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在72小時內，@membit_ai 已經吸引了超過25,000名數據獵人，同時收集了超過1000萬條即時數據。
這一激增超出了所有預期。
現在令人興奮的部分來了：將這股原始數據洪流轉化為高信號的世界背景。
以下是Membit數據的重要性 ⬇️
• AI的真實基礎 –> 沒有過時的訓練數據，只有即時對話。
• 無噪聲的背景 –> 垃圾信息和重複內容已被過濾。
• 敘事映射 –> 帖子的聚類揭示了新興主題和趨勢。
• 即時交付 –> 通過API即時串流給應用程序、代理和平台。
現在你知道了為什麼Memebit的上下文即服務如此重要，以下是一些潛在的使用案例：
• AI代理建構者 –> 為代理提供新鮮的背景，而不是舊的猜測。
• 數據分析平台 –> 映射敘事，檢測情感和動量。
• 社交聆聽 –> 理解對話的展開過程。
• DeFi / 市場洞察 –> 在趨勢形成之前捕捉快速變化的敘事。
信息很簡單：
Membit將AI錨定在“現在”，由社區驅動，為建構者結構化。
對於新的獵人來說，每一次滾動的貢獻都使這個背景更加清晰。
對於潛在的合作夥伴來說，數據是即時的，背景是準備好的。
Memebit才剛剛開始。
8月21日 22:08
在今天使用AI時，人們不禁注意到一些問題和困難，這表明AI存在盲點。這可能源於模型運行在過時的訓練數據上，或者它們錯過了新興敘事、快速變化的市場和即時事件。
雖然使用AI可以輕鬆收集更多數據，但這並不自動轉化為更好的上下文，因為大多數數據都是噪音，而不是信號。
但現在有了解決這些問題的方案，那就是@membit_ai——@BandProtocol的新AI上下文層。
它通過將即時對話轉化為結構化的高信號上下文，將AI錨定在當下。
Membit如何解決這個問題：
• 社區驅動：數據獵人捕捉真實內容（社交帖子、新聞、討論）
• 噪音過濾：垃圾信息、重複內容和無關閒聊被移除
• 聚類：相似帖子被分組為敘事主題（“討論聚類”）
• 即時交付：通過API為AI模型、應用程序和代理提供流式上下文
使Membit脫穎而出的特點：
• 上下文即服務：持續更新的聚類、策劃數據的供給
• 插拔式：為開發者提供RESTful API + MCP支持
• 滾動賺取：獵人每30分鐘因貢獻上下文而獲得獎勵
• 社區智能：越多人進行策劃，上下文就越清晰
有了Membit，AI不再是猜測，而是與世界同步，即時發生。因此，確保今天就開始註冊成為數據獵人：
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