SEKOIA by Virtuals 通过可通过 Telegram 访问的创新自动化系统改变了传统的风险投资推介和评估流程。开发人员或自主代理可以通过标准化消息传递界面提交其项目详细信息,包括部署地址和 API 端点,以供评估。该平台的评估引擎可快速分析性能指标、代码存储库和网络交互,在几分钟内完成该过程 — 比传统的数周评估快得多。如果代理符合 SEKOIA 的投资标准,智能合约将自动执行融资,从而实现快速扩展,而不会出现传统融资轮次常见的瓶颈。
SEKOIA 的核心在于其自主智能层,该层处理代理操作、网络交互和市场动态的大量实时数据。机器学习模型不断完善对成功代理特征和新兴机会的理解,确保以数据为驱动,以超越人类能力的规模做出客观的投资决策。通过取代传统的人工模式匹配方法,SEKOIA 实现了更高效、更可扩展的投资方法。
SEKOIA 的技术架构包括三个相互关联的层:数据收集、分析和执行。数据收集层监控代理绩效和市场状况,而分析层则采用先进的机器学习来发现隐藏的模式和机会。执行层通过智能合约实施投资决策,确保严格的风险管理。此外,SEKOIA 进行以网络为中心的分析,映射代理交互和价值流,以识别更广泛生态系统中的协同效应和新兴机会,使其成为一个高度动态和适应性强的平台。
SEKOIA by Virtuals 通过可通过 Telegram 访问的创新自动化系统改变了传统的风险投资推介和评估流程。开发人员或自主代理可以通过标准化消息传递界面提交其项目详细信息,包括部署地址和 API 端点,以供评估。该平台的评估引擎可快速分析性能指标、代码存储库和网络交互,在几分钟内完成该过程 — 比传统的数周评估快得多。如果代理符合 SEKOIA 的投资标准,智能合约将自动执行融资,从而实现快速扩展,而不会出现传统融资轮次常见的瓶颈。
SEKOIA 的核心在于其自主智能层,该层处理代理操作、网络交互和市场动态的大量实时数据。机器学习模型不断完善对成功代理特征和新兴机会的理解,确保以数据为驱动,以超越人类能力的规模做出客观的投资决策。通过取代传统的人工模式匹配方法,SEKOIA 实现了更高效、更可扩展的投资方法。
SEKOIA 的技术架构包括三个相互关联的层:数据收集、分析和执行。数据收集层监控代理绩效和市场状况,而分析层则采用先进的机器学习来发现隐藏的模式和机会。执行层通过智能合约实施投资决策,确保严格的风险管理。此外,SEKOIA 进行以网络为中心的分析,映射代理交互和价值流,以识别更广泛生态系统中的协同效应和新兴机会,使其成为一个高度动态和适应性强的平台。