Dompet Perle yang aman & terlindungi
Kendalikan Perle aset Anda sepenuhnya dengan percaya diri di ekosistem Trezor.
- Diamankan oleh dompet perangkat keras Anda
- Gunakan dengan dompet panas yang kompatibel
- Dipercaya oleh lebih dari 2 juta pelanggan
Kirim & terima Perle Anda dengan aplikasi Trezor Suite
Kirim & terima
Swap
Dompet perangkat keras Trezor yang mendukung Perle
Sinkronkan Trezor Anda dengan aplikasi dompet
Kelola Perle Anda dengan dompet perangkat keras Trezor yang terhubung dengan beberapa aplikasi dompet.
Trezor Suite
Backpack
NuFi
Jaringan Perle yang didukung
Mengapa dompet perangkat keras?
Offline bersama Trezor
- Anda memiliki 100% koin Anda
- Dompet Anda 100% aman secara offline
- Data Anda 100% anonim
- Koin Anda tidak terikat pada perusahaan mana pun
Bursa online
- Jika sebuah bursa gagal, Anda akan kehilangan koin Anda
- Bursa menjadi target para peretas
- Data pribadi Anda mungkin terekspos
- Anda tidak benar-benar memiliki koin Anda
Cara menggunakan PRL di Trezor
Hubungkan Trezor Anda
Instal aplikasi Trezor Suite
Transfer PRL Anda
Maksimalkan PRL Anda
Trezor menjaga PRL Anda tetap aman
Dilindungi oleh Secure ElementPerlindungan terbaik terhadap ancaman online dan offline
Token Anda, kendali AndaKontrol penuh atas setiap transaksi dengan konfirmasi langsung di perangkat
Keamanan dimulai dengan open-sourceDesain dompet transparan membuat Trezor Anda lebih baik dan lebih aman
Cadangan dompet yang jelas & sederhanaPulihkan akses ke aset digital Anda dengan standar cadangan baru
Percaya diri sejak hari pertamaSegel pengaman kemasan & perangkat melindungi integritas Trezor Anda
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.