SEKOIA by Virtuals 通過可通過 Telegram 訪問的創新自動化系統改變了傳統的風險投資推介和評估流程。開發人員或自主代理可以通過標準化消息傳遞界面提交其項目詳細信息,包括部署地址和 API 端點,以供評估。該平臺的評估引擎可快速分析性能指標、代碼存儲庫和網絡交互,在幾分鐘內完成該過程 — 比傳統的數週評估快得多。如果代理符合 SEKOIA 的投資標準,智能合約將自動執行融資,從而實現快速擴展,而不會出現傳統融資輪次常見的瓶頸。
SEKOIA 的核心在於其自主智能層,該層處理代理操作、網絡交互和市場動態的大量實時數據。機器學習模型不斷完善對成功代理特徵和新興機會的理解,確保以數據爲驅動,以超越人類能力的規模做出客觀的投資決策。通過取代傳統的人工模式匹配方法,SEKOIA 實現了更高效、更可擴展的投資方法。
SEKOIA 的技術架構包括三個相互關聯的層:數據收集、分析和執行。數據收集層監控代理績效和市場狀況,而分析層則採用先進的機器學習來發現隱藏的模式和機會。執行層通過智能合約實施投資決策,確保嚴格的風險管理。此外,SEKOIA 進行以網絡爲中心的分析,映射代理交互和價值流,以識別更廣泛生態系統中的協同效應和新興機會,使其成爲一個高度動態和適應性強的平臺。
SEKOIA by Virtuals 通過可通過 Telegram 訪問的創新自動化系統改變了傳統的風險投資推介和評估流程。開發人員或自主代理可以通過標準化消息傳遞界面提交其項目詳細信息,包括部署地址和 API 端點,以供評估。該平臺的評估引擎可快速分析性能指標、代碼存儲庫和網絡交互,在幾分鐘內完成該過程 — 比傳統的數週評估快得多。如果代理符合 SEKOIA 的投資標準,智能合約將自動執行融資,從而實現快速擴展,而不會出現傳統融資輪次常見的瓶頸。
SEKOIA 的核心在於其自主智能層,該層處理代理操作、網絡交互和市場動態的大量實時數據。機器學習模型不斷完善對成功代理特徵和新興機會的理解,確保以數據爲驅動,以超越人類能力的規模做出客觀的投資決策。通過取代傳統的人工模式匹配方法,SEKOIA 實現了更高效、更可擴展的投資方法。
SEKOIA 的技術架構包括三個相互關聯的層:數據收集、分析和執行。數據收集層監控代理績效和市場狀況,而分析層則採用先進的機器學習來發現隱藏的模式和機會。執行層通過智能合約實施投資決策,確保嚴格的風險管理。此外,SEKOIA 進行以網絡爲中心的分析,映射代理交互和價值流,以識別更廣泛生態系統中的協同效應和新興機會,使其成爲一個高度動態和適應性強的平臺。