Checkmate CHECK in Raven Protocol RAVEN tauschen

Schach zählt nach wie vor zu den meistgespielten und kulturell bedeutendsten Spielen der Geschichte. Mit über 605 Millionen Spielern weltweit und einem Marktwert von über 2,5 Mrd. $ hat das Spiel dank digitaler Plattformen, Live-Streaming und globaler Zugänglichkeit ein neues Publikum erreicht. Doch trotz dieser Dynamik ist die digitale Schacherfahrung weitgehend unverändert geblieben. Es bleibt dasselbe Spiel, mit denselben Regeln und Mechanismen. Anichess will Schach modernisieren und das zeitlose Spiel neu interpretieren. Durch die Integration von zauberbasierten Mechanismen, digitalem Eigentum und spielergesteuerter Governance wird Schach als interaktives, sich entwickelndes Ökosystem neu konzipiert. Anichess revolutioniert das Spiel und ist ein neuer Titel, der die Verbreitung des Schachs fördern will. Er bietet erfahrenen Spielern eine neue Variante des Spiels, das sie lieben, und ermöglicht es neuen Spielern, durch gleiche Startbedingungen in das Spiel einzusteigen und ihre Fähigkeiten zu testen.

Raven Protocol's specific use case is to perform AI training where speed is the key. We're taking a 1M image dataset that takes 2-3 weeks to train on AWS down to 2-3 hours on Raven. AI companies will be able to train models better and faster. Raven Protocol is creating a self-sustaining and dynamic ecosystem for: Customers who want to train their AI engines; and/or Contributors who would like to share their compute resources in the form of Computers, Smartphones, or even a server rack. Raven Tokens (RAVEN) will work as the common ground to facilitate a secure transaction that will take place inside our ecosystem. Enterprise clients who want to rent compute power will do so with RAVEN and contributors of the compute power will be rewarded in RAVEN. Raven is creating a network of compute nodes that utilize idle compute power for the purposes of AI training where speed is the key. A native token is the key to bootstrapping a nascent network. We want to incentivize and reward people all over the world to contribute their compute power to our network. Additionally, we will reward token holders for running masternodes which will be responsible for orchestrating the training of various deep neural networks. Our consensus mechanism is something we call Proof-of-Calculation. Proof-of-Calculation will be the primary guideline for the regulation and distribution of incentives to the compute nodes in the network. Following are the two prime deciders for the incentive distribution: Speed: Depending upon how fast a node can perform gradient calculations (in a neural network) and return it back to the Gradient Collector. Redundancy: The 3 fastest redundant calculation will only qualify for receiving the incentive. This will make sure that the gradients that are getting returned are genuine and of the highest quality.