Prix de Bitrecs (SN122)

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Le prix en temps réel de Bitrecs (SN122) est de $0.666505. Au cours des dernières 24 heures, SN122 a évolué entre un minimum de $ 0.605914 et un maximum de $ 0.689187, ce qui témoigne d'une volatilité active du marché. Le prix le plus élevé historique de SN122 est $ 0.803673, tandis que son prix le plus bas historique est de $ 0.337554.
En termes de performance à court terme, SN122 a évolué de -0.74% au cours de la dernière heure, +10.00% sur 24 heures et de -13.41% au cours des 7 derniers jours. Ceci vous donne un aperçu rapide des dernières tendances de prix et de la dynamique du marché sur MEXC.
La capitalisation boursière actuelle de Bitrecs est de $ 184.40K, avec un volume de trading sur 24 heures de --. L'offre en circulation de SN122 est de 276.05K, avec une offre totale de 21000000.0. Sa valorisation entièrement diluée (FDV) est de $ 14.03M.
Aujourd'hui, la variation du prix de Bitrecs en USD était de $ +0.060591.
Au cours des 30 derniers jours, la variation du prix de Bitrecs en USD était de $ +0.2249765632.
Au cours des 60 derniers jours, la variation du prix de Bitrecs en USD était de $ +0.3444725784.
Au cours des 90 derniers jours, la variation du prix de Bitrecs en USD était de $ 0.
| Période | Variation (USD) | Variation (%) |
|---|---|---|
| Aujourd'hui | $ +0.060591 | +10.00% |
| 30 jours | $ +0.2249765632 | +33.75% |
| 60 jours | $ +0.3444725784 | +51.68% |
| 90 jours | $ 0 | -- |
Bitrecs (subnet 122) is a protocol built on the Bittensor network that powers product recommendations specifically for ecommerce websites. Its primary function is to suggest existing product sets (SKUs) to online shoppers using simple rules like {1, 2, 3} >= {1, 2}, which appear as familiar sections such as "Similar to this" or "You may also like" on product pages.
The network leverages a consortium of large language model (LLM) calls from miners to generate a 'best guess' of what a customer might be interested in. Miners receive queries with shopper context, such as viewed products, cart contents, or browsing history, and use prompting techniques (e.g., "Suggest complementary products to X") to create personalized suggestions. Validators then evaluate these responses based on criteria like relevance, diversity, latency, and potential for increasing conversions, selecting the top recommendations. Feedback loops from real user interactions refine the system over time, improving accuracy and boosting average order value (AOV) for merchants, particularly Shopify store owners.
Bitrecs is entirely opt-in, with a simple plugin that merchants can easily adopt to enable subnet inference for predictions directly on their product pages. This decentralized approach ensures scalable, AI driven recommendations without relying on centralized data silos.
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