人工智能
人工智能努力的目标是让计算机像人类一样思考和行动。其被视为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力。在Web3中的多个项目参与到了人工智能行业,且利用去中心化机制进行了新的创新
本文探讨The Graph如何通过结合AI技术扩展其Web3基础设施,介绍了其Inference Service和Agent Service如何帮助dApp开发者更容易整合AI功能。
由 Privasea 发起的人脸NFT铸造项目异常火爆!在项目中用户可以在IMHUMAN(我是人类)移动应用上录入自己的人脸,并把自己的人脸数据铸造为一枚NFT,就仅仅是这人脸数据上链+ NFT 的组合使得该项目在4月底上线以来获得了超过20W+的NFT的铸造量,热度可见一斑。
DeepBrain Chain提前布局高性能算力赛道,将AI与Web3技术相融合,为⼈⼯智能产品提供去中⼼化的⼈⼯智能计算平台,成为一个低成本、⾼并发、低延迟、隐私保护、弹性供给的⼈⼯智能底层公链。
The Graph通过去中心化的数据索引协议革新区块链数据基础设施,提升技术可访问性,推动区块链大规模采用。本文介绍了The Graph的透明奖励系统、开放市场模式和AI技术整合等创新举措,以及其在促进区块链技术主流应用中的关键作用。
本文探讨了中心化带来的问题,以及去中心化的人工智能如何缓解这些问题,同时讨论了当前加密货币与人工智能的结合点,重点介绍了在这一领域已显现初步应用的加密货币项目。
Numbers Protocol 是一个开放的去中心化平台。它利用去中心化的生态系统和区块链技术来提供数字媒体来源。它提供了低成本的数字来源基础设施和去中心化存储,能增加人们对数字内容的信任并实现内容货币化。
AI x Web3 似乎是相互独立的技术,各自基于根本不同的原理,并服务于不同的功能。然而,深入探讨会发现,这两种技术有机会平衡彼此的权衡取舍,彼此独特的优势可以相辅相成,互相提升。
Gensyn是提供机器学习服务的GPU算力网络,获得了不少资方的青睐。项目目前仍处于开发阶段,未来将接入波卡生态。协议愿景是用世界各地的资源来降低机器学习的成本,发展目标贴合市场AI热点,但用户群体较为小众,产品设计上也会存在隐私泄露问题,未来实际落地发展将会面临一定的挑战。
Prodia 是一個人工智慧平台,透過其 API 專門用於圖像和音樂生成,該公司開發了 Stable Diffusion API 工具,具有許多模型將文字轉換為高品質圖像,包括 SD1.5、SDXL 和 SD3,每個模型都提供不同的解析度和功能。Prodia 的基礎架構擁有超過 10,000 個 GPU,能夠在 2 秒內處理影像產生請求,自成立以來,Prodia 已產生了超過 4 億張圖片。Prodia 作為 AI 賽道中的新興力量,正在以其創新的分散式運算技術和強大的生成能力擴張,但技術的快速迭代和市場的動態變化,意味著 Prodia 必須保持靈活性和前瞻性,以應對未來的不確定性。
Agoras($AGRS)是Tau网络的数字货币,旨在通过智能合约和多市场交易促进知识、计算资源和金融衍生品的交换。用户可以使用AGRS进行知识付费、租赁计算资源以及在无中介的点对点衍生品市场中进行交易,从而实现无风险利息。这种去中心化货币由用户共同管理,并通过Tau技术实现动态自我更新,以满足用户的需求和共识。
DePIN全称为去中心化实体基础设施网络,指以去中心化方式连接和管理实体设备的网路系统,Filecoin和Helium的成功案例证明,将区块链技术与现实世界的实体基础设施,能够创造出创新性的解决方案。这些项目不仅在技术上进行了创新,还成功嵌入加密经济学评估实际问题的解决方案,展示了DePIN模式的吸纳和潜力,透视回顾历史上的成功DePIN项目,总结其成功经验,在AI浪潮下,关注AI与DePIN相结合所带来的新的发展方向和潜力。
Play AI 是一个专为游戏领域设计的模块化区块链,旨在成为智能层,促进人工智能代理的开发和部署,为玩家带来高度个性化和沉浸式的游戏体验。了解Play AI的工作原理、优势、挑战及其对游戏行业的影响。
OORT 是一个成立于2021 年五月的去中心化AI 的云平台,提供的一系列服务包括数据收集和标注、数据储存和模型训练,旨在透过去中心化网络帮助AI 开发者,为其搭建更公平高效的AI 应用奠定基础,涵盖数据收集和标注、模型训练和微调等关键阶段,建构一个以信任为核心的生态系统,确保人类与AI 能够共同繁荣。
在寻找最佳AI加密货币投资吗?本文将探索2024年最值得投资的15种AI加密货币,涵盖各类创新项目,从去中心化计算平台到智能合约生成器。了解每个项目的项目特点和潜力,帮助您在这个迅速发展的领域做出明智的投资决策。
本文分析了当前AI资料来源的限制,指出资料DAO可以提供新的高品质数据集,推动AI模型进步。数据DAO可以通过现实世界数据、个人健康数据和人类回馈来增强AI训练,同时面临激励扭曲、数据验证和收益评估等挑战。