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GRAMからJPYへの交換
GRAM
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1 GRAM = 0.002876 JPY.現在の1 Gram（GRAM）からJPYへの交換価格は0.002876です。レートはあくまで参考としてご活用ください。更新されました。
Bitgetは、主要取引プラットフォームの中で最も低い取引手数料を提供しています。VIPレベルが高ければ高いほど、より有利なレートが適用されます。
Gramの価格チャート（JPY/GRAM）
最終更新：2025-07-13 13:39:31（UTC+0）
本日のGramの現在価格（JPY）
現在、Gramの価格は$0.002876 JPYで時価総額は$0.00です。Gramの価格は過去24時間で12.99%下落し、24時間の取引量は$33,632.65です。GRAM/JPY（GramからJPY）の交換レートはリアルタイムで更新されます。
1 Gramは換算でいくらですか？
現在のGram（GRAM）価格は換算で$0.002876 JPYです。現在、1 GRAMを$0.002876、または3,477.01 GRAMを$10で購入できます。過去24時間のGRAMからJPYへの最高価格は$0.003099 JPY、GRAMからJPYへの最低価格は$0.002599 JPYでした。
Gramの価格は今日上がると思いますか、下がると思いますか？
総投票数：
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投票データは24時間ごとに更新されます。これは、Gramの価格動向に関するコミュニティの予測を反映したものであり、投資アドバイスと見なされるべきではありません。
Gramの市場情報
価格の推移（24時間）
24時間
24時間の最低価格：$024時間の最高価格：$0
過去最高値:
$0.08393
価格変動率（24時間）:
-12.99%
価格変動率（7日間）:
-15.24%
価格変動率（1年）:
-72.87%
時価総額順位:
#4719
時価総額:
--
完全希薄化の時価総額:
--
24時間取引量:
$33,632.65
循環供給量:
-- GRAM
最大供給量:
--
GramのAI分析レポート
本日の暗号資産市場のハイライトレポートを見る
Gramの価格履歴（JPY）
Gramの価格は、この1年で-72.87%を記録しました。直近1年間のJPY建てGRAMの最高値は$0.01090で、直近1年間のJPY建てGRAMの最安値は$0.002199でした。
時間価格変動率（％）
最低価格最高価格
最低価格最高価格 24h-12.99%$0.002599$0.003099
7d-15.24%$0.002406$0.003416
30d-21.45%$0.002406$0.003973
90d-48.97%$0.002406$0.005931
1y-72.87%$0.002199$0.01090
すべての期間-66.39%$0.{5}3943(2024-03-13, 1年前 )$0.08393(2024-04-01, 1年前 )
Gramの最高価格はいくらですか？
GRAMの過去最高値（ATH）は$0.08393 JPYで、2024-04-01に記録されました。GRAMのATHと比較すると、GRAMの現在価格はGram下落しています。
Gramの最安価格はいくらですか？
GRAMの過去最安値（ATL）は$0.{5}3943 JPYで、2024-03-13に記録されました。GRAMのATLと比較すると、GRAMの現在価格はGram上昇しています。
Gramの価格予測
GRAMの買い時はいつですか？ 今は買うべきですか？それとも売るべきですか？
GRAMを買うか売るかを決めるときは、まず自分の取引戦略を考える必要があります。長期トレーダーと短期トレーダーの取引活動も異なります。BitgetGRAMテクニカル分析は取引の参考になります。
GRAM4時間ごとのテクニカル分析によると取引シグナルは売れ行き好調です。
GRAM1日ごとのテクニカル分析によると取引シグナルは売却です。
GRAM1週間ごとのテクニカル分析によると取引シグナルは売却です。
2026年のGRAMの価格はどうなる？
GRAMの過去の価格パフォーマンス予測モデルによると、GRAMの価格は2026年に$0.003559に達すると予測されます。
2031年のGRAMの価格はどうなる？
2031年には、GRAMの価格は+17.00%変動する見込みです。 2031年末には、GRAMの価格は$0.004597に達し、累積ROIは+54.51%になると予測されます。
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Gramのグローバル価格
現在、Gramは他の通貨の価値でいくらですか？最終更新：2025-07-13 13:39:31（UTC+0）
GRAM から ARS
Argentine Peso
$3.63GRAM から CNYChinese Yuan
¥0.02GRAM から RUBRussian Ruble
₽0.22GRAM から USDUnited States Dollar
$0GRAM から EUREuro
€0GRAM から CADCanadian Dollar
C$0GRAM から PKRPakistani Rupee
₨0.82GRAM から SARSaudi Riyal
ر.س0.01GRAM から INRIndian Rupee
₹0.25GRAM から JPYJapanese Yen
¥0.42GRAM から GBPBritish Pound Sterling
£0GRAM から BRLBrazilian Real
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詳細はこちらよくあるご質問
Gramの現在の価格はいくらですか？
Gramのライブ価格は$0（GRAM/JPY）で、現在の時価総額は$0 JPYです。Gramの価値は、暗号資産市場の24時間365日休みない動きにより、頻繁に変動します。Gramのリアルタイムでの現在価格とその履歴データは、Bitgetで閲覧可能です。
Gramの24時間取引量は？
過去24時間で、Gramの取引量は$33,632.65です。
Gramの過去最高値はいくらですか？
Gram の過去最高値は$0.08393です。この過去最高値は、Gramがローンチされて以来の最高値です。
BitgetでGramを購入できますか？
はい、Gramは現在、Bitgetの取引所で利用できます。より詳細な手順については、お役立ちgramの購入方法 ガイドをご覧ください。
Gramに投資して安定した収入を得ることはできますか？
もちろん、Bitgetは戦略的取引プラットフォームを提供し、インテリジェントな取引Botで取引を自動化し、利益を得ることができます。
Gramを最も安く購入できるのはどこですか？
戦略的取引プラットフォームがBitget取引所でご利用いただけるようになりました。Bitgetは、トレーダーが確実に利益を得られるよう、業界トップクラスの取引手数料と流動性を提供しています。
今日の暗号資産価格
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Bitgetで本人確認（KYC認証）を完了し、詐欺から身を守る方法
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7. 申請書を提出すれば、本人確認（KYC認証）は完了です。
Bitgetを介してオンラインでGramを購入することを含む暗号資産投資は、市場リスクを伴います。Bitgetでは、簡単で便利な購入方法を提供しており、取引所で提供している各暗号資産について、ユーザーに十分な情報を提供するよう努力しています。ただし、Gramの購入によって生じる結果については、当社は責任を負いかねます。このページおよび含まれる情報は、特定の暗号資産を推奨するものではありません。
GRAMからJPYへの交換
GRAM
JPY
1 GRAM = 0.002876 JPY.現在の1 Gram（GRAM）からJPYへの交換価格は0.002876です。レートはあくまで参考としてご活用ください。更新されました。
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GRAMの各種資料
Bitgetインサイト
BLACK ANGEL ⚫
20時
➜ Some things don’t look valuable until you try to take them.
A tweet. A sentence. A code snippet. A dataset.
Alone, they're just fragments.
But inside an AI system, they become invisible fuel.
▸ You train a model.
▸ It absorbs the fragments.
▸ And then… they vanish.
No credits. No receipts. No clue where the outputs came from.
That's not innovation, that’s amnesia.
But what if AI had memory?
Not just of what it says, but of who gave it the spark to say it?
➜ Imagine if Google paid every StackOverflow user it learned from.
Or if ChatGPT tipped you every time your repo shaped an answer.
Sounds like science fiction?
@OpenledgerHQ is building that exact future.
It’s called Infini-gram.
➜ Here’s how it flips the rules:
✦ You post data → it enters a datanet
✦ A model uses it → Infini-gram matches the span
✦ You get rewarded → instantly, onchain
Even if the model paraphrases you?
Still counts.
Even if it’s a 4-layer agent chain?
Still counts.
This isn’t just NLP, it’s influence tracking.
➜ Most people still think “AI attribution” means slapping a link under a blogpost.
Infini-gram turns it into a live reward loop.
You don’t need to hunt citations.
The system finds them for you.
And settles them in tokens.
Automatically.
➜ It's not just about credits, it’s about creating economic gravity.
▸ The more your data shapes AI output
▸ The more tokens you earn
▸ The more you’re incentivized to upload better data
▸ The smarter the models become
▸ The more trust the outputs hold
That’s a positive-sum loop.
➜ The real twist?
@OpenledgerHQ's Infini-gram isn’t tied to a single model or chatbot.
It’s modular. It plugs into agents, datasets, protocols.
It doesn't care what model said it. It only cares where it came from.
In short:
Infini-gram turns AI outputs into receipts.
And receipts into rewards.
➜ So next time you drop knowledge into a system, ask:
▸ Will this vanish into the model’s memory hole?
▸ Or will it echo back, traceable and rewarded?
Because the AI game isn’t just about answers anymore.
It’s about attribution.
And attribution is the new oil.
PEOPLE+1.77%
LINK+3.18%
Meta
1日
很多人现在都在说“AI要可验证”、“要能追溯来源”，但说实话，大多数模型根本做不到。前两天看到 @OpenledgerHQ 发布了通过 Infini-gram 支持归因证明的逻辑，仔细研究了一下感觉还是挺有意思的。
在使用AI的过程中，我们去问它一个问题，它回答得头头是道，可我们没法知道这句话到底是怎么来的，是“猜”出来的，还是真的在哪段训练数据里看过。这就好像你问一个人问题，他告诉你了答案，每句话都说“我觉得是对的”，但从来不给出处。
OpenLedger 最近提出的 Infini-gram 系统，就在试图解决这个问题 —— 把模型每个 token 的来源“标出来”。
简单理解，传统语言模型用的是 n-gram 技术
1️⃣uni-gram 是看单个词
2️⃣bi-gram 是两个词连在一起
3️⃣tri-gram 是三个词组合
以上的语言逻辑会提供一部分上下文，但内容十分局限，只看现有的问题，根据小语句关联来回答，但忽视当前问题在整个对话的逻辑。
而 Infini-gram 是另一个思路。它不仅看现有问题，而是用一种类似“符号匹配”的方式，把模型输出的每个片段都拿去对照训练集里所有可能出现的“语句”，看它到底是从哪里学来的、和谁的贡献有关。
比如你问模型：“怎么判断一个钱包是Bot？”
一般的模型会告诉你：“这种地址通常在极短时间内高频交易多个DEX合约。”
Infini-gram 能告诉你：判断依据是告诉相似于某个公开数据研究者在某个 Dune dashboard 或 Github repo 里写的注释。甚至能定位到是哪一行。
它背后的技术其实挺硬核的，用的是基于 suffix-array 的 ∞-gram 框架 —— 本质上，它把训练集里所有片段都提前建好索引，输出的时候直接比对，不需要重新跑模型，也不靠梯度计算。这意味着快、稳、可复现。
对用户来说，你可以知道模型回答是不是“原创”还是“搬运”
对数据贡献者来说，你可以获得应有的“署名权”甚至“经济激励”
对监管机构来说，这提供了一个“可解释”的接口
OpenLedger 正在做的，不是让模型更“聪明”，而是更“负责任” —— 回答每句话时都能说清楚：“我为啥这么说，我是从哪学来的”。
在我看来，OpenLedger 提出的 Proof of Attribution 系统是“可信 AI”迈出的关键一步，也可能是构建数据所有权和贡献溯源的核心基建。
UNI+1.60%
0xkevin (🖤 , 💙)
2日
OpenLedger 刚发布了它最核心的一块技术底座：Infini-gram。简单讲，它能追踪语言模型输出的每一个词，精确地找到背后用到的是哪段训练数据
这意味着，AI 生成的每一句话，都能在链上溯源到具体的数据贡献者，做到谁贡献谁得分，谁影响谁收益
它用的是类似“无限长度 n-gram”的机制配上后缀数组，能处理长上下文，又能在超大数据量下跑得很快，不看模型参数，也不影响效率
这套机制不仅让模型透明，也让数据有价，不会让我们贡献一次数据拿一次收益，整体上长期 building @OpenledgerHQ 会更加有动力了！
Fascinating
2日
The reason that purple has traditionally been associated with royalty was because, in Ancient Rome, the only source of purple was milking and fermenting the liquid from a snail. It took 12,000 snails to produce 1 gram of dye
Bitman
3日
Now at Rank #65 on @OpenledgerHQ’s Kaito 30D LB and #9 on Cookie LB.
I’m doubling down because OpenLedger isn’t just putting AI on-chain, it’s building AI as blockchain.
From Infini-gram to Proof of Attribution to the $25M SeedLab, they’re unlocking real agent and data liquidity for Web3.
Who’s with me?
ME+4.18%
KAITO+1.91%
取引
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