IOSG ｜ Développer infra nouveau narrative de la pile de technologie AI x web3

Avant-propos

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Récemment, le développement rapide de modèles de grandes langues (LLMS) a suscité l’intérêt de l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour transformer diverses industries.L’industrie de la blockchain n’est pas épargnée,Ai x cryptoL’apparition du récit a attiré beaucoup d’attention.Cet article traite des trois principales méthodes d’intégration de l’IA et du chiffrement, et discute des opportunités uniques de la technologie de la blockchain pour résoudre l’industrie de l’IA.

Trois façons d’Aixcrypto incluent:

• 1. Intégrer l’IA dans les produits existants: des entreprises comme Dune utilisent l’IA pour améliorer leurs produits, comme l’introduction de SQL Copilot pour aider les utilisateurs à rédiger une requête complexe.

• 2. Construire des infrastructures d’IA pour l’écosystème du chiffrement: de nouvelles sociétés telles que Ritual et Autonolas se concentrent sur le développement de l’infrastructure à dispositions AI, et sur mesure pour les besoins de l’écosystème de cryptage.

• 3. Utilisez la blockchain pour résoudre les problèmes de l’industrie de l’IA: des projets tels que Gensyn, EZKL et IO.NET explorent comment la technologie de la blockchain résout les défis auxquels l’industrie de l’IA, telle que la confidentialité des données, la sécurité et la transparence.

Le caractère unique de l’IA x crypto est que la technologie de la blockchain devrait résoudre les problèmes internes de l’industrie de l’IA.Ce point d’échange unique a ouvert de nouvelles possibilités de solutions d’innovation, ce qui est bénéfique pour les communautés d’IA et de blockchain.

En profondeur pour discuter du domaine de l’IA x Crypto, nous visons à identifier et à afficher l’application la plus prometteuse de la technologie de la blockchain pour résoudre les défis de l’industrie de l’IA.En coopérant avec des experts de l’industrie de l’IA et des constructeurs chiffrés, nous nous engageons à promouvoir le développement de solutions de coupe qui utilisent pleinement les avantages de deux avantages technologiques.

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1. Aperçu de l’industrie

Le domaine de l’AI x crypto peut être divisé en deux catégories: infrastructure et applicationEssenceBien que certaines infrastructures existantes continuent de soutenir les cas d’utilisation de l’IA, les nouveaux participants lancent une nouvelle architecture native d’IA sur le marché.

1. 1 Calculez le réseau

Dans le domaine de l’AIXCrypto, les réseaux informatiques jouent un rôle essentiel dans la fourniture d’infrastructure requise pour les applications d’IA.Ces réseaux peuvent être divisés en deux types en fonction de leurs tâches de support: les réseaux informatiques généraux et les réseaux informatiques dédiés.

1.1.1 réseau informatique général

Le réseau informatique général (par exemple IO.NET et AKASH) offre aux utilisateurs des opportunités d’accéder aux machines via SSH et fournit une interface de ligne de commande (CLI) pour créer leurs propres applications.Ces réseaux sont similaires aux serveurs spéciaux virtuels (VP) et fournissent un environnement informatique personnel dans le cloud.

IO.NET est basé sur l’écosystème Solana et se concentre sur les clusters de location et informatique GPU.

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Vues d’iOSG Ventures:

Par rapport au marché du cloud Web2 mature, le réseau informatique en est encore aux premiers stades.Le réseau informatique Web3 n’est pas aussi bon que le module de construction « LEGO » du Web2, tel que la fonction sans serveur, le VPS et les projets cloud de base de données basés sur des fournisseurs de services cloud majeurs (tels que AWS, Azure et Google Cloud).

Les avantages du calcul du réseau comprennent:

• La technologie de la blockchain peut utiliser des ressources informatiques inutilisées et des ordinateurs personnels pour rendre le réseau plus durable.

• La conception point à point (P2P) permet aux individus de monétiser les ressources informatiques inutilisées et de fournir un calcul à moindre coût, ce qui a potentiellement réduit le coût de 75% à 90%.

Cependant, en raison des défis suivants, il est difficile d’investir dans la production réelle et de remplacer les services cloud Web2:

• Bien que la tarification soit le principal avantage du réseau informatique général de la prône, il est toujours difficile de rivaliser avec les sociétés de cloud Web2 matures en termes de fonction, de sécurité et de stabilité.

• Le style Point -toPoint peut limiter la capacité de ces réseaux à fournir rapidement des produits matures et stables.Les caractéristiques de décentralisation augmenteront les coûts de développement et de maintenance.

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1.1.2 réseau informatique dédié

Le réseau informatique dédié ajoute une couche supplémentaire sur la base du réseau informatique général.Ces réseaux visent à respecter des cas d’utilisation spécifiques, tels que le rendu 3D ou le raisonnement et la formation en IA.

Render est un réseau informatique professionnel axé sur le rendu 3D.Dans le domaine de l’IA, de nouveaux joueurs comme Bittensor, Hyperbolic, Ritual et Fetch.ai se concentrent sur le raisonnement de l’IA, tandis que Flock et Gensyn se concentrent principalement sur l’entraînement de l’IA.

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Vues d’iOSG Ventures:

Les avantages d’un réseau informatique dédié:

• La décentralisation et les caractéristiques de la crypto résout le problème de la centralisation et de la transparence dans l’industrie de l’IA.

• Il n’y a pas de réseau de calcul et de schéma de vérification pour assurer l’efficacité du processus de raisonnement et de formation.

• La technologie de protection de la vie privée, telle que l’apprentissage fédéral adopté par Flock, permet aux individus de contribuer des données pour la formation des modèles, tout en conservant leurs données en local et privé.

• En soutenant les contrats intelligents et les applications en aval de la blockchain, le raisonnement de l’IA peut être utilisé directement sur la blockchain.

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Source: IOSG Ventures

Bien que le réseau spécial de raisonnement et de formation en IA soit encore dans les premiers stades, nous nous attendons à ce que les applications WEB3 AI accordent la priorité à l’infrastructure de l’IA Web3.Cette tendance a été nettement évidente dans la coopération entre le protocole d’histoire et le rituel et le myshell en tant que propriété intellectuelle.

Bien que les applications de grade de tueur construites par ces émergents infrastructures AI x Web3 ne soient pas encore apparues, le potentiel de croissance est énorme.Avec la maturité de l’écosystème, nous nous attendons à des applications plus innovantes qui utilisent les capacités uniques des réseaux informatiques d’IA décentralisés.

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2. Données

Les données jouent un rôle vital dans le modèle d’IA.

2.1 Stockage de données

Le modèle d’IA de stockage de décentralisation est essentiel pour fournir des API d’inférence de manière décentralisée.Le nœud de raisonnement devrait être en mesure de récupérer ces modèles de n’importe où.Comme le modèle d’IA peut atteindre la taille de centaines de GB, un puissant réseau de stockage décentralisé est nécessaire.Les dirigeants dans le domaine du stockage décentralisé, comme Filecoin et Arweave, peuvent fournir cette fonctionnalité.

Vues d’iOSG Ventures:

Il y a d’énormes opportunités dans ce domaine.

• Pour le réseau de stockage de données décentralisé optimisé par les modèles d’IA, il fournit des fonctions telles que le contrôle de version, le stockage de différentes quantification du modèle à faible précision et le téléchargement rapide de grands modèles.

• Base de données vectorielle décentralisée, car elles sont souvent liées aux modèles, fournissant des réponses plus précises en insérant les connaissances nécessaires avec des problèmes.La base de données SQL existante peut également ajouter la prise en charge de la recherche de vecteur.

2.2 Collecte de donnéesDéfinir et marquer

La collecte de données de haute qualité est essentielle pour la formation d’IA.Des projets basés sur la blockchain, comme l’herbe, utilisent des foules pour collecter des données pour la formation en IA et utiliser des réseaux personnels.Par des incitations et des mécanismes appropriés, les formateurs d’IA peuvent obtenir des données de haute qualité à moindre coût.Des projets tels que Tai-Da et Saipen se concentrent sur les marques de données.

Vues d’iOSG Ventures:

Nos observations de ce marché:

• La plupart des projets d’étiquette de données sont inspirés par GameFI, attirant les utilisateurs à réduire les coûts avec des données de marquage à haute qualité avec promesse de réduire les coûts.

• Il n’y a pas de leaders évidents dans ce domaine et l’échelle AI domine le marché de la marque de données Web2.

2.3 Données de blockchain

Lors de la formation du modèle d’IA spécifiquement pour la blockchain, les développeurs ont besoin de données de blockchain à haute qualité, dans l’espoir de l’utiliser directement dans son processus de formation.Spice AI et Space and Time propose des données de blockchain de haute qualité avec SDK, permettant aux développeurs d’intégrer facilement des données dans leurs pipelines de données de formation.

Vues d’iOSG Ventures:

Avec l’augmentation de la demande de modèles d’IA liés à la blockchain, la demande de données de blockchain à haute qualité augmentera.Cependant, la plupart des outils d’analyse des données ne fournissent actuellement que des données d’exportation de données dans le CSV, ce qui n’est pas idéal pour la formation d’IA.

Afin de promouvoir le développement de modèles d’IA spécifiquement pour la blockchain, il est crucial qu’il fournit plus de fonctions d’apprentissage et de maintenance liées à la blockchain (MLOP) pour améliorer l’expérience des développeurs.Ces fonctions devraient permettre aux développeurs d’intégrer de manière transparente les données de blockchain directement dans leur pipeline de formation AI basé sur Python.

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3. Zkml

En raison de la motivation à utiliser des modèles moins compliqués pour réduire les coûts de calcul, le fournisseur d’IA centralisé fait face à des problèmes de confiance.Par exemple, parfois les utilisateurs pensent que le chatppt fonctionne mal.Plus tard, cela a été attribué à la mise à jour d’Openai pour améliorer les performances du modèle.

De plus, le Créateur de contenu a proposé des préoccupations de droits d’auteur concernant l’IA.Il est difficile pour ces entreprises de prouver que des données spécifiques ne sont pas incluses dans son processus de formation.

L’apprentissage automatique Zero-Knowledge (ZKML) est une méthode innovante qui résout le problème de la confiance liée aux fournisseurs d’intelligence artificielle centralisés.En utilisant une preuve de connaissances zéro, ZKML permet aux développeurs de prouver l’exactitude de son processus de formation et d’inférence de l’intelligence artificielle sans divulguer de données sensibles ou de détails de modèle.

3.1 Formation

Les développeurs peuvent effectuer des tâches de formation dans les machines virtuelles de connaissances zéro (ZKVM), telles que les machines virtuelles fournies par Risc Zero.Ce processus génère une preuve que la formation de vérification est correctement effectuée et que seules des données autorisées sont utilisées.La preuve en tant que développeur est conforme aux preuves de spécifications de formation appropriées et de droits d’utilisation des données.

Vues d’iOSG Ventures:

• ZKML fournit des solutions uniques pour l’utilisation de données autorisées dans la formation de modèle de preuve, et il est généralement difficile à réaliser sous les caractéristiques des caractéristiques de la boîte noire des modèles d’intelligence artificielle.

• Cette technologie en est encore aux premiers stades.Les dépenses de calcul sont énormes.La communauté explore activement plus de cas de formation ZK.

3.2 Raisonnement

Comparé à ses objets correspondants de formation, ZKML est beaucoup plus long pour le raisonnement.Plusieurs entreprises bien connues ont émergé dans ce domaine.

Giza se concentre sur la construction d’une plate-forme complète de l’opération d’apprentissage automatique (MLOP) et construit une communauté dynamique autour de lui.Leur objectif est de fournir aux développeurs des outils et des ressources pour le ZKML intégré au raisonnement de workflows.

D’un autre côté, EZKL crée un cadre ZKML convivial pour fournir de bonnes performances et donner la priorité à l’expérience de développement.Leurs solutions sont conçues pour simplifier le processus de réalisation du raisonnement ZKML afin que davantage de développeurs puissent facilement l’utiliser.

Modulus Labs utilise différentes méthodes qu’ils ont développé leurs propres systèmes de preuve.Leur objectif principal est de réduire considérablement les dépenses informatiques liées au raisonnement ZKML.En réduisant les dépenses de 10 fois, Modulus Labs essaie de rendre le raisonnement ZKML plus pratique et efficace dans les applications pratiques.

Vues d’iOSG Ventures:

• ZKML est particulièrement adapté aux scènes GameFi et Defi, ce qui est essentiel qu’aucune confiance n’est nécessaire.

• Les dépenses informatiques introduites par ZKML rendent difficile pour les grands modèles d’intelligence artificielle de fonctionner efficacement.

• L’industrie est toujours à la recherche d’un grand nombre de pionniers Defi et GameFi utilisant ZKML dans ses produits pour montrer ses scénarios d’application réels.

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4. Agent Network + Autres applications

4.1 réseau proxy

Le réseau proxy est composé d’un outil et de connaissances qui effectue des tâches et des connaissances spécifiques.Ces agents peuvent coopérer entre eux pour atteindre des objectifs plus complexes.Plusieurs sociétés bien connues développent activement des agents et des réseaux d’agence similaires aux robots de chat.

Sleepless, Siya, Myshell, CharacterX et Delysium sont des participants importants à la construction d’agents de robot de chat.Autonolas et ChainML construisent un réseau proxy pour des cas plus puissants.

Vues d’iOSG Ventures:

L’agent est crucial pour l’application du monde réel.Ils peuvent mieux effectuer des tâches spécifiques que l’intelligence artificielle de GM.La blockchain offre plusieurs opportunités uniques pour les agents de l’intelligence artificielle.

• Posséder un mécanisme d’incitation: la blockchain fournit des mécanismes d’incitation à travers des technologies telles que les jetons non homogènes (NFT).Avec une propriété claire et une structure incitative, les créateurs sont motivés à développer des agents plus intéressants et innovants sur la chaîne.

• La combinaison des contrats intelligents: les contrats intelligents sur la blockchain peuvent être combinés, fonctionnant comme des briques LEGO.L’API ouverte fournie par les contrats intelligents permet à Proxy d’effectuer des tâches complexes difficiles à réaliser dans les systèmes financiers traditionnels.Cette combinaison permet au proxy d’interagir avec diverses applications décentralisées (DAPP) et d’utiliser ses fonctions.

• Ouverture interne: en construisant des agents sur la blockchain, ils héritent de l’ouverture et de la transparence inhérentes de ces réseaux.Cela crée des opportunités majeures pour la combinaison de différents agents, leur permettant de coopérer et de combiner leur propre capacité à résoudre des tâches plus compliquées.

4.2 Autres applications

En plus des principales catégories discutées précédemment, plusieurs applications d’intelligence artificielle intéressantes dans le champ Web3 reçoivent l’attention, bien qu’elles ne soient pas suffisamment énormes pour former des catégories indépendantes.Ces applications couvrent divers domaines, montrant la diversité et le potentiel de l’intelligence artificielle dans l’écosystème de la blockchain.

• Génération d’images: imgnai

• Monétisation de l’invite d’image: NFPRomppt

• Formation communautaire Génération d’images de l’intelligence artificielle: botto

• Robots de chat: Kaito, SuperSight, Galaxy, KNN3, Awesome QA, QNA3

• Finance: Numer AI

• Portefeuille: dawn_wallet

• Jeu: parallèle TCG

• Éducation: accroché

• Sécurité: Forta

• Fait: WorldCoin

• Outil de créateur: Plai Lab

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5. Promouvoir AixCrypto aux utilisateurs de Web2 pour obtenir une adoption à grande échelle

La raison pour laquelle la crypto Ai x est unique car elle peut résoudre le problème le plus difficile dans le domaine de l’intelligence artificielle.Bien qu’il existe un écart entre les produits AIXCrypto actuels et les produits WEB2 AI et le manque d’attractivité pour les utilisateurs de Web2, AixCrypto a toujours des fonctionnalités uniques, seuls AixCrypto peut être fourni.

5.1 Calcul des ressources avec une efficacité du coût:

L’un des principaux avantages de l’AIXCrypto est de fournir des ressources informatiques élevées.Avec l’augmentation de la demande de LLM, le nombre de développeurs sur le marché augmente et la disponibilité et le prix du GPU sont devenus plus difficiles.Le prix des GPU a augmenté fortement et les pénuries.

Le réseau informatique décentralisé tel que le projet DePin peut aider à atténuer ce problème en utilisant une puissance de calcul inactif, des GPU des petits centres de données et des dispositifs informatiques personnels.Bien que la stabilité de la puissance de calcul décentralisée puisse être inférieure aux services cloud concentrés, ces réseaux fournissent un équipement informatique à coût élevé dans diverses régions.Cette méthode de décentralisation minimise le retard de bord pour assurer une infrastructure plus distribuée et plus flexible.

En utilisant la puissance des réseaux informatiques décentralisés, AixCrypto peut fournir aux utilisateurs Web2 des ressources informatiques abordables et faciles.Cet avantage de coût est attrayant pour attirer les utilisateurs de Web2 pour adopter des solutions AIXCrypto, et surtout lorsque la demande d’informatique de l’IA continue de croître.

5.2 Donnez la propriété du créateur:

Un autre avantage important de la crypto AI x est de protéger la propriété des créateurs.Dans le domaine actuel de l’intelligence artificielle, certains agents sont facilement copiés.En écrivant simplement des conseils similaires, vous pouvez facilement copier ces proxy.En outre, l’agent dans les magasins GPT appartient généralement à des entreprises centralisées, plutôt qu’au créateur, ce qui limite la capacité du créateur à contrôler le travail et la capacité de réaliser efficacement la rentabilité.

Ai x Crypto utilise la technologie NFT mature dans le domaine du chiffrement pour résoudre ce problème.En exprimant les agents comme NFT, les créateurs peuvent vraiment posséder leurs œuvres et en tirer des avantages réels.Chaque fois que l’utilisateur interagit avec l’agent, le Créateur peut obtenir des incitations pour assurer un retour juste sur ses efforts.Le concept de propriété NFT convient non seulement aux agents, mais aussi à protéger d’autres actifs importants dans le domaine de l’intelligence artificielle, tels que les bases de connaissances et les conseils.

5.3 Protéger la confiance de la vie privée et de la reconstruction:

Les utilisateurs et les créateurs ont des problèmes de confidentialité concernant les sociétés de renseignement artificielles centralisées.Les utilisateurs craignent que leurs données soient abusées pour former de futurs modèles, tandis que les créateurs craignent que leurs travaux soient utilisés mais manquent d’attribution ou de compensation appropriée.De plus, les sociétés de renseignement artificiel centralisé peuvent sacrifier la qualité des services pour réduire les coûts d’infrastructure.

Ces problèmes sont difficiles à résoudre via la technologie Web2, tandis que AixCrypto utilise des solutions Web3 avancées.La formation et le raisonnement zéro-connaissance peuvent être transparents à travers les données utilisées et assurer le modèle correct utilisé par la preuve.Des technologies telles que l’environnement d’exécution de confiance (TEE), l’apprentissage fédéral et complètement le même cryptage d’État (FHE) pour atteindre la sécurité et la confidentialité pour protéger la vie privée et protéger la vie privée.

Par la priorité, la priorité et la transparence, AixCrypto permet aux entreprises d’intelligence artificielle de re-gain la confiance du public et de fournir des services d’intelligence artificielle qui respectent les droits des utilisateurs, afin qu’ils les distinguent des solutions Web2 traditionnelles.

5.3 Protéger la confiance de la vie privée et de la reconstruction:

Les utilisateurs et les créateurs ont des problèmes de confidentialité concernant les sociétés de renseignement artificielles centralisées.Les utilisateurs craignent que leurs données soient abusées pour former de futurs modèles, tandis que les créateurs craignent que leurs travaux soient utilisés mais manquent d’attribution ou de compensation appropriée.De plus, les sociétés de renseignement artificiel centralisé peuvent sacrifier la qualité des services pour réduire les coûts d’infrastructure.

Ces problèmes sont difficiles à résoudre via la technologie Web2, tandis que AixCrypto utilise des solutions Web3 avancées.La formation et le raisonnement zéro-connaissance peuvent être transparents à travers les données utilisées et assurer le modèle correct utilisé par la preuve.Des technologies telles que l’environnement d’exécution de confiance (TEE), l’apprentissage fédéral et complètement le même cryptage d’État (FHE) pour atteindre la sécurité et la confidentialité pour protéger la vie privée et protéger la vie privée.

Par la priorité, la priorité et la transparence, AixCrypto permet aux entreprises d’intelligence artificielle de re-gain la confiance du public et de fournir des services d’intelligence artificielle qui respectent les droits des utilisateurs, afin qu’ils les distinguent des solutions Web2 traditionnelles.

5.4 Source de contenu de suivi

Comme le contenu de l’intelligence artificielle génère devient plus précis, il est plus difficile de distinguer le texte, les images ou les vidéos générés par la création humaine et l’intelligence artificielle.Pour empêcher l’abus du contenu de l’intelligence artificielle, les gens ont besoin d’un moyen fiable de déterminer la source du contenu.

La blockchain a bien performé pour suivre les sources de contenu, tout comme le succès de la gestion de la chaîne d’approvisionnement et de la NFT.Dans l’industrie de la chaîne d’approvisionnement, l’ensemble du cycle de vie des produits de suivi de la blockchain peut identifier les fabricants et les étapes clés.De même, les créateurs de suivi de la blockchain et la prévention du piratage dans le cas de NFT sont empêchés de piratage.Bien qu’il existe une telle vulnérabilité, l’utilisation de la blockchain peut minimiser les pertes causées par une fausse NFT, car les utilisateurs peuvent facilement faire la distinction entre les jetons vrai et faux.

Grâce à l’application de la technologie de la blockchain pour suivre la source du contenu de génération de l’intelligence artificielle, AixCrypto peut offrir aux utilisateurs la possibilité de vérifier le contenu du contenu du contenu de l’intelligence artificielle ou des êtres humains, réduisant ainsi la possibilité d’abus et d’augmentation de la confiance dans Authenticité du contenu.

5.5 Utiliser le modèle de développement de la crypto-monnaie

Les modèles de conception et de formation, en particulier de grands modèles, sont un processus coûteux et consommé en temps.Le nouveau modèle est encore incertain et les développeurs ne peuvent pas prédire leurs performances.

La crypto-monnaie fournit un moyen convivial aux développeurs, qui peuvent collecter des données pré-formation, collecter les commentaires de renforcement et collecter des fonds de l’intérêt.Ce processus est similaire au cycle de vie des projets typiques de crypto-monnaie: fonds d’investissement privé ou de prise de Taiwan, et mis au contributeur actif au contributeur actif au début.

Le modèle peut adopter une méthode similaire pour collecter des fonds pour la vente de jetons pour la formation et le contributeur aux données et aux commentaires.Grâce au modèle économique de jeton soigneusement conçu, ce flux de travail peut aider les développeurs individuels à former de nouveaux modèles plus facilement qu’auparavant.

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6. Le défi de Tokennomics

Le projet AI X Crypto a commencé à cibler les développeurs Web2 en tant que clients potentiels, car le chiffrement a des propositions de valeur uniques, et la taille du marché de l’industrie de l’intelligence artificielle Web2 est considérable.Cependant, pour les développeurs Web2 qui ne connaissent pas les jetons et qui ne veulent pas s’impliquer dans des systèmes de jetons, les jetons peuvent devenir un obstacle.

Afin de répondre aux développeurs de Web2 et de réduire ou de supprimer le praticité des jetons peut causer des ennuis aux amateurs de Web3, car cela peut changer la position fondamentale du projet Ai x Crypto.Lorsque vous essayez d’intégrer des jetons précieux dans la plate-forme SaaS de l’intelligence artificielle, il est difficile de trouver l’équilibre entre attirer les développeurs Web2 et maintenir la praticité des jetons.

Afin de faciliter l’écart entre les modèles commerciaux Web2 et Web3 et maintenir la valeur des jetons en même temps, les méthodes potentielles suivantes peuvent être prises en compte:

• Utilisez des jetons dans le réseau d’infrastructure distribué du projet.Mettez en œuvre des mécanismes d’engagement, de récompenses et de punition pour protéger le réseau de base.

• Utilisez le jeton comme mode de paiement et en même temps, fournissez l’utilisation des utilisateurs de Web2

• Mettre en œuvre une gouvernance basée sur les jetons

• Partager des revenus avec les détenteurs de jetons

• Utiliser le revenu pour racheter ou détruire les jetons

• Pour les services fournis par le projet, offrez des remises et des fonctions supplémentaires pour les détenteurs de jetons

En concevant soigneusement le modèle économique de jeton conforme aux intérêts de Web2 et Web3, le projet Crypto AI X peut attirer avec succès les développeurs Web2 tout en conservant la valeur et la praticité de son jeton.

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7. Notre AI préféréCryptoScène

Notre scène AI X Crypto préférée utilise la puissance de la collaboration des utilisateurs pour effectuer des tâches dans le domaine de l’intelligence artificielle à l’aide de la technologie blockchain.Certains exemples spécifiques incluent:

1. Contribution des données de la formation, de l’alignement et du test de référence sur l’IA (comme Chatbot Arena)

2. Coopérer pour construire une grande base de connaissances de partage à l’échelle pour divers agents (par exemple, Sahara)

3. Utilisez des ressources personnelles pour capturer les données du réseau (par exemple, l’herbe)

En utilisant les efforts collectifs des incitations et de la coordination basées sur la blockchain, ces modèles montrent le potentiel de décentralisation et de méthodes axées sur la communauté pour le développement et le déploiement de l’IA.

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en conclusion

Nous sommes au stade de l’aube de l’IA et du Web3.Dans le top 50 des produits GEN AI, il n’y a pas de produits liés à Web3.Les meilleurs outils LLM sont liés à la création et à l’édition de contenu, principalement pour les ventes, les conférences et les notes / bases de connaissances.Compte tenu d’un grand nombre de recherches, de documents, de ventes et de travail communautaire dans l’écosystème Web3, il offre un énorme potentiel pour le développement d’outils LLM personnalisés.

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À l’heure actuelle, les développeurs se concentrent sur la construction d’infrastructures et l’introduction de modèles d’IA avancés dans les chaînes, bien que nous n’ayons pas atteint l’objectif.Alors que nous continuons à développer cette infrastructure, nous explorons également les meilleurs scénarios utilisateur pour fournir un raisonnement en IA sur la chaîne de manière sûre et sans scrupules, ce qui offre des opportunités uniques pour le champ de blockchain.D’autres industries peuvent utiliser directement l’infrastructure LLM existante pour le raisonnement et le tarif fin.Seule l’industrie de la blockchain a besoin de sa propre infrastructure d’IA indigène.

Dans un avenir proche, nous nous attendons à ce que la technologie Blockchain utilise ses avantages pour résoudre les problèmes les plus difficiles de l’industrie de l’intelligence artificielle, ce qui rend le modèle d’IA plus abordable, facile d’accès et de rentable.Nous attendons également avec impatience le récit du champ de cryptage avec l’industrie de l’IA, bien que légèrement retardé.Au cours de la dernière année, nous avons assisté à la combinaison de développeurs qui combinent le modèle cryptographique, proxy et LLM.Au cours des prochains mois, nous pouvons voir plus de modèles de modèles, de génération de texte et de vidéo, et la génération 3D affecte le domaine de la crypto.

L’ensemble des industries de l’IA et du Web3 n’a pas reçu une attention suffisante.