ИИ

AO, построенный на блокчейне хранилище Arweave, обеспечивает бесконечно масштабируемые децентрализованные вычисления, позволяя неограниченному количеству процессов работать параллельно. Децентрализованные агенты ИИ размещаются в блокчейне AR и запускаются в блокчейне AO.

Mind — это решение для перестейкинга ИИ, которое обеспечивает экономику токенов и безопасность данных децентрализованных сетей ИИ за счет гибкого рестейкинга и полностью гомоморфного шифрования для обеспечения безопасности консенсуса. В то время как EigenLayer использует рестейкинг для защиты различных AVS в экосистеме Ethereum, Mind Network использует рестейкинг для обеспечения консенсуса различных сетей искусственного интеллекта во всей криптоэкосистеме.

Humans.ai — ведущий поставщик решений в области блокчейна и искусственного интеллекта, который расширяет возможности проектов в области искусственного интеллекта, способствуя прозрачному и этичному развитию. Объединяя ИИ с доверием, он стремится создать подход, ориентированный на человека.

DexCheck — это инструмент анализа данных на основе искусственного интеллекта (ИИ), который позволяет пользователям всесторонне анализировать рынок цифровых активов. <!-- Скопируйте и вставьте преобразованный вывод. --> <!----- У вас есть ошибки, предупреждения или оповещения. Если вы используете режим безрассудства, отключите его, чтобы видеть встроенные оповещения. * ОШИБКИ: 0 * ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ: 0 * ОПОВЕЩЕНИЯ: 7 Время конвертации: 2,911 секунды. Использование этого файла Markdown: 1. Вставьте этот вывод в исходный файл. 2. Ознакомьтесь с примечаниями и действиями ниже, касающимися этого прогона преобразования. 3. Проверьте отображаемые выходные данные (заголовки, списки, блоки кода, таблицы) на правильность форматирование и используйте средство проверки ссылок перед публикацией этой страницы. Примечания по конвертации: * Docs to Markdown версии 1.0β36 * Чт 06 июня 2024 22:56:40 GMT-0700 (PDT) * Исходный документ: Что такое DexCheck? Все, что вам нужно знать о DCK * В этом документе есть изображения

В этой статье исследуется стремительное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) и Web3, а также потенциальная ценность и влияние их интеграции. Искусственный интеллект преуспевает в повышении производительности, в то время как Web3 трансформирует производственные отношения за счет децентрализации. Сочетание этих технологий позволяет применять инновационные приложения в области анализа данных, персонализированных пользовательских услуг, а также безопасности и защиты конфиденциальности.

Децентрализованное хранилище, примером которого являются одноранговые сети, создает глобальный, надежный и неизменяемый жесткий диск. Arweave, лидер в этой области, предлагает экономичные решения, обеспечивающие постоянство, неизменность и сопротивление цензуре, необходимые для растущих потребностей NFT и dApps.

Алекс Сюй, партнер по исследованиям в Mint Ventures, анализирует новые нарративы в растущем секторе крипто-ИИ, обсуждая каталитические пути и логику, лежащую в основе этих нарративов, соответствующие цели проектов, а также риски и неопределенности.

HyperAGI — это управляемый сообществом децентрализованный проект ИИ, направленный на создание настоящих агентов ИИ и содействие автономной криптовалютной экономике. Это достигается за счет интеграции решений Bitcoin Layer 2, инновационного механизма консенсуса Proof of Useful Work (PoUW) и больших языковых моделей (LLM). Проект посвящен реализации безусловного базового дохода агента (UBAI) и продвижению децентрализованного и справедливого цифрового общества с помощью технологии искусственного интеллекта.

В постепенно усиливающейся гонке ИИ, какой новый геймплей могут предложить старые проекты, чтобы занять нишу на рынке, где ликвидности и внимания не хватает?

Углубитесь в Mind Network: когда полностью гомоморфное шифрование встречается с рестейкингом, консенсусная безопасность для криптопроектов ИИ находится в пределах досягаемости

io.net, использующая Solana, Render, Ray и Filecoin, представляет собой распределенную систему графического процессора, предназначенную для использования децентрализованных ресурсов графического процессора для решения вычислительных задач искусственного интеллекта и машинного обучения.