Support du Hard Fork Vana

DataFi combine Blockchain et les besoins en données AI, montrant un potentiel énorme. Il garantit la souveraineté des données, attire la main-d'œuvre mondiale et offre aux utilisateurs la possibilité de participer à la révolution AI. Bien qu'il fasse face à des défis, DataFi reste prometteur pour reconstruire l'écosystème des données AI et promouvoir le développement d'un marché ouvert et équitable.

L'émergence et l'innovation des plateformes blockchain Layer 1 AI Avec le développement rapide des technologies d'intelligence artificielle, les architectures de Blockchain traditionnelles ne peuvent plus répondre aux besoins des applications IA en matière de calcul haute performance et de traitement de données complexes. Cela a conduit à l'émergence de plateformes Blockchain Layer 1 spécialement optimisées pour l'IA, qui présentent des caractéristiques diversifiées en termes d'architecture technique, de scénarios d'application et de modèles commerciaux. Cet article analyse en profondeur cinq projets de pointe en AI Layer1 : Bittensor, Vana, Kite AI, Nillion et Sahara. Bittensor : infrastructure réseau AI décentralisée Bittensor, en tant que pionnier dans le domaine de l'Blockchain AI, s'efforce de construire un réseau de collaboration en intelligence artificielle décentralisé et ouvert. Son objectif est de briser les barrières de centralisation dans le développement traditionnel de l'IA, permettant à un plus grand nombre de participants de contribuer ensemble.

L'écosystème de chiffrement en Asie du Sud-Est se développe rapidement : observations et insights de la conférence Devcon. La Thaïlande devient un acteur clé dans l'écosystème de chiffrement et Web3 en plein essor de l'Asie du Sud-Est. Avec une population de plus de 70 millions d'habitants, la Thaïlande a largement adopté la technologie blockchain grâce à des politiques gouvernementales soutenant l'innovation et la croissance de l'économie numérique. Des mesures incitatives telles que l'exonération fiscale sur les investissements en tokens numériques renforcent encore l'attrait de la Thaïlande en tant que centre d'investissement blockchain. L'adoption de la blockchain dans toute la région de l'Asie du Sud-Est se développe rapidement, grâce à une population techniquement compétente et une infrastructure en constante amélioration. Cette dynamique de développement s'est particulièrement manifestée lors de la récente semaine Devcon, pendant laquelle plusieurs événements importants ont eu lieu, y compris la semaine de la blockchain en Thaïlande, le sommet EVM 2024 et les événements liés à NEAR. Ces rencontres mettent en évidence le leadership de la Thaïlande dans le domaine dynamique du Web3 en Asie du Sud-Est, ouvrant la voie à une croissance et une innovation supplémentaires.

La combinaison de l'IA et du Web3 offre de nouvelles opportunités de Puissance de calcul et de partage de données, favorisant le développement des marchés Décentralisation, améliorant l'entraînement et l'inférence des modèles d'IA, et poussant en avant les progrès dans les secteurs financier, infrastructure et nouvelles narrations. Cette fusion vise à réaliser une distribution des ressources équitable et transparente, au service d'une meilleure humanité.

Le potentiel de la piste de données AI et l'essor de Web3 DataFi À une époque où le monde s'efforce de construire les meilleurs modèles de base, la puissance de calcul et l'architecture des modèles sont certes importantes, mais la véritable barrière à l'entrée est constitué des données d'entraînement. Cet article explorera le potentiel du secteur des données AI, ainsi que la façon dont Web3 DataFi peut devenir une nouvelle force émergente dans ce domaine. L'importance des données AI La puissance de calcul, les modèles et les données sont les trois piliers des modèles d'IA. Avec la généralisation de l'architecture transformer et la résolution progressive des problèmes de puissance de calcul, l'importance des données devient de plus en plus évidente. L'entraînement des modèles se divise en deux étapes : la pré-formation et le fine-tuning, qui nécessitent chacune différents types de données : 1. Phase de pré-entraînement : nécessite une grande quantité de textes, de codes et d'autres informations collectées sur Internet. 2. Phase de réglage : un ensemble de données nécessitant une conception et une sélection minutieuses pour développer des capacités spécifiques du modèle. Ces deux types de données constituent le noyau de la piste de données AI. Suivant