大家在看
  • Canvas:与ChatGPT协作的新方式

    Canvas是OpenAI推出的一个新界面,旨在通过与ChatGPT的协作来改进写作和编码项目。它允许用户在一个单独的窗口中与ChatGPT一起工作,超越了简单的聊天界面。Canvas利用GPT-4o模型,能够更好地理解用户的上下文,并提供内联反馈和建议。它支持直接编辑文本或代码,并提供快捷操作菜单,帮助用户调整写作长度、调试代码等。Canvas还支持版本回溯,帮助用户管理项目的不同版本。

  • Text Behind Image:轻松创建文字背景图片设计。

    Text Behind Image 是一个开源的设计工具,允许用户轻松创建文字背景图片设计。它提供了一个简洁的界面,让用户可以自由地在图片上添加文字,创造出独特的视觉效果。这个工具对于设计师、社交媒体运营者和内容创作者来说非常有用,因为它可以快速生成具有吸引力的视觉内容。

  • torchao:PyTorch原生量化和稀疏性训练与推理库

    torchao是PyTorch的一个库,专注于自定义数据类型和优化,支持量化和稀疏化权重、梯度、优化器和激活函数,用于推理和训练。它与torch.compile()和FSDP2兼容,能够为大多数PyTorch模型提供加速。torchao旨在通过量化感知训练(QAT)和后训练量化(PTQ)等技术,提高模型的推理速度和内存效率,同时尽量减小精度损失。

  • LFMs:新一代生成式AI模型

    Liquid Foundation Models (LFMs) 是一系列新型的生成式AI模型,它们在各种规模上都达到了最先进的性能,同时保持了更小的内存占用和更高效的推理效率。LFMs 利用动态系统理论、信号处理和数值线性代数的计算单元,可以处理包括视频、音频、文本、时间序列和信号在内的任何类型的序列数据。这些模型是通用的AI模型,旨在处理大规模的序列多模态数据,实现高级推理,并做出可靠的决策。

  • NVLM-D-72B:前沿的多模态大型语言模型

    NVLM-D-72B是NVIDIA推出的一款多模态大型语言模型,专注于视觉-语言任务,并且通过多模态训练提升了文本性能。该模型在视觉-语言基准测试中取得了与业界领先模型相媲美的成绩。

  • gradio-bot:将Hugging Face Space或Gradio应用转化为Discord机器人

    gradio-bot是一个可以将Hugging Face Space或Gradio应用转化为Discord机器人的工具。它允许开发者通过简单的命令行操作,将现有的机器学习模型或应用快速部署到Discord平台上,实现自动化交互。这不仅提高了应用的可达性,还为开发者提供了一个与用户直接交互的新渠道。

  • AI-Powered Meeting Summarizer:会议语音转文本并自动生成摘要的AI工具

    AI-Powered Meeting Summarizer是一个基于Gradio的网站应用,能够将会议录音转换为文本,并使用whisper.cpp进行音频到文本的转换,以及Ollama服务器进行文本摘要。该工具非常适合快速提取会议中的关键点、决策和行动项目。

  • VARAG:视觉增强的检索与生成系统

    VARAG是一个支持多种检索技术的系统,优化了文本、图像和多模态文档检索的不同用例。它通过将文档页面作为图像嵌入,简化了传统的检索流程,并使用先进的视觉语言模型进行编码,提高了检索的准确性和效率。VARAG的主要优点在于它能够处理复杂的视觉和文本内容,为文档检索提供强大的支持。

  • JoyHallo:数字人模型,支持生成普通话视频

    JoyHallo是一个数字人模型,专为普通话视频生成而设计。它通过收集来自京东健康国际有限公司员工的29小时普通话视频,创建了jdh-Hallo数据集。该数据集覆盖了不同年龄和说话风格,包括对话和专业医疗话题。JoyHallo模型采用中国wav2vec2模型进行音频特征嵌入,并提出了一种半解耦结构来捕捉唇部、表情和姿态特征之间的相互关系,提高了信息利用效率,并加快了推理速度14.3%。此外,JoyHallo在生成英语视频方面也表现出色,展现了卓越的跨语言生成能力。

  • PhysGen:基于物理的图像到视频生成技术

    PhysGen是一个创新的图像到视频生成方法,它能够将单张图片和输入条件(例如,对图片中物体施加的力和扭矩)转换成现实、物理上合理且时间上连贯的视频。该技术通过将基于模型的物理模拟与数据驱动的视频生成过程相结合,实现了在图像空间中的动态模拟。PhysGen的主要优点包括生成的视频在物理和外观上都显得逼真,并且可以精确控制,通过定量比较和全面的用户研究,展示了其在现有数据驱动的图像到视频生成工作中的优越性。

  • Whisper large-v3-turbo:高效自动语音识别模型

    Whisper large-v3-turbo是OpenAI提出的一种先进的自动语音识别(ASR)和语音翻译模型。它在超过500万小时的标记数据上进行训练,能够在零样本设置中泛化到许多数据集和领域。该模型是Whisper large-v3的微调版本,解码层从32减少到4,以提高速度,但可能会略微降低质量。

  • Realtime API:低延迟的实时语音交互API

    Realtime API 是 OpenAI 推出的一款低延迟语音交互API,它允许开发者在应用程序中构建快速的语音到语音体验。该API支持自然语音到语音对话,并可处理中断,类似于ChatGPT的高级语音模式。它通过WebSocket连接,支持功能调用,使得语音助手能够响应用户请求,触发动作或引入新上下文。该API的推出,意味着开发者不再需要组合多个模型来构建语音体验,而是可以通过单一API调用实现自然对话体验。

  • Saylo AI:探索无限的AI角色扮演游戏。

    Saylo AI是一个AI角色扮演游戏,让你与AI角色互动,探索多样化的戏剧性故事。它利用人工智能技术,提供沉浸式的互动体验,让玩家在虚拟世界中与AI朋友交流,体验不同的故事情节。Saylo AI的背景信息展示了其创新性和娱乐性,旨在为玩家提供一种全新的娱乐方式。目前产品处于推广阶段,价格未明确标注。

  • twinny:Visual Studio Code的免费且私密的AI扩展

    twinny是一个为Visual Studio Code用户设计的AI扩展,旨在提供个性化的编程辅助,提高开发效率。它通过集成先进的AI技术,帮助开发者在编码过程中快速解决问题,优化代码,并提供智能提示。twinny的背景是响应开发者对于更加智能和自动化编程工具的需求,它通过简化开发流程,减少重复劳动,从而让开发者能够专注于更有创造性的工作。

  • Buildpad:构建人们真正想要的产品

    Buildpad 是一个旨在帮助创始人从概念到成功最小可行产品(MVP)的在线平台。它通过提供智能验证工具、AI引导的开发流程、进度跟踪以及个性化的项目见解,帮助用户构建能够获得市场认可的产品。Buildpad 的主要优点包括简化产品开发流程、提高产品成功率、以及提供个性化的指导和支持。

  • Novela:AI时代的技能学习平台

    Novela是一个专注于AI时代技能学习的在线平台,提供早期访问服务,用户可以免费试用。它旨在帮助用户掌握AI相关的技能,以适应未来职场的需求。

  • interview.co:视频面试软件,简化招聘流程

    interview.co是一个专注于简化招聘流程的视频面试软件。它通过提供在线视频面试、AI问题生成器和面试管理工具,帮助企业高效地筛选和评估候选人。产品背景信息显示,interview.co旨在解决传统面试中的时间消耗、日程安排困难和成本高昂等问题。价格方面,interview.co提供试用版,具体定价信息需进一步探索。

  • Open NotebookLM:将任何PDF转换为播客集!

    Open NotebookLM是一个利用开源语言模型和文本到语音模型的工具,它可以处理PDF内容,生成适合音频播客的自然对话,并将其输出为MP3文件。该项目的灵感来自于NotebookLM工具,通过使用开源的大型语言模型(LLMs)和文本到语音模型来实现。它不仅提高了信息的可访问性,还为内容创作者提供了一种新的媒体形式,使他们能够将书面内容转换为音频格式,扩大其受众范围。

  • Chital:macOS平台的Ollama模型聊天应用

    Chital是一个为macOS平台设计的应用程序,它允许用户与Ollama模型进行聊天。这个应用具有低内存占用和快速启动的特点,支持多聊天线程,能够在不同的模型间切换,并支持Markdown格式。此外,它还能自动为聊天线程生成标题摘要。Chital的开发主要是为了满足开发者个人的使用需求,但也鼓励社区成员通过fork代码库来添加新功能。

  • SafeEar:保护隐私的音频深度检测

    SafeEar是一个创新的音频深度检测框架,它能够在不依赖于语音内容的情况下检测深度音频。这个框架通过设计一个神经音频编解码器,将语义和声学信息从音频样本中分离出来,仅使用声学信息(如韵律和音色)进行深度检测,从而保护了语音内容的隐私。SafeEar通过在真实世界中增强编解码器来提高检测器的能力,使其能够识别各种深度音频。该框架在四个基准数据集上的广泛实验表明,SafeEar在检测各种深度技术方面非常有效,其等错误率(EER)低至2.02%。同时,它还能保护五种语言的语音内容不被机器和人类听觉分析破译,通过我们的用户研究和单词错误率(WER)均高于93.93%来证明。此外,SafeEar还构建了一个用于反深度和反内容恢复评估的基准,为未来在音频隐私保护和深度检测领域的研究提供了基础。

今日大家都在搜的词: