Bezpečná a spolehlivá Perle peněženka
Převezměte kontrolu nad svými Perle aktivy s úplnou důvěrou v ekosystém Trezor.
- Zabezpečeno vaší hardwarovou peněženkou
- Možnost využít s kompatibilními online peněženkami
- Důvěra od více než 2 milionů zákazníků

Odesílejte a přijímejte Perle s aplikací Trezor Suite
Odesílání a přijímání
Směna
Hardwarové peněženky Trezor podporující Perle
Aplikace peněženek, které lze synchronizovat s vaším Trezorem
Spravujte Perle pomocí hardwarové peněženky Trezor synchronizované s několika aplikacemi peněženek.
Trezor Suite
Backpack
NuFi
Podporovaná síť
- Solana
Proč hardwarovou peněženku?
Přejděte do offline režimu s peněženkou Trezor
- Vlastníte 100 % vašeho krypta
- Vaše peněženka je 100 % bezpečně offline
- Vaše data jsou 100 % anonymní
- Vaše krypto není vázáno na žádnou společnost
Online burzy
- Pokud burza zkrachuje, přijdete o všechno své krypto
- Burzy jsou cílem útočníků
- Vaše osobní údaje mohou být zneužity
- Své kryptoměny nevlastníte plně
Jak na PRL s peněženkou Trezor
Připojte svůj Trezor
Nainstalujte aplikaci Trezor Suite

Převeďte své PRL aktiva

Využijte PRL naplno
Trezor bezpečně uchovává vaše PRL aktiva
Chráněno pomocí Bezpečnostního prvkuNejlepší ochrana před online i offline hrozbami
Vaše krypto, vaše kontrolaAbsolutní kontrola každé transakce s potvrzením na zařízení
Zabezpečení začíná u otevřeného zdrojeDíky transparentnímu designu je vaše peněženka Trezor lepší a bezpečnější
Jasná a jednoduchá záloha peněženkyObnovení přístupu k digitálním aktivům pomocí nového standardu zálohování
Jistota od prvního dneBezpečnostní samolepky na obalech a zařízeních zajišťují neporušenost vašeho zařízení Trezor
Perle Labs is a web3-powered AI platform on Solana that connects verified experts with enterprises and research teams to train and improve AI models. Professionals, researchers, and domain specialists earn rewards and build on-chain reputations by completing high-quality data annotation and validation tasks.
Pain points the project addresses includes:
Human Data Bottlenecks: Continuous need for high-volume, high-quality data annotation, evaluation, and RLHF, but existing pipelines lack scalability.
Low-Quality Feedback: Reliance on generic labor pools without domain expertise, leading to noisy signals and degraded AI accuracy.
Lack of Verifiability: Opaque processes without audit trails for contributor performance and quality.
