AI

Trí tuệ nhân tạo và Web3 có vẻ như là các công nghệ độc lập, mỗi công nghệ dựa trên các nguyên tắc cơ bản khác nhau và phục vụ các chức năng khác nhau. Tuy nhiên, một khám phá sâu hơn cho thấy rằng hai công nghệ này có cơ hội cân bằng các thương mại của nhau, với các điểm mạnh độc đáo của họ bổ sung và nâng cao lẫn nhau.

Gensyn cung cấp một bộ công cụ toàn diện của dịch vụ học máy, bao gồm sức mạnh tính toán và huấn luyện mô hình, cùng với xác minh và động cơ kinh tế để tăng cường hiệu quả.

Agoras ($AGRS) là loại tiền tệ của Tau Net, hỗ trợ trao đổi kiến thức, tài nguyên tính toán và các sản phẩm tài chính.

DePIN, viết tắt của Decentralized Physical Infrastructure Network, đề cập đến một hệ thống mạng kết nối và quản lý các thiết bị vật lý theo cách phi tập trung. Các trường hợp thành công của Filecoin và Helium cho thấy việc kết hợp công nghệ blockchain với cơ sở hạ tầng vật lý thực tế có thể tạo ra những giải pháp đột phá. Những dự án này không chỉ đổi mới về mặt kỹ thuật mà còn áp dụng thành công cryptoeconomics để giải quyết các vấn đề thực tế, thể hiện sự khả thi và tiềm năng của mô hình DePIN. Bằng cách xem xét các dự án DePIN thành công trong lịch sử và tổng hợp kinh nghiệm thành công của chúng, chúng ta có thể tập trung vào các hướng phát triển mới và tiềm năng mang lại bởi sự kết hợp của trí tuệ nhân tạo và DePIN trong làn sóng trí tuệ nhân tạo.

Bạn đang tìm kiếm các khoản đầu tư tiền điện tử AI tốt nhất? Khám phá 15 loại tiền điện tử AI hàng đầu để đầu tư vào năm 2024 và đảm bảo tương lai tài chính với công nghệ hàng đầu.

Bài viết này xem xét các hạn chế hiện tại của nguồn dữ liệu AI và gợi ý rằng Data DAOs có thể cung cấp bộ dữ liệu mới, chất lượng cao để nâng cao các mô hình AI. Data DAOs có thể tăng cường việc huấn luyện AI với dữ liệu thế giới thực, dữ liệu sức khỏe cá nhân và phản hồi của con người, nhưng họ cũng đối mặt với các thách thức như méo mó xúc tiến, xác minh dữ liệu và đánh giá lợi ích.

AI+Crypto là một trong những lĩnh vực biên giới đáng chú ý nhất trong thị trường tiền điện tử gần đây. Điều này bao gồm việc đào tạo trí tuệ nhân tạo phi tập trung, GPU DePINs, và mô hình trí tuệ nhân tạo chống kiểm duyệt. Vấn đề chính của việc đào tạo trí tuệ nhân tạo nằm ở việc cần có giao tiếp và phối hợp tốc độ cao giữa các GPU, vì mạng nơ-ron đòi hỏi backpropagation trong quá trình đào tạo. Việc giới thiệu một mạng lưới phi tập trung có thể làm chậm quá trình đáng kể do độ trễ và băng thông mạng tăng lên. Bài viết này cũng tổ chức các giải pháp cho những thách thức hiện tại và cung cấp ví dụ về cách tích hợp tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo có thể thêm giá trị đáng kể.

Sự phát triển nhanh chóng và ứng dụng thực tế của công nghệ AI liên tục đang thúc đẩy sự phát triển thịnh vượng của Web3 + AI. Holoworld AI sâu sắc tích hợp AI và Web3, nhằm giải quyết những vấn đề này và thúc đẩy sự phát triển bền vững của thị trường Web3. Bằng cách cung cấp các bộ công cụ phát triển cơ bản, môi trường lập trình dễ sử dụng, SDK phong phú và các công cụ phát triển, Holoworld giảm thiểu đáng kể ngưỡng triển khai cho các mô hình AI về mặt công nghệ.

Bài viết này khám phá nền tảng trí tuệ nhân tạo phi tập trung của NetMind.AI, kết hợp công nghệ Web3 và AI để tạo ra một hệ sinh thái AI phi tập trung, mở và hợp tác.

在區塊鏈和人工智慧的交匯點上，ORA 正在開闢新的前沿，透過結合 AI、豐富的資料來源和任意規模的運算能力，不僅打破了智慧合約的限制，更賦予了開發者們創新空間。 文中詳細介紹了 ORA 的核心技術和產品,包括零知識機器學習、Optimistic 機器學習以及樂觀隱私保護人工智慧,了解更多 ORA 如何推動鏈上 AI 的發展。

Bài viết này giới thiệu sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và công nghệ blockchain cùng với các ứng dụng hiện tại và khám phá trong ngành công nghiệp. Công nghệ blockchain thể hiện tiềm năng cách mạng trong việc chia sẻ tài nguyên tính toán, bảo mật dữ liệu và tính toán có thể xác minh và trí tuệ nhân tạo phi tập trung.

Bài viết này sẽ phân tích các dự án cụ thể và toàn bộ lĩnh vực từ cả hai quan điểm vi mô và vi mạch, nhằm cung cấp cho độc giả cái nhìn phân tích để hiểu rõ các lợi thế cạnh tranh cốt lõi của mỗi dự án và sự phát triển tổng thể của theo dõi khả năng tính toán phi tập trung. Tác giả sẽ giới thiệu và phân tích năm dự án: Aethir, io.net, Mạng Render, Mạng Akash và Gensyn, và tóm lược và đánh giá tình hình của họ và sự phát triển của theo dõi.

Khi trí tuệ nhân tạo trở thành xu hướng chủ đạo trong phát triển công nghệ toàn cầu, việc tích hợp nó với công nghệ blockchain cũng được coi là một hướng đi trong tương lai. Xu hướng này đã dẫn đến nhu cầu truy cập và phân tích dữ liệu lịch sử ngày càng tăng. Trong bối cảnh này, EWM thể hiện những lợi thế độc đáo của nó. Nhà nghiên cứu 0xNatalie của ChainFeeds giải thích chi tiết về khái niệm, quy trình xử lý dữ liệu và các trường hợp sử dụng của EWM trong bài viết của mình.

Mục tiêu của Allora Network là cho phép các nút trong mạng AI phi tập trung cộng tác tốt hơn thông qua cấu trúc khuyến khích tốt hơn; đồng thời, nó giới thiệu những cách thông minh hơn để xác định các chi tiết theo ngữ cảnh để nâng cao hiệu quả của các mô hình học máy, từ đó đạt được hiệu quả cao hơn Những điểm nổi bật chính của lý luận và phán đoán thông minh hiệu quả nằm ở nhận thức tình huống và các cấu trúc khuyến khích khác biệt. Những đổi mới này cho phép mạng lưới cung cấp kết quả suy luận tốt nhất trong bất kỳ môi trường nào đồng thời cung cấp công bằng công bằng cho đóng góp duy nhất của mỗi người tham gia. giải thưởng.

AO, được xây dựng trên bộ lưu trữ on-chain của Arweave, đạt được tính toán phi tập trung có khả năng mở rộng vô hạn, cho phép số lượng quy trình không giới hạn chạy song song. Các tác nhân AI phi tập trung được lưu trữ on-chain bởi AR và được điều hành on-chain bởi AO.