Aggregata: GPT to Earn 是一個創新的瀏覽器擴展程式,使用者可以透過它將他們的 Chat-GPT 對話變現。通過將這些互動轉化為有價值的數據集用於 AI 模型訓練,使用者可以賺取加密貨幣。該擴展程式與 MetaMask 錢包無縫整合,為日常 AI 互動的資本化提供了一種用戶友好的方式。
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Aggregata: GPT to Earn 提供與 MetaMask 錢包的無縫整合,使用者可以:
該擴展程式自動將 Chat-GPT 對話轉換為有價值的訓練數據:
使用者可以輕鬆地將他們的 AI 互動變現:
Aggregata: GPT to Earn 優先考慮易用性:
該擴展程式沒有隱藏費用:
要開始賺錢:
不,Aggregata: GPT to Earn 完全免費使用。沒有隱藏費用或訂閱費。
要連接您的 MetaMask 錢包:
是的,您可以通過以下方式潛在地增加您的收益:
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建立 nb.no 書籍和圖片搜尋結果的相似度 說明: * 此任務旨在建立一個系統,能夠比較 nb.no 平台上的書籍和圖片搜尋結果之間的相似度。 * 相似度可以基於多種因素計算,例如書名、作者、出版日期、圖片內容、標籤等。 * 建立的系統可以應用於許多場景,例如: * 推薦相關書籍或圖片 * 檢索相似書籍或圖片 * 找出書籍和圖片之間的關聯性 技術方案: * 可以使用機器學習算法來計算相似度,例如: * 詞嵌入: 將書籍和圖片的文字描述轉換成向量,計算向量之間的距離。 * 圖像識別: 使用深度學習模型分析圖片內容,提取特徵,計算特徵之間的相似度。 * 也可以使用傳統的文本處理和圖像處理技術,例如: * TF-IDF: 計算書籍和圖片中詞彙的權重,比較詞彙的相似度。 * 顏色直方圖: 計算圖片中不同顏色的出現頻率,比較顏色分布的相似度。 挑戰: * nb.no 平台的資料結構和搜尋算法可能需要深入了解才能有效地提取相關資訊。 * 不同類型資料(文字和圖片)的相似度計算需要不同的方法,如何融合不同類型的資訊是一個挑戰。 * 如何平衡準確性和效率,是一個需要考慮的因素。