基于DePIN的生态系统AIOZ AI正在打造一个全栈式去中心化人工智能基础设施，旨在让开发者、研究人员和技术团队更好地掌控自己的AI资产。AIOZ Network创始人兼CEO Erman Tjiputra表示，传统AI模型通常在不透明环境中开发，缺乏透明度，而AIOZ AI的分布式方法提供“更高效、更安全、更易访问”的AI计算。
通过AIOZ AI，用户可以上传数据集并训练模型，还能根据模型性能和被他人使用情况获得代币奖励。这一切由AIOZ Network的去中心化物理基础设施网络（DePIN）支撑，超过30万台设备贡献闲置计算能力，用于AI计算、去中心化存储和内容分发。
AIOZ AI平台上已有多种可用模型，包括图像到图像处理（如背景移除、背景替换、图像转动画、视频转Canny边缘算法）和轻量级高效的图像超分辨率（SR）模型，可将低分辨率图像重建为高保真图像，为数字内容创作和档案修复提供支持。未来应用还可能包括流媒体实时视频升频、带宽自适应图像优化，以及对象感知图像锐化与细节恢复工具。
Tjiputra强调，借助AIOZ AI，开发者可以掌控自己的模型和数据集，在社区计算资源上运行它们，并在成果应用于实际场景时获得代币奖励。AIOZ AI的目标是通过去中心化方法赋能贡献者，同时让创新者更容易部署造福大众的AI解决方案，推动AI计算向更加透明、协作和公平的方向发展。（Decrypt）
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AIOZ AI构建去中心化全栈AI基础设施，主打“更高效、更安全、更易访问”
基于DePIN的生态系统AIOZ AI正在打造一个全栈式去中心化人工智能基础设施，旨在让开发者、研究人员和技术团队更好地掌控自己的AI资产。AIOZ Network创始人兼CEO Erman Tjiputra表示，传统AI模型通常在不透明环境中开发，缺乏透明度，而AIOZ AI的分布式方法提供“更高效、更安全、更易访问”的AI计算。
通过AIOZ AI，用户可以上传数据集并训练模型，还能根据模型性能和被他人使用情况获得代币奖励。这一切由AIOZ Network的去中心化物理基础设施网络（DePIN）支撑，超过30万台设备贡献闲置计算能力，用于AI计算、去中心化存储和内容分发。
AIOZ AI平台上已有多种可用模型，包括图像到图像处理（如背景移除、背景替换、图像转动画、视频转Canny边缘算法）和轻量级高效的图像超分辨率（SR）模型，可将低分辨率图像重建为高保真图像，为数字内容创作和档案修复提供支持。未来应用还可能包括流媒体实时视频升频、带宽自适应图像优化，以及对象感知图像锐化与细节恢复工具。
Tjiputra强调，借助AIOZ AI，开发者可以掌控自己的模型和数据集，在社区计算资源上运行它们，并在成果应用于实际场景时获得代币奖励。AIOZ AI的目标是通过去中心化方法赋能贡献者，同时让创新者更容易部署造福大众的AI解决方案，推动AI计算向更加透明、协作和公平的方向发展。（Decrypt）