人工智能

AI+加密貨幣是最近加密貨幣市場中最值得注意的前沿領域之一。這包括去中心化的人工智能訓練、GPU DePINs和抗審查的人工智能模型。人工智能訓練的主要問題在於需要高速通信和GPU之間的協調，因為神經網絡在訓練過程中需要反向傳播。引入去中心化網絡可能會顯著減慢過程，因為網絡延遲和帶寬增加。本文還整理了對當前挑戰的解決方案，並提供了整合加密貨幣和人工智能可以增加顯著價值的示例。

人工智慧技術的快速演進和實際應用不斷落地，正推動著Web3 + AI軌道的繁榮發展。Holoworld AI加深了人工智慧和Web3的融合，旨在解決這些問題，促進Web3市場的持續增長。通過提供基礎開發套件、用戶友好的編程環境、豐富的SDK和開發工具，Holoworld顯著降低了人工智慧模型在技術方面的部署門檻。

本文探討了NetMind.AI的去中心化AI平台，該平台將Web3和AI技術融合在一起，創造了一個開放、協作、去中心化的AI生態系統。

在区块链和人工智能的交汇点上，ORA 正在开辟新的前沿，通过结合 AI、丰富的数据来源和任意规模的运算能力，不仅打破了智能合约的限制，更赋予了开发者们创新空间。文中详细介绍了 ORA 的核心技术和产品，包括零知识机器学习、Optimistic 机器学习以及乐观隐私保护人工智能，了解更多 ORA 如何推动链上 AI 的发展。

本文介紹了人工智慧與區塊鏈技術的結合及其目前在行業中的應用和探索。區塊鏈技術在計算資源分享、數據安全和可驗證計算以及去中心化人工智慧方面展示了革命性的潛力。

Web3 作爲一種新型生產關係，天然適配代表新型生產力的 AI，這也是技術和生產關係能力的同時進步，從這個角度看，io.net 的核心邏輯，正是通過採用“Web3+代幣經濟”的經濟基礎架構，來改變傳統雲服務巨頭、中長尾算力用戶、全球閒散網路計算資源之間的生產關係。

本文將從微觀和宏觀兩個角度對特定項目和整個領域進行拆解，旨在為讀者提供分析見解，以了解每個項目的核心競爭優勢以及去中心化算力領域的整體發展。作者將介紹並分析五個項目：Aethir、io.net、Render Network、Akash Network 和 Gensyn，並總結和評估它們的現狀以及該領域的發展。

Spectral 是一個使用自然語言部署智能合約的平台。Spectral 的獨特之處在於其使用了人工智能、機器學習、大型語言模型和 ZK-ML 來創建去中心化的應用程序。

通過 NATIX Network，挖掘地圖和地理空間數據的潛能。借助 AI 和去中心化的“攝像頭互聯網”，NATIX 打破了大科技公司對地理空間數據的壟斷。了解 NATIX Network 如何致力於變革到 2029 年預計將達到 8450 億美元的地理空間解決方案市場，並打造全新的衆包數據經濟。

本文介紹了CARV Protocol及其在遊戲和人工智能領域中的應用。 CARV爲用戶提供了完全數據主權的協議，用戶可以通過該協議授權、存儲、校驗和確認自身數據，並從中獲得收益。

本文探討了當前人工智能發展對數字世界的影響，並介紹了深度真實性的概念。它建議利用區塊鏈技術的特點來解決造假問題，從而滿足人類對真實信息的需求。

LayerAI 是一個結合區塊鏈與人工智能的創新項目，致力於透過 ZkRollup Layer 技術實現數據貨幣化和去中心化金融。深入了解 LayerAI 的願景、產品及其經濟模型，看看其如何利用這些技術推動數據經濟的發展。

隨著人工智慧成為全球技術發展的主流趨勢，其與區塊鏈技術的融合也被視為未來的方向。這一趨勢導致對訪問和分析歷史數據的需求不斷增長。在此背景下，EWM展示了其獨特的優勢。ChainFeeds研究員0xNatalie在她的文章中詳細闡述了EWM的概念，數據處理工作流程和用例。

Allora網路的目標是通過更好的激勵結構，使去中心化AI網路中的節點能夠更好地協作;同時，它引入了更智慧的方法來識別上下文細節，以提高機器學習模型的有效性，從而實現更高效的高效智慧推理和判斷的關鍵亮點在於態勢感知和差異化的激勵結構。這些創新使網路能夠在任何環境中提供最佳推理結果，同時為每個參與者的獨特貢獻提供公平的公平。賞。

AO建立在Arweave的鏈上存儲之上，實現了無限可擴展的去中心化計算，允許無限數量的進程並行運行。去中心化 AI 代理由AR託管鏈上，並由 AO 鏈上運行。