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在72小时内，@membit_ai 已经吸引了超过25,000名数据猎人，同时收集了超过1000万条实时数据。
这一激增超出了所有预期。
现在令人兴奋的部分来了：将这股原始数据洪流转化为高信号的世界背景。
以下是Membit数据的重要性 ⬇️
• AI的真实基础 –> 没有过时的训练数据，只有实时对话。
• 无噪声的背景 –> 垃圾信息和重复内容已被过滤。
• 叙事映射 –> 帖子的聚类揭示了新兴主题和趋势。
• 实时交付 –> 通过API即时流式传输给应用程序、代理和平台。
现在你知道了为什么Memebit的上下文即服务如此重要，以下是一些潜在的使用案例：
• AI代理构建者 –> 为代理提供新鲜的背景，而不是旧的猜测。
• 数据分析平台 –> 映射叙事，检测情感和动量。
• 社交聆听 –> 理解对话的展开过程。
• DeFi / 市场洞察 –> 在趋势形成之前捕捉快速变化的叙事。
信息很简单：
Membit将AI锚定在“现在”，由社区驱动，为构建者结构化。
对于新的猎人来说，每一次滚动的贡献都使这个背景更加清晰。
对于潜在的合作伙伴来说，数据是实时的，背景是准备好的。
Memebit才刚刚开始。
8月21日 22:08
在今天使用AI时，人们不禁注意到一些问题和困难，这表明AI存在盲点。这可能源于模型运行在过时的训练数据上，或者它们错过了新兴叙事、快速变化的市场和实时事件。
虽然使用AI可以轻松收集更多数据，但这并不自动转化为更好的上下文，因为大多数数据都是噪音，而不是信号。
但现在有了解决这些问题的方案，那就是@membit_ai——@BandProtocol的新AI上下文层。
它通过将实时对话转化为结构化的高信号上下文，将AI锚定在当下。
Membit如何解决这个问题：
• 社区驱动：数据猎人捕捉真实内容（社交帖子、新闻、讨论）
• 噪音过滤：垃圾信息、重复内容和无关闲聊被移除
• 聚类：相似帖子被分组为叙事主题（“讨论聚类”）
• 实时交付：通过API为AI模型、应用程序和代理提供流式上下文
使Membit脱颖而出的特点：
• 上下文即服务：持续更新的聚类、策划数据的供给
• 插拔式：为开发者提供RESTful API + MCP支持
• 滚动赚取：猎人每30分钟因贡献上下文而获得奖励
• 社区智能：越多人进行策划，上下文就越清晰
有了Membit，AI不再是猜测，而是与世界同步，实时发生。因此，确保今天就开始注册成为数据猎人：
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