ИИ

Эта статья рассматривает текущие ограничения источников данных искусственного интеллекта и предполагает, что Data DAO могут предоставить новые, высококачественные наборы данных для развития моделей искусственного интеллекта. Data DAO могут улучшить обучение искусственного интеллекта реальными данными из реального мира, персональными данными о здоровье и обратной связью от людей, но они также сталкиваются с такими проблемами, как искажение стимулов, верификация данных и оценка выгод.

AI+Crypto — одна из самых заметных пограничных областей на современном рынке криптовалют. Это включает в себя децентрализованное обучение ИИ, депин-коды GPU и устойчивые к цензуре модели ИИ. Основная проблема с обучением ИИ заключается в необходимости высокоскоростной связи и координации между графическими процессорами, поскольку нейронные сети требуют обратного распространения ошибки во время обучения. Внедрение децентрализованной сети может значительно замедлить процесс из-за увеличения задержки и пропускной способности сети. В этой статье также систематизированы решения текущих проблем и приведены примеры того, как интеграция криптовалюты и искусственного интеллекта может принести значительную пользу.

Быстрое развитие и практическое применение технологии искусственного интеллекта продолжают оказывать влияние на процветающее развитие трека Web3 + AI. Holoworld AI углубляет интеграцию искусственного интеллекта и Web3 с целью решения этих проблем и стимулирования устойчивого роста рынка Web3. Предоставляя фундаментальные наборы для разработки, удобные среды программирования, богатые SDK и инструменты разработки, Holoworld существенно снижает порог развертывания моделей искусственного интеллекта с точки зрения технологии.

Эта статья исследует децентрализованную платформу искусственного интеллекта NetMind.AI, которая объединяет технологии Web3 и ИИ для создания открытой, коллаборативной, децентрализованной экосистемы ИИ.

На пересечении блокчейна и искусственного интеллекта ORA открывает новые горизонты, объединяя искусственный интеллект, обширные источники данных и вычислительные мощности любого масштаба, что не только преодолевает ограничения умных контрактов, но и предоставляет разработчикам пространство для инноваций. В статье подробно описаны основные технологии и продукты ORA, включая нулевое знание машинного обучения, оптимистичное машинное обучение и оптимистичную защиту конфиденциальности искусственного интеллекта, чтобы узнать больше о том, как ORA способствует развитию блокчейн AI.

Эта статья знакомит с сочетанием искусственного интеллекта и технологии блокчейн и ее текущими применениями и исследованиями в отрасли. Технология блокчейн демонстрирует революционный потенциал в области обмена вычислительными ресурсами, защиты данных и проверяемых вычислений, а также децентрализованного искусственного интеллекта.

Как новая форма продуктивных отношений, Web3 естественным образом сочетается с искусственным интеллектом, который представляет собой новый тип продуктивности. Этот параллельный прогресс в технологиях и продуктивных отношениях является основой логики io.net. Приняв экономическую инфраструктуру "Web3 + токеномика", io.net стремится преобразовать традиционные производственные отношения между гигантами облачных услуг, пользователями вычислительной мощности среднего и длинного хвоста и простаивающими глобальными сетевыми вычислительными ресурсами.

В этой статье будут деконструированы конкретные проекты и весь сектор с микро- и макроперспектив, целью является предоставление читателям аналитических инсайтов, чтобы понимать основные конкурентные преимущества каждого проекта и общего развития децентрализованной вычислительной мощности. Автор представит и проанализирует пять проектов: Aethir, io.net, Render Network, Akash Network и Gensyn, и подведет итоги и оценит их ситуацию и развитие трека.

Spectral - это платформа, которая позволяет развертывать смарт-контракты с использованием естественного человеческого языка. Уникальность Spectral заключается в использовании искусственного интеллекта, машинного обучения, больших языковых моделей и ZK-ML для создания децентрализованных приложений.

Разблокируйте потенциал картографии и геопространственных данных сети NATIX. Используя искусственный интеллект и децентрализованную "Интернет камер," NATIX решает монопольный контроль крупных технологических компаний над важными геопространственными данными. Исследуйте, как сеть NATIX стремится революционизировать рынок геопространственных решений, оцениваемый в $845 миллиардов к 2029 году, и создать новую экономику данных, созданную сообществом.

Эта статья исследует протокол CARV и его использование в играх и искусственном интеллекте. CARV предлагает пользователям полный контроль над своими данными, позволяя им авторизовывать, хранить, проверять и подтверждать свою информацию, а также получать от нее выгоды.

В этой статье исследуется влияние текущих достижений искусственного интеллекта на цифровой мир и представляется концепция глубокой подлинности. Она предлагает использовать характеристики технологии блокчейн для решения проблем фальсификации, тем самым удовлетворяя потребность человечества в подлинной информации.

Эта статья направлена на знакомство с LayerAI и его экосистемой, охватывая его инновационные технологии, продуктовую экосистему и сценарии применения. LayerAI объединяет блокчейн и искусственный интеллект. В этой статье будет подробно рассмотрена видение, миссия и продукты LayerAI (такие как LayerVPN, KyotoX и Layer Marketplace), а также его экономическая модель и механизм стейкинга, объясняя, как он использует эти технологии для продвижения монетизации данных и развития DeFi.

По мере того, как искусственный интеллект становится основным трендом в глобальном технологическом развитии, его интеграция с технологией блокчейн также рассматривается как будущее направление. Эта тенденция привела к растущему спросу на доступ к историческим данным и их анализ. В этом контексте EWM демонстрирует свои уникальные преимущества. Исследователь ChainFeeds 0xNatalie подробно рассказывает о концепции, рабочем процессе обработки данных и вариантах использования EWM в своей статье.

Цель Allora Network — дать возможность узлам децентрализованной сети искусственного интеллекта лучше сотрудничать за счет лучшей структуры стимулов; В то же время он предлагает более интеллектуальные способы выявления контекстуальных деталей для повышения эффективности моделей машинного обучения, тем самым достигая более эффективных Ключевые моменты эффективного интеллектуального рассуждения и суждения заключаются в осведомленности о ситуации и дифференцированных структурах стимулов. Эти инновации позволяют сети обеспечивать наилучшие результаты вывода в любой среде, обеспечивая при этом справедливое равенство для уникального вклада каждого участника. присуждать.