IOSG ｜ Erweitern Sie die neue Erzählung von AI X Web3 Technology Stack

Vorwort

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In jüngster Zeit hat die schnelle Entwicklung großer Sprachmodelle (LLMs) das Interesse an der Verwendung künstlicher Intelligenz (KI) zur Veränderung verschiedener Branchen ausgelöst.Die Blockchain -Industrie ist nicht verschont,Ai x kryptoDas Erscheinen der Erzählung hat viel Aufmerksamkeit erregt.In diesem Artikel werden die drei Hauptmethoden zur Integration von KI und Verschlüsselung erörtert und die einzigartigen Möglichkeiten der Blockchain -Technologie bei der Lösung der KI -Branche erörtert.

Zu den drei Möglichkeiten von Aixcrypto gehören:

• 1. Integrieren Sie KI in vorhandene Produkte: Unternehmen wie Dune verwenden KI, um ihre Produkte zu verbessern, z.

• 2. Konstrukte AI -Infrastruktur für das Verschlüsselungsökosystem: Neue Unternehmen wie Rituale und Autonolas konzentrieren sich auf die Entwicklung der AI -Drive -Infrastruktur und maßgeschneidert auf die Bedürfnisse des Verschlüsselungsökosystems.

• 3.. Verwenden Sie Blockchain, um die Probleme der KI -Branche zu lösen: Projekte wie Genyn, Ezkl und IO.NET untersuchen, wie die Blockchain -Technologie die Herausforderungen der KI -Branche wie Datenschutz, Sicherheit und Transparenz löst.

Die Einzigartigkeit von AI X Crypto ist, dass die Blockchain -Technologie die internen Probleme in der KI -Branche lösen wird.Dieser einzigartige Austauschpunkt hat neue Möglichkeiten für Innovationslösungen eröffnet, was für KI- und Blockchain -Gemeinschaften von Vorteil ist.

Um das Gebiet von AI X Crypto zu diskutieren, möchten wir die vielversprechendste Anwendung der Blockchain -Technologie bei der Lösung der Herausforderungen der KI -Branche identifizieren und zeigen.Durch die Zusammenarbeit mit Experten in der KI -Branche und verschlüsselten Bauherren sind wir bestrebt, die Entwicklung von Lösungen zu fördern, die die Vorteile von zwei technologischen Vorteilen voll nutzen.

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1. Branchenübersicht

Das Gebiet der AI X Crypto kann in zwei Kategorien unterteilt werden: Infrastruktur und AnwendungWesenObwohl einige vorhandene Infrastruktur weiterhin Unterstützung für KI -Anwendungsfälle bieten, starten neue Teilnehmer eine neue KI -einheimische Architektur auf dem Markt.

1. 1. 1 Berechnen Sie das Netzwerk

Im Bereich AixCrypto spielen Computernetzwerke eine wichtige Rolle bei der Bereitstellung von Infrastrukturen, die für KI -Anwendungen erforderlich sind.Diese Netzwerke können basierend auf ihren Support -Aufgaben in zwei Typen unterteilt werden: allgemeine Purple -Computing -Netzwerke und dedizierte Computernetzwerke.

1.1.1 Allgemeines Computernetzwerk

Das General -Purple -Computing -Netzwerk (z. B. IO.net und Akash) bietet Benutzern die Möglichkeit, über SSH auf Maschinen zuzugreifen, und bietet die Befehlszeilenschnittstelle (CLI), um ihre eigenen Anwendungen zu erstellen.Diese Netzwerke ähneln virtuelle Spezialserver (VPS) und bieten eine persönliche Computerumgebung in der Cloud.

IO.NET basiert auf dem Solana -Ökosystem und konzentriert sich auf GPU -Leasing- und Computercluster.

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Ansichten von iOSG Ventures:

Im Vergleich zum reifen Web2 -Cloud -Markt befindet sich das Computernetzwerk noch in den frühen Phasen.Das Web3 Computing -Netzwerk ist nicht so gut wie das „LEGO“ -Konstruktionsmodul des Web2, wie z.

Die Vorteile der Berechnung des Netzwerks umfassen:

• Die Blockchain -Technologie kann nicht verwendete Computerressourcen und PCs verwenden, um das Netzwerk nachhaltiger zu gestalten.

• Das Point-to-Point-Design (P2P) ermöglicht es Einzelpersonen, nicht verwendete Rechenressourcen zu monetarisieren und kostengünstigere Kosten bereitzustellen, wodurch die Kosten um 75%-90%möglicherweise gesenkt werden.

Aufgrund der folgenden Herausforderungen ist es jedoch schwierig, in die tatsächliche Produktion zu investieren und Web2 Cloud -Dienste zu ersetzen:

• Obwohl die Preisgestaltung der Hauptvorteil des allgemeinen Rechennetzwerks ist, ist es immer noch schwierig, mit reifen Web2 -Cloud -Unternehmen in Bezug auf Funktion, Sicherheit und Stabilität mit reifen Web2 -Cloud -Unternehmen zu konkurrieren.

• Der Point -to -Punkt -Stil kann die Fähigkeit dieser Netzwerke einschränken, schnell ausgereifte und stabile Produkte zu liefern.Die Dezentralisierungseigenschaften erhöhen die Entwicklungs- und Wartungskosten.

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1.1.2 dediziertes Computernetzwerk

Das dedizierte Computernetzwerk fügt auf der Grundlage des allgemeinen Computernetzwerks eine zusätzliche Ebene hinzu.Diese Netzwerke zielen darauf ab, bestimmte Anwendungsfälle wie 3D -Rendering oder KI -Argumentation und Schulung zu erfüllen.

Render ist ein professionelles Computernetzwerk, das sich auf das 3D -Rendering konzentriert.Auf dem Gebiet der KI konzentrieren sich neue Spieler wie Bittensor, Hyperbolic, Ritual und Fetch.ai auf KI -Argumentation, während Flock und Genyn hauptsächlich auf KI -Training konzentrieren.

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Ansichten von iOSG Ventures:

Die Vorteile eines dedizierten Computernetzwerks:

• Dezentralisierungs- und Krypto -Merkmale lösen das Problem der Zentralisierung und Transparenz in der KI -Branche.

• Es gibt kein Computernetzwerk und Verifizierungsschema, um die Wirksamkeit des Argumentations- und Schulungsprozesses sicherzustellen.

• Datenschutzschutztechnologie, wie z. B. von Flock übernommenes Bundeslernen, ermöglichen es Einzelpersonen, Daten für die Modellschulung beizutragen, während ihre Daten in lokaler und privaten Aufrechterhaltung beibehalten werden.

• Durch die Unterstützung von Smart Contracts und nachgelagerten Blockchain -Anwendungen kann die KI -Argumentation direkt auf der Blockchain verwendet werden.

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Quelle: iOSG Ventures

Obwohl sich das spezielle KI -Argumentations- und Schulungs -Computing -Netzwerk noch in den frühen Phasen befindet, erwarten wir, dass Web3 -AI -Anwendungen der Web3 -KI -Infrastruktur Vorrang haben.Dieser Trend war in der Zusammenarbeit zwischen Geschichtenprotokoll und Ritual und Myshell als geistiges Eigentum deutlich offensichtlich.

Obwohl die von diesen aufkommenden AI X Web3 -Infrastrukturen erstellten Killer -Anwendungen noch nicht aufgetreten sind, ist das Wachstumspotential enorm.Mit der Reife des Ökosystems erwarten wir mehr innovativere Anwendungen, die die einzigartigen Funktionen dezentraler AI -Computernetzwerke nutzen.

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2. Daten

Die Daten spielen eine wichtige Rolle im KI -Modell.

2.1 Datenspeicher

Das Dezentralisierungsspeicher -KI -Modell ist wichtig, um auf dezentrale Weise Inferenz -APIs bereitzustellen.Der Argumentationsknoten sollte in der Lage sein, diese Modelle von überall abzurufen.Da das KI -Modell die Größe von Hunderten von GB erreichen kann, ist ein leistungsstarkes dezentrales Speichernetzwerk erforderlich.Führungskräfte auf dem Gebiet der dezentralen Lagerung wie Filecoin und Arweave können diese Funktion liefern.

Ansichten von iOSG Ventures:

In diesem Bereich gibt es große Möglichkeiten.

• Für das von KI -Modellen optimierte dezentrale Datenspeichernetzwerk bietet es Funktionen wie die Versionskontrolle, das Speichern verschiedener Modellquantifizierungen mit niedrigem Wert und schnelle Download großer Modelle.

• Die dezentrale Vektordatenbank, da sie häufig mit Modellen verbunden sind und genauere Antworten geben, indem das notwendige Wissen mit Problemen eingefügt wird.Die vorhandene SQL -Datenbank kann auch die Unterstützung der Vektorsuche hinzufügen.

2.2 DatenerfassungSet und Mark

Das Sammeln von Daten von hoher Qualität ist für das KI -Training von wesentlicher Bedeutung.Projekte, die auf Blockchain basieren, wie Gras, verwenden Crowdses, um Daten für KI -Schulungen zu sammeln und persönliche Netzwerke zu verwenden.Durch angemessene Anreize und Mechanismen können KI -Trainer zu geringeren Kosten hochwertige Daten erhalten.Projekte wie Tai-DA und Saipen konzentrieren sich auf Datenzeichen.

Ansichten von iOSG Ventures:

Unsere Beobachtungen dieses Marktes:

• Die meisten Datenetikettenprojekte sind von GameFi inspiriert und ziehen Benutzer dazu an, die Kosten mit vielversprechendem Versprechen zu senken.

• Es gibt keine offensichtlichen Führungskräfte in diesem Bereich, und Skala AI dominiert den Markt für Web2 -Datenmarke.

2.3 Blockchain -Daten

Beim Training des KI -Modells speziell für die Blockchain benötigen Entwickler hochwertige Blockchain -Daten, in der Hoffnung, sie direkt in ihrem Trainingsprozess zu verwenden.Spice AI und Raum und Zeit bietet mit SDK Blockchain -Daten mit hoher Qualität, sodass Entwickler Daten problemlos in ihre Trainingsdatenpipelines integrieren können.

Ansichten von iOSG Ventures:

Mit der Erhöhung der Nachfrage nach KI -Modellen im Zusammenhang mit Blockchain wird die Nachfrage nach Blockchain -Daten von hoher Qualität steigen.Die meisten Datenanalyse -Tools liefern jedoch derzeit nur Datenexportdaten in CSV, die für die KI -Schulung nicht ideal sind.

Um die Entwicklung von KI -Modellen speziell für Blockchain zu fördern, ist es entscheidend, dass es mehr Blockchain -bezogene Funktionen für maschinelles Lernen und Wartungsarbeiten (MLOP) bietet, um die Erfahrung von Entwicklern zu verbessern.Diese Funktionen sollten es Entwicklern ermöglichen, Blockchain -Daten nahtlos in ihre Python -basierte KI -Trainingspipeline integrieren zu können.

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3. ZKML

Aufgrund der Motivation, weniger komplizierte Modelle zur Reduzierung der Berechnungskosten zu verwenden, steht der zentralisierte KI -Anbieter mit Vertrauensproblemen konfrontiert.Zum Beispiel denken die Benutzer manchmal, dass ChatGPT schlecht abschneidet.Später wurde dies auf das Update von OpenAI zurückgeführt, um die Modellleistung zu verbessern.

Darüber hinaus hat der Inhaltsersteller Urheberrechtsbedenken hinsichtlich der KI vorgeschlagen.Für diese Unternehmen ist es schwierig zu beweisen, dass bestimmte Daten nicht in ihrem Schulungsprozess enthalten sind.

Zero -Knowledge Machine Learning (ZKML) ist eine innovative Methode, die das Problem des Vertrauens in Bezug auf zentralisierte Anbieter künstlicher Intelligenz löst.Durch die Verwendung von Null -Knowledge -Proof ermöglicht ZKML Entwicklern, die Richtigkeit seines Trainings und des Inferenzprozesses für künstliche Intelligenz zu beweisen, ohne sensible Daten oder Modelldetails zu veröffentlichen.

3.1 Training

Entwickler können Trainingsaufgaben in Null -Wissen -Virtual -Maschinen (ZKVM) ausführen, wie z. B. virtuelle Maschinen, die von RISC Zero bereitgestellt werden.Dieser Prozess erzeugt einen Beweis dafür, dass das Verifizierungstraining ordnungsgemäß durchgeführt wird und nur autorisierte Daten verwendet werden.Der Beweis als Entwickler entspricht den Nachweisen für ordnungsgemäße Schulungsspezifikationen und Datennutzungsrechte.

Ansichten von iOSG Ventures:

• ZKML bietet einzigartige Lösungen für die Verwendung autorisierter Daten im Proof -Modelltraining, und es ist in der Regel schwierig, unter den Eigenschaften der Black -Box -Eigenschaften künstlicher Intelligenzmodelle zu erreichen.

• Diese Technologie befindet sich noch in den frühen Stadien.Die Berechnung der Ausgaben ist enorm.Die Gemeinschaft untersucht aktiv mehr Fälle von ZK -Training.

3.2 Argumentation

Im Vergleich zu seinen entsprechenden Objekten ist ZKML viel länger für die Argumentation.In diesem Bereich sind mehrere gut bekannte Unternehmen aufgetaucht.

Giza konzentriert sich auf den Aufbau einer umfassenden Plattform für maschinelles Lernbetrieb (MLOP) und baut eine lebendige Gemeinschaft um.Ihr Ziel ist es, den Entwicklern Tools und Ressourcen für integrierte ZKML zu bieten, um Workflows zu argumentieren.

Auf der anderen Seite erstellt EzKL einen benutzerfreundlichen ZKML -Framework, um eine gute Leistung zu bieten und der Entwicklungserfahrung Priorität zu bieten.Ihre Lösungen sollen den Prozess der Realisierung von ZKML -Argumentation vereinfachen, damit mehr Entwickler ihn problemlos verwenden können.

Modul Labs verwendet verschiedene Methoden, die sie eigenen Proof -Systeme entwickelt haben.Ihr Hauptziel ist es, die Computerkosten im Zusammenhang mit ZKML -Argumentation erheblich zu reduzieren.Durch die Reduzierung der Ausgaben um das Zehnfache versucht Modul Labs, ZKML -Argumentation in praktischen Anwendungen praktischer und effizienter zu gestalten.

Ansichten von iOSG Ventures:

• ZKML eignet sich besonders für GameFi- und Defi -Szenen, was für ein Vertrauen von wesentlicher Bedeutung ist.

• Die von ZKML eingeführten Computerkosten erschweren es großen Modellen für große künstliche Intelligenz, effizient zu arbeiten.

• Die Branche sucht immer noch nach einer großen Anzahl von Defi- und GameFi -Pionieren, die ZKML in ihren Produkten verwenden, um ihre tatsächlichen Anwendungsszenarien zu zeigen.

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4. Agentnetzwerk + andere Anwendungen

4.1 Proxy -Netzwerk

Das Proxy -Netzwerk besteht aus einem Tool und Wissen, das bestimmte Aufgaben und Kenntnisse ausführt.Diese Agenten können miteinander zusammenarbeiten, um komplexere Ziele zu erreichen.Mehrere gut bekannte Unternehmen entwickeln aktiv Agenten und Agenturnetzwerke, ähnlich wie Chat -Roboter.

Sleepless, Siya, Myshell, Charakterx und Delysium sind wichtige Teilnehmer am Bau von Chat -Roboter -Agenten.Autonolas und Chainml bauen ein Proxy -Netzwerk für leistungsfähigere Fälle.

Ansichten von iOSG Ventures:

Agent ist entscheidend für die Anwendung der realen Welt.Sie können bestimmte Aufgaben besser ausführen als GM -künstliche Intelligenz.Blockchain bietet mehreren einzigartigen Möglichkeiten für Agenten für künstliche Intelligenz.

• Besitz von Anreizmechanismus: Blockchain liefert Anreizmechanismen durch Technologien wie nicht homogene Token (NFT).Mit klarem Eigentum und Anreizstruktur sind die Schöpfer motiviert, interessantere und innovativere Agenten in der Kette zu entwickeln.

• Die kombinierte Verfügbarkeit von intelligenten Verträgen: Smart Contracts auf der Blockchain können kombiniert werden und wie Lego -Ziegel arbeiten.Die von Smart Contracts bereitgestellte Open -API ermöglicht es Proxy, komplexe Aufgaben auszuführen, die in herkömmlichen Finanzsystemen schwer zu erreichen sind.Diese Kombination ermöglicht Proxy, mit verschiedenen dezentralen Anwendungen (DAPPs) zu interagieren und seine Funktionen zu verwenden.

• Interne Offenheit: Durch die Konstruktion von Wirkstoffen auf der Blockchain erben sie die inhärente Offenheit und Transparenz dieser Netzwerke.Dies schafft wichtige Möglichkeiten für die Kombination verschiedener Agenten, sodass sie zusammenarbeiten und ihre eigene Fähigkeit kombinieren können, kompliziertere Aufgaben zu lösen.

4.2 Andere Anwendungen

Zusätzlich zu den zuvor erläuterten Hauptkategorien erhalten einige interessante Anwendungen für künstliche Intelligenz im Bereich Web3 Aufmerksamkeit, obwohl sie möglicherweise nicht groß genug sind, um unabhängige Kategorien zu bilden.Diese Anwendungen umfassen verschiedene Felder und zeigen die Vielfalt und das Potenzial der künstlichen Intelligenz im Blockchain -Ökosystem.

• Bildgenerierung: Imgnai

• Bildaufforderung Monetarisierung: NFPROMPT

• Community Training künstliche Intelligenz Bild Generierung: Botto

• Chat -Roboter: Kaito, Supersight, Galaxy, KNN3, Awesome QA, QNA3

• Finanzen: Numer Ai

• Brieftasche: Dawn_Wallet

• Spiel: Parallel TCG

• Ausbildung: Haken

• Sicherheit: Forta

• Tat: Worldcoin

• Schöpferwerkzeug: Plai Lab

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5. Werbe AixCrypto für Web2 -Benutzer, um eine große Akzeptanz zu erreichen

Der Grund, warum Ai X Crypto einzigartig ist, weil es das schwierigste Problem auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz lösen kann.Obwohl es eine Lücke zwischen den aktuellen AixCrypto -Produkten und Web2 -KI -Produkten und mangelnde Attraktivität für Web2 -Benutzer gibt, verfügt Aixcrypto immer noch über einige einzigartige Funktionen, nur Aixcrypto können bereitgestellt werden.

5.1 Berechnung von Ressourcen mit Kosten -Effektivität:

Einer der Hauptvorteile von AixCrypto besteht darin, hohe kostengünstige Computerressourcen bereitzustellen.Angesichts der Anstieg der Nachfrage nach LLM, der Anzahl der Entwickler im Markt und der Verfügbarkeit und des Preises der GPU ist schwieriger geworden.Der Preis für GPUs ist stark gestiegen und meckert.

Das dezentrale Computernetzwerk wie das Depin -Projekt kann dazu beitragen, dieses Problem zu lindern, indem es in Leerlauf -Computerleistung, GPUs kleiner Rechenzentren und persönlicher Computergeräte verwendet wird.Obwohl die Stabilität der dezentralen Berechnungsleistung weniger als konzentrierte Cloud -Dienste betragen kann, bieten diese Netzwerke in verschiedenen Regionen eine hohe Rechenausrüstung an.Diese Dezentralisierungsmethode minimiert die Kantenverzögerung, um eine verteiltere und flexiblere Infrastruktur zu gewährleisten.

Durch die Nutzung der leistungsfähigen Computernetzwerke kann AIXCrypto Web2 -Benutzern erschwingliche und einfache Rechenressourcen zur Verfügung stellen.Dieser Kostenvorteil ist attraktiv, um Web2 -Benutzer für die Übernahme von AixCrypto -Lösungen zu gewinnen, insbesondere wenn die Nachfrage nach AI -Computing weiter wächst.

5.2 Geben Sie dem Schöpfer Eigentum an:

Ein weiterer wichtiger Vorteil von AI X Crypto besteht darin, den Besitz der Schöpfer zu schützen.Im aktuellen Bereich der künstlichen Intelligenz können einige Agenten leicht kopiert werden.Durch einfaches Schreiben ähnlicher Hinweise können Sie diesen Proxy problemlos kopieren.Darüber hinaus befindet sich der Agent in GPT -Stores in der Regel eher zentraler Unternehmen als dem Schöpfer, was die Fähigkeit des Schöpfers einschränkt, die Arbeit zu kontrollieren, und die Fähigkeit, die Rentabilität effektiv zu erreichen.

AI X Crypto verwendet die ausgereifte NFT -Technologie im Bereich der Verschlüsselung, um dieses Problem zu lösen.Durch die Ausdruck von Agenten als NFT können die Schöpfer ihre Werke wirklich besitzen und tatsächlich Vorteile von ihnen erhalten.Jedes Mal, wenn der Benutzer mit dem Agenten interagiert, kann der Schöpfer Anreize erhalten, um eine faire Rendite seiner Bemühungen zu gewährleisten.Das Konzept des NFT -Eigentums ist nicht nur für Agenten geeignet, sondern auch für den Schutz anderer wichtiger Vermögenswerte im Bereich der künstlichen Intelligenz wie Wissensbasis und Tipps.

5.3 Schutz der Privatsphäre und Wiederaufbau des Vertrauens:

Benutzer und Ersteller haben Privatsphäre Bedenken hinsichtlich zentraler Unternehmen für künstliche Intelligenz.Benutzer befürchten, dass ihre Daten misshandelt werden, um zukünftige Modelle zu schulen, während die Ersteller befürchten, dass ihre Arbeiten verwendet werden, aber keine angemessene Zuschreibung oder Entschädigung enthält.Darüber hinaus können zentrale Unternehmen für künstliche Intelligenz die Servicequalität opfern, um die Infrastrukturkosten zu senken.

Diese Probleme sind durch Web2 -Technologie schwer zu lösen, während AixCrypto erweiterte Web3 -Lösungen verwendet.Training und Argumentation von Null -Wissen können durch die verwendeten Daten transparent sein und das richtige Modell sicherstellen, das nach Beweis verwendet wird.Technologie wie das vertrauenswürdige Ausführungsumfeld (TEE), das Lernen des Bundes und die gleiche staatliche Verschlüsselung (FHE), um Sicherheit und Privatsphäre zu erreichen, um die Privatsphäre zu schützen und die Privatsphäre zu schützen.

Durch Priorität, Priorität und Transparenz ermöglicht AixCrypto künstliche Intelligenzunternehmen, öffentliche Vertrauen zu erhalten und künstliche Intelligenzdienste anzubieten, die die Benutzerrechte respektieren, damit sie sie von traditionellen Web2 -Lösungen unterscheiden.

5.3 Schutz der Privatsphäre und Wiederaufbau des Vertrauens:

Benutzer und Ersteller haben Privatsphäre Bedenken hinsichtlich zentraler Unternehmen für künstliche Intelligenz.Benutzer befürchten, dass ihre Daten misshandelt werden, um zukünftige Modelle zu schulen, während die Ersteller befürchten, dass ihre Arbeiten verwendet werden, aber keine angemessene Zuschreibung oder Entschädigung enthält.Darüber hinaus können zentrale Unternehmen für künstliche Intelligenz die Servicequalität opfern, um die Infrastrukturkosten zu senken.

Diese Probleme sind durch Web2 -Technologie schwer zu lösen, während AixCrypto erweiterte Web3 -Lösungen verwendet.Training und Argumentation von Null -Wissen können durch die verwendeten Daten transparent sein und das richtige Modell sicherstellen, das nach Beweis verwendet wird.Technologie wie das vertrauenswürdige Ausführungsumfeld (TEE), das Lernen des Bundes und die gleiche staatliche Verschlüsselung (FHE), um Sicherheit und Privatsphäre zu erreichen, um die Privatsphäre zu schützen und die Privatsphäre zu schützen.

Durch Priorität, Priorität und Transparenz ermöglicht AixCrypto künstliche Intelligenzunternehmen, öffentliche Vertrauen zu erhalten und künstliche Intelligenzdienste anzubieten, die die Benutzerrechte respektieren, damit sie sie von traditionellen Web2 -Lösungen unterscheiden.

5.4 Verfolgung der Inhaltsquelle

Da der Inhalt der künstlichen Intelligenz genauer wird, ist es schwieriger, den Text, Bilder oder Videos, die durch menschliche Schöpfung und künstliche Intelligenz erzeugt werden, zu unterscheiden.Um den Missbrauch des Inhalts der künstlichen Intelligenz zu verhindern, benötigen die Menschen einen zuverlässigen Weg, um die Quelle des Inhalts zu bestimmen.

Die Blockchain hat sich genau wie der Erfolg des Supply Chain Managements und NFT in den Quellen der Inhalte entwickelt.In der Lieferkettenindustrie kann der gesamte Lebenszyklus von Blockchain -Tracking -Produkten Hersteller und wichtige Meilensteine ​​identifizieren.In ähnlicher Weise werden die Blockchain -Verfolgung von Schöpfer und Verhinderung von Piraterie im Fall von NFT von Piraterie verhindert.Obwohl es eine solche Anfälligkeit gibt, kann die Verwendung von Blockchain die durch gefälschten NFT verursachten Verluste minimieren, da Benutzer leicht zwischen echten und falschen Token unterscheiden können.

Durch die Anwendung der Blockchain -Technologie, um die Quelle der künstlichen Intelligenz zu verfolgen, die Inhalte erzeugt Inhaltsauthentizität.

5.5 Verwenden Sie das Kryptowährungsentwicklungsmodell

Design- und Trainingsmodelle, insbesondere große Modelle, sind ein teuer und zeitlicher Prozess.Das neue Modell ist immer noch ungewiss und Entwickler können ihre Leistung nicht vorhersagen.

Die Kryptowährung bietet Entwicklern eine freundliche Möglichkeit, die Daten vor dem Ausbau zu sammeln, Verstärkungsfeedback zu sammeln und Mittel von Interesse zu sammeln.Dieser Prozess ähnelt dem Lebenszyklus typischer Kryptowährungsprojekte: Fonds für private Investitionen oder Taiwan nehmen und zu Beginn an den aktiven Beitrag zum aktiven Mitwirkenden versetzt.

Das Modell kann eine ähnliche Methode anwenden, um Spenden für den Verkauf von Token für die Schulung und den Beitrag zu Daten und Feedback zu sammeln.Durch das sorgfältig entworfene Token -Wirtschaftsmodell kann dieser Workflow individuelle Entwickler helfen, neue Modelle einfacher als zuvor zu schulen.

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6. Die Herausforderung der Tokennomics

Das AI X Crypto -Projekt begann, Web2 -Entwickler als potenzielle Kunden zu zielen, da die Verschlüsselung einzigartige Wertversprechen aufweist und die Marktgröße der Web2 -Branche für künstliche Intelligenz von Künstlern beträchtlich ist.Für Web2 -Entwickler, die mit Token nicht vertraut sind und nicht bereit sind, sich an Token -Systemen zu beteiligen, können Token zu einem Hindernis werden.

Um den Web2 -Entwicklern gerecht zu werden und die Praktikabilität der Token zu reduzieren oder zu entfernen, kann es für Web3 -Enthusiasten Probleme verursachen, da dies die grundlegende Position des AI X -Krypto -Projekts verändern kann.Wenn Sie versuchen, wertvolle Token in die SaaS -Plattform für künstliche Intelligenz zu integrieren, ist es eine herausfordernde Aufgabe, das Gleichgewicht zwischen der Anziehung von Web2 -Entwicklern und der Aufrechterhaltung der Praktikabilität der Token zu finden.

Um die Lücke zwischen den Geschäftsmodellen von Web2 und Web3 zu erleichtern und gleichzeitig den Token -Wert aufrechtzuerhalten, können die folgenden potenziellen Methoden berücksichtigt werden:

• Verwenden Sie Token im verteilten Infrastrukturnetz des Projekts.Implementieren Sie Versprechen, Belohnungen und Bestrafungsmechanismen, um das grundlegende Netzwerk zu schützen.

• Verwenden Sie das Token als Zahlungsmethode und geben Sie gleichzeitig die Verwendung von Web2 -Benutzern an

• Token -basierte Governance implementieren

• Aktienerträge mit Token -Inhabern

• Verwenden Sie das Einkommen, um Token zurückzukaufen oder zu zerstören

• Für die vom Projekt erbrachten Dienstleistungen geben Sie Rabatte und zusätzliche Funktionen für Token -Inhaber an

Durch die sorgfältige Gestaltung des Token -Wirtschaftsmodells, das den Interessen von Web2 und Web3 entspricht, kann das AI X -Krypto -Projekt Web2 -Entwickler erfolgreich anziehen und gleichzeitig den Wert und die Praktikabilität seines Tokens beibehalten.

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7. Unser Lieblings -Ai xKryptoSzene

Unsere bevorzugte AI X Crypto -Szene nutzt die Kraft der Benutzerzusammenarbeit, um Aufgaben im Bereich der künstlichen Intelligenz mithilfe der Blockchain -Technologie zu erledigen.Einige spezifische Beispiele sind:

1. Datenbeitrag von KI -Training, Ausrichtung und Benchmark -Test (wie Chatbot Arena)

2. Kooperieren Sie, um eine großtauige gemeinsame Wissensbasis für verschiedene Agenten zu bauen (zum Beispiel Sahara)

3.. Verwenden Sie persönliche Ressourcen, um Netzwerkdaten zu erfassen (z. B. Gras)

Durch die Verwendung der kollektiven Bemühungen von Blockchain -basierten Anreizen und Koordination zeigen diese Modelle das Potenzial der Dezentralisierung und der von der Gemeinschaft steuerten Methoden für die Entwicklung und Bereitstellung von Community.

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abschließend

Wir befinden uns im Morgengrauen von AI und Web3.In den Top 50 GEN AI -Produkten gibt es keine Produkte im Zusammenhang mit Web3.Die Top -LLM -Tools beziehen sich auf die Erstellung und Bearbeitung von Inhalten, hauptsächlich für Verkauf, Konferenzen und Notizen/Wissensbasis.In Anbetracht einer Vielzahl von Forschungen, Dokumenten, Vertrieb und Community -Arbeit im Web3 -Ökosystem bietet es ein enormes Potenzial für die Entwicklung kundenspezifischer LLM -Tools.

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Gegenwärtig konzentrieren sich Entwickler auf den Aufbau der Infrastruktur und die Einführung fortschrittlicher KI -Modelle in Ketten, obwohl wir das Ziel nicht erreicht haben.Während wir diese Infrastruktur weiterentwickeln, untersuchen wir auch die besten Benutzerszenarien, um die KIS -Kette auf sichere und skrupellose Weise zuzubereiten, was dem Blockchain -Feld einzigartige Möglichkeiten bietet.Andere Branchen können die vorhandene LLM -Infrastruktur direkt zum Argumentieren und Geldstrafen verwenden.Nur die Blockchain -Industrie braucht eine eigene KI -Infrastruktur.

In naher Zukunft erwarten wir, dass die Blockchain -Technologie ihre Vorteile nutzen wird, um die schwierigsten Probleme in der künstlichen Intelligenzbranche zu lösen, wodurch das KI -Modell erschwinglicher, einfacher zugänglich und profitabel wird.Wir freuen uns auch auf die Erzählung des Verschlüsselungsfeldes mit der KI -Industrie, obwohl sie leicht verzögert sind.Im vergangenen Jahr haben wir die Kombination von Entwicklern miterlebt, die Crypto-, Proxy- und LLM -Modell kombinieren.In den nächsten Monaten sehen wir möglicherweise mehr Modellmodelle, Text- und Videogenerierung, und die 3D -Generation wirkt sich auf das Gebiet der Krypto aus.

Die gesamte KI- und Web3 -Industrie haben nicht genügend Aufmerksamkeit erhalten.