IOSG ｜ Expandir infra nueva narrativa de AI X Web3 Technology Stack

Prefacio

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Recientemente, el rápido desarrollo de modelos de idiomas grandes (LLM) ha desencadenado el interés en el uso de la inteligencia artificial (IA) para transformar varias industrias.La industria de blockchain no se salva,Ai x cryptoLa aparición de la narrativa ha atraído mucha atención.Este artículo analiza los tres métodos principales para integrar la IA y el cifrado, y analiza las oportunidades únicas de la tecnología blockchain para resolver la industria de la IA.

Tres formas de AixCrypto incluyen:

• 1. Integre la IA en los productos existentes: compañías como Dune están utilizando AI para mejorar sus productos, como la introducción de Copilot SQL para ayudar a los usuarios a escribir una consulta compleja.

• 2. Construya la infraestructura de IA para el ecosistema de cifrado: nuevas empresas como Ritual y Autonolas se centran en el desarrollo de la infraestructura de AI -Drive, y a medida a las necesidades del ecosistema de cifrado.

• 3. Use blockchain para resolver los problemas de la industria de la IA: proyectos como Gensyn, EZKL e IO.NET están explorando cómo la tecnología blockchain resuelve los desafíos que enfrenta la industria de la IA, como la privacidad de los datos, la seguridad y la transparencia.

La singularidad de AI X Crypto es que se espera que la tecnología blockchain resuelva los problemas internos en la industria de la IA.Este punto de intercambio único ha abierto nuevas posibilidades para las soluciones de innovación, que es beneficiosa para las comunidades de IA y blockchain.

En profundidad para discutir el campo de la cripto de AI X, nuestro objetivo es identificar y mostrar la aplicación más prometedora de la tecnología blockchain para resolver los desafíos de la industria de la IA.Al cooperar con expertos en la industria de la IA y constructores encriptados, estamos comprometidos a promover el desarrollo de soluciones de recorte que hacen uso completo de las ventajas de dos ventajas tecnológicas.

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1. Descripción general de la industria

El campo de AI X Crypto se puede dividir en dos categorías: infraestructura y aplicaciónEsenciaAunque cierta infraestructura existente continúa brindando soporte para los casos de uso de IA, los nuevos participantes están lanzando una nueva arquitectura nativa de IA en el mercado.

1. 1 Calcule la red

En el campo de AIXCrypto, las redes informáticas juegan un papel vital en el proporcionar infraestructura requerida para las aplicaciones de IA.Estas redes se pueden dividir en dos tipos en función de sus tareas de soporte: redes informáticas generales de posposición y redes informáticas dedicadas.

1.1.1 Red de computación general

La red de computación general -Purpose (por ejemplo, IO.NET y Akash) brinda a los usuarios oportunidades para acceder a máquinas a través de SSH y proporciona interfaz de línea de comandos (CLI) para construir sus propias aplicaciones.Estas redes son similares a los servidores especiales virtuales (VP) y proporcionan un entorno informático personal en la nube.

IO.NET se basa en el ecosistema de Solana y se centra en los clústeres de arrendamiento y computación de GPU basado en el ecosistema Cosmos proporciona principalmente servidor en la nube de CPU y varias plantillas de aplicación.

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Vistas de IOSG Ventures:

En comparación con el mercado maduro de la nube Web2, la red informática todavía se encuentra en las primeras etapas.La red informática Web3 no es tan buena como el módulo de construcción «LEGO» de la Web2, como la función sin servidor, VPS y proyectos en la nube de bases de datos basados ​​en principales proveedores de servicios en la nube (como AWS, Azure y Google Cloud).

Las ventajas de calcular la red incluyen:

• La tecnología Blockchain puede usar recursos informáticos no utilizados y computadoras personales para hacer que la red sea más sostenible.

• El diseño punto a punto (P2P) permite a las personas monetizar los recursos informáticos no utilizados y proporcionar una computación de menor costo, lo que potencialmente redujo el costo del 75%-90%.

Sin embargo, debido a los siguientes desafíos, es difícil invertir en la producción real y reemplazar los servicios en la nube Web2:

• Aunque el precio es la principal ventaja de la red de computación general de propósito, aún es un desafío competir con las compañías de nube Web2 maduras en términos de función, seguridad y estabilidad.

• El estilo punto a punto puede limitar la capacidad de estas redes para ofrecer rápidamente productos maduros y estables.Las características de descentralización aumentarán los costos de desarrollo y mantenimiento.

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1.1.2 Red informática dedicada

La red informática dedicada agrega una capa adicional sobre la base de la red informática general.Estas redes tienen como objetivo cumplir con los casos de uso específicos, como la representación 3D o el razonamiento y la capacitación de IA.

Render es una red informática profesional que se centra en la representación 3D.En el campo de la IA, los nuevos jugadores como Bittensor, Hyperbolic, Ritual y Fetch.ai se centran en el razonamiento de la IA, mientras que Flock y Gensyn se enfocan principalmente en el entrenamiento de IA.

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Vistas de IOSG Ventures:

Las ventajas de una red informática dedicada:

• La descentralización y las características de criptografía resuelven el problema de la centralización y la transparencia en la industria de la IA.

• No existe una red computacional y un esquema de verificación para garantizar la efectividad del proceso de razonamiento y capacitación.

• La tecnología de protección de la privacidad, como el aprendizaje federal adoptada por FLOCK, permite a las personas contribuir con datos para la capacitación de modelos, al tiempo que mantienen sus datos en local y privado.

• Al admitir contratos inteligentes y aplicaciones de blockchain aguas abajo, el razonamiento de IA se puede usar directamente en la cadena de bloques.

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Fuente: IOSG Ventures

Aunque la Red de Computación de razonamiento y capacitación especial de IA todavía se encuentra en las primeras etapas, esperamos que las aplicaciones de IA Web3 dan prioridad a la infraestructura de IA Web3.Esta tendencia ha sido significativamente obvia en la cooperación entre el protocolo de la historia y el ritual y Myshell como propiedad intelectual.

Aunque las aplicaciones de Grade Killer construidas por estos emergentes infraestructura de Ai X Web3 aún no han aparecido, el potencial de crecimiento es enorme.Con la madurez del ecosistema, esperamos aplicaciones más innovadoras que utilizan las capacidades únicas de las redes de computación de IA descentralizadas.

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2. Datos

Los datos juegan un papel vital en el modelo AI.

2.1 Almacenamiento de datos

El modelo de AI de almacenamiento de descentralización es esencial para proporcionar API de inferencia de manera descentralizada.El nodo de razonamiento debería poder recuperar estos modelos de cualquier lugar.Como el modelo AI puede alcanzar el tamaño de cientos de GB, se requiere una poderosa red de almacenamiento descentralizada.Los líderes en el campo del almacenamiento descentralizado, como Filecoin y Arweave, pueden proporcionar esta característica.

Vistas de IOSG Ventures:

Hay grandes oportunidades en este campo.

• Para la red de almacenamiento de datos descentralizada optimizada por los modelos AI, proporciona funciones como control de versiones, almacenamiento de diferentes cuantificación del modelo de baja precisión y descarga rápida de modelos grandes.

• Base de datos vectorial descentralizada, porque a menudo están vinculados con modelos, proporcionando respuestas más precisas al insertar el conocimiento necesario con los problemas.La base de datos SQL existente también puede agregar soporte de búsqueda vectorial.

2.2 Recopilación de datosEstablecer y marcar

La recopilación de datos de alta calidad es esencial para la capacitación de IA.Los proyectos basados ​​en blockchain, como el césped, usan multitudes para recopilar datos para la capacitación de IA y usar redes personales.Por incentivos y mecanismos apropiados, los entrenadores de IA pueden obtener datos de alta calidad a un costo más bajo.Proyectos como Tai-Da y Saipen se centran en las marcas de datos.

Vistas de IOSG Ventures:

Nuestras observaciones de este mercado:

• La mayoría de los proyectos de etiquetas de datos están inspirados en GameFI, atrayendo a los usuarios para reducir los costos con promesas como datos de marcado de alta calidad con la promesa de reducir los costos.

• No hay líderes obvios en este campo, y la AI de escala domina el mercado de Marcas de datos Web2.

2.3 datos de blockchain

Al entrenar el modelo AI específicamente para la cadena de bloques, los desarrolladores necesitan datos de blockchain de alta calidad, con la esperanza de usarlo directamente en su proceso de entrenamiento.Spice AI y Space and Time ofrece datos de blockchain de alta calidad con SDK, lo que permite a los desarrolladores integrar fácilmente los datos en sus tuberías de datos de entrenamiento.

Vistas de IOSG Ventures:

Con el aumento de la demanda de modelos de IA relacionados con blockchain, la demanda de datos blockchain de alta calidad aumentará.Sin embargo, la mayoría de las herramientas de análisis de datos actualmente solo proporcionan datos de exportación de datos en CSV, lo que no es ideal para la capacitación de IA.

Para promover el desarrollo de modelos de IA específicamente para blockchain, es crucial que proporcione más funciones de operación y mantenimiento de mantenimiento automático (MLOP) relacionado con la cadena de bloques para mejorar la experiencia de los desarrolladores.Estas funciones deben permitir a los desarrolladores integrar a la perfección los datos de blockchain directamente en su tubería de entrenamiento de IA basada en Python.

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3. ZKML

Debido a la motivación para usar modelos menos complicados para reducir los costos de cálculo, el proveedor de IA centralizado se enfrenta a problemas de confianza.Por ejemplo, a veces los usuarios piensan que ChatGPT funciona mal.Más tarde, esto se atribuyó a la actualización de OpenAI para mejorar el rendimiento del modelo.

Además, el creador de contenido ha propuesto preocupaciones de derechos de autor sobre la IA.Es difícil para estas compañías probar que los datos específicos no están incluidos en su proceso de capacitación.

El aprendizaje automático de conocimiento cero (ZKML) es un método innovador que resuelve el problema de la confianza relacionado con los proveedores de inteligencia artificial centralizados.Al utilizar la prueba de cero conocimientos, ZKML permite a los desarrolladores probar la corrección de su proceso de entrenamiento de inteligencia artificial e inferencia sin filtrar datos confidenciales o detalles del modelo.

3.1 Entrenamiento

Los desarrolladores pueden realizar tareas de capacitación en cero cero máquinas virtuales (ZKVM), como las máquinas virtuales proporcionadas por RISC Zero.Este proceso genera una prueba de que la capacitación de verificación se lleva a cabo correctamente y solo se utilizan datos autorizados.La prueba como desarrollador cumple con la evidencia de las especificaciones de capacitación adecuadas y los derechos de uso de datos.

Vistas de IOSG Ventures:

• ZKML proporciona soluciones únicas para el uso de datos autorizados en el entrenamiento de modelos de prueba, y generalmente es difícil de lograr bajo las características de las características de la caja negra de los modelos de inteligencia artificial.

• Esta tecnología todavía se encuentra en las primeras etapas.Los gastos de cálculo son enormes.La comunidad está explorando activamente más casos de capacitación ZK.

3.2 Razonamiento

En comparación con sus objetos correspondientes de entrenamiento, ZKML es mucho más largo para el razonamiento.Varias compañías conocidas han surgido en este campo.

Giza se enfoca en construir una plataforma integral de operación de aprendizaje automático (MLOP) y construye una comunidad vibrante a su alrededor.Su objetivo es proporcionar a los desarrolladores herramientas y recursos para ZKML integrado a los flujos de trabajo de razonamiento.

Por otro lado, EZKL crea un marco ZKML amigo por el usuario para proporcionar un buen rendimiento y dar prioridad a la experiencia de desarrollo.Sus soluciones están diseñadas para simplificar el proceso de realización del razonamiento ZKML para que más desarrolladores puedan usarlo fácilmente.

Modulus Labs utiliza diferentes métodos que han desarrollado sus propios sistemas de prueba.Su objetivo principal es reducir significativamente los gastos informáticos relacionados con el razonamiento ZKML.Al reducir los gastos por 10 veces, Modulus Labs intenta hacer que el razonamiento ZKML sea más práctico y eficiente en aplicaciones prácticas.

Vistas de IOSG Ventures:

• ZKML es particularmente adecuado para las escenas de GameFi y Defi, lo cual es esencial que no se necesite confianza.

• Los gastos de computación introducidos por ZKML dificultan que los grandes modelos de inteligencia artificial funcionen de manera eficiente.

• La industria todavía está buscando una gran cantidad de pioneros Defi y GameFi que usan ZKML en sus productos para mostrar sus escenarios de aplicación reales.

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4. Agente red + otras aplicaciones

4.1 Red proxy

La red proxy está compuesta por una herramienta y conocimiento que realiza tareas y conocimientos específicos.Estos agentes pueden cooperar entre sí para lograr objetivos más complejos.Varias compañías conocidas están desarrollando activamente agentes y redes de agencias similares a los robots de chat.

Somedora, Siya, Myshell, Caracterx y Delysium son importantes participantes en la construcción de agentes de robots de chat.Autonolas y ChainML están construyendo una red proxy para casos más potentes.

Vistas de IOSG Ventures:

El agente es crucial para la aplicación del mundo real.Pueden realizar mejor tareas específicas que la inteligencia artificial GM.Blockchain ofrece varias oportunidades únicas para los agentes de inteligencia artificial.

• Poseer el mecanismo de incentivos: Blockchain proporciona mecanismos de incentivos a través de tecnologías como tokens no homogéneas (NFT).Con una clara propiedad e estructura de incentivos, los creadores están motivados para desarrollar agentes más interesantes e innovadores en la cadena.

• Combinación de contratos inteligentes: los contratos inteligentes en la cadena de bloques se pueden combinar, operando como ladrillos LEGO.La API abierta proporcionada por Smart Contracts permite que el proxy realice tareas complejas que son difíciles de lograr en los sistemas financieros tradicionales.Esta combinación permite que el proxy interactúe con varias aplicaciones descentralizadas (DAPPS) y use sus funciones.

• Apertura interna: al construir agentes en la cadena de bloques, heredan la apertura inherente y la transparencia de estas redes.Esto crea grandes oportunidades para la combinación de diferentes agentes, lo que les permite cooperar y combinar su propia capacidad para resolver tareas más complicadas.

4.2 Otras aplicaciones

Además de las categorías principales discutidas anteriormente, varias aplicaciones interesantes de inteligencia artificial en el campo Web3 están recibiendo atención, aunque pueden no ser lo suficientemente grandes como para formar categorías independientes.Estas aplicaciones abarcan varios campos, que muestran la diversidad y el potencial de la inteligencia artificial en el ecosistema blockchain.

• Generación de imágenes: imgnai

• Monetización inmediata de la imagen: NFPROMPT

• Capacitación comunitaria Generación de imágenes de inteligencia artificial: botto

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

• Finanzas: Numer AI

• Billetera: Dawn_wallet

• Juego: TCG paralelo

• Educación: enganchado

• Seguridad: fortaleza

• Did: WorldCoin

• Herramienta de creador: Laboratorio de Plai

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5. Promocione AixCrypto a los usuarios de Web2 para lograr una adopción a gran escala

La razón por la cual Ai X Crypto es única porque puede resolver el problema más difícil en el campo de la inteligencia artificial.Aunque existe una brecha entre los productos AIXCrypto actuales y los productos de IA Web2 y la falta de atractivo para los usuarios de Web2, AixCrypto todavía tiene algunas características únicas, solo se puede proporcionar AixCrypto.

5.1 Cálculo de recursos con costo -efectividad:

Una de las principales ventajas de AIXCrypto es proporcionar recursos informáticos efectivos de alto costo.Con el aumento de la demanda de LLM, el número de desarrolladores en el mercado aumenta y la disponibilidad y el precio de la GPU se han vuelto más desafiantes.El precio de las GPU ha aumentado bruscamente y la escasez.

La red informática descentralizada, como el proyecto DEPIN puede ayudar a aliviar este problema mediante el uso de la potencia informática inactiva, las GPU de pequeños centros de datos y dispositivos de computación personal.Aunque la estabilidad de la potencia de cálculo descentralizada puede ser menor que los servicios de nube concentrados, estas redes proporcionan equipos informáticos de alto costo en varias regiones.Este método de descentralización minimiza el retraso de borde para garantizar una infraestructura más distribuida y más flexible.

Al utilizar el poder de las redes informáticas descentralizadas, AixCrypto puede proporcionar a los usuarios de Web2 recursos informáticos asequibles y fáciles.Esta ventaja de costos es atractiva para atraer a los usuarios de Web2 para adoptar soluciones de AixCrypto, y especialmente cuando la demanda de informática de IA continúa creciendo.

5.2 Darle al creador la propiedad:

Otra ventaja importante de AI X Crypto es proteger la propiedad de los creadores.En el campo actual de la inteligencia artificial, algunos agentes se copian fácilmente.Simplemente escribiendo pistas similares, puede copiar fácilmente estos proxy.Además, el agente en las tiendas GPT generalmente es propiedad de compañías centralizadas, en lugar del creador, lo que limita la capacidad del creador para controlar el trabajo y la capacidad de lograr una rentabilidad efectiva.

AI X Crypto utiliza la tecnología NFT madura en el campo del cifrado para resolver este problema.Al expresar los agentes como NFT, los creadores realmente pueden poseer sus obras y obtener beneficios reales de ellos.Cada vez que el usuario interactúa con el agente, el Creador puede obtener incentivos para garantizar un retorno justo de sus esfuerzos.El concepto de propiedad NFT no solo es adecuado para los agentes, sino también para proteger otros activos importantes en el campo de la inteligencia artificial, como las bases de conocimiento y las puntas.

5.3 Protección de la privacidad y la reconstrucción de la confianza:

Los usuarios y creadores tienen preocupaciones de privacidad sobre las compañías de inteligencia artificial centralizadas.Los usuarios están preocupados de que sus datos sean abusados ​​de capacitar a futuros modelos, mientras que los creadores se preocupan de que se usen sus trabajos, pero carecen de una atribución o compensación apropiada.Además, las compañías de inteligencia artificial centralizadas pueden sacrificar la calidad del servicio para reducir los costos de infraestructura.

Estos problemas son difíciles de resolver a través de la tecnología Web2, mientras que AixCrypto utiliza soluciones avanzadas de Web3.El entrenamiento y el razonamiento del conocimiento cero pueden ser transparentes a través de los datos utilizados y garantizar el modelo correcto utilizado por la prueba.Tecnología como el entorno de ejecución de confianza (TEE), el aprendizaje federal y el mismo cifrado estatal (FHE) para lograr la seguridad y la privacidad para proteger la privacidad y proteger la privacidad.

A través de la prioridad, la prioridad y la transparencia, AixCrypto permite a las compañías de inteligencia artificial reorganizar la confianza pública y proporcionar servicios de inteligencia artificial que respeten los derechos de los usuarios, para que los distinguen de las soluciones Web2 tradicionales.

5.3 Protección de la privacidad y la reconstrucción de la confianza:

Los usuarios y creadores tienen preocupaciones de privacidad sobre las compañías de inteligencia artificial centralizadas.Los usuarios están preocupados de que sus datos sean abusados ​​de capacitar a futuros modelos, mientras que los creadores se preocupan de que se usen sus trabajos, pero carecen de una atribución o compensación apropiada.Además, las compañías de inteligencia artificial centralizadas pueden sacrificar la calidad del servicio para reducir los costos de infraestructura.

Estos problemas son difíciles de resolver a través de la tecnología Web2, mientras que AixCrypto utiliza soluciones avanzadas de Web3.El entrenamiento y el razonamiento del conocimiento cero pueden ser transparentes a través de los datos utilizados y garantizar el modelo correcto utilizado por la prueba.Tecnología como el entorno de ejecución de confianza (TEE), el aprendizaje federal y el mismo cifrado estatal (FHE) para lograr la seguridad y la privacidad para proteger la privacidad y proteger la privacidad.

A través de la prioridad, la prioridad y la transparencia, AixCrypto permite a las compañías de inteligencia artificial reorganizar la confianza pública y proporcionar servicios de inteligencia artificial que respeten los derechos de los usuarios, para que los distinguen de las soluciones Web2 tradicionales.

5.4 Fuente de contenido de seguimiento

A medida que se genera el contenido de la inteligencia artificial se vuelve más preciso, es más difícil distinguir el texto, las imágenes o los videos generados por la creación humana y la inteligencia artificial.Para prevenir el abuso del contenido de la inteligencia artificial, las personas necesitan una forma confiable de determinar la fuente del contenido.

La blockchain funcionó bien en el seguimiento de las fuentes de contenido, al igual que el éxito de la gestión de la cadena de suministro y NFT.En la industria de la cadena de suministro, todo el ciclo de vida de los productos de seguimiento de blockchain puede identificar fabricantes e hitos clave.Del mismo modo, los creadores de seguimiento de blockchain y la prevención de la piratería en el caso de NFT se evitan la piratería.Aunque existe tanta vulnerabilidad, el uso de blockchain puede minimizar las pérdidas causadas por NFT falso, porque los usuarios pueden distinguir fácilmente entre tokens verdaderos y falsos.

A través de la aplicación de la tecnología blockchain para rastrear la fuente de contenido de generación de inteligencia artificial, AixCrypto puede proporcionar a los usuarios la capacidad de verificar el contenido del contenido del contenido de la inteligencia artificial o los seres humanos, reduciendo así la posibilidad de abuso y aumentar la confianza en Autenticidad de contenido.

5.5 Use modelo de desarrollo de criptomonedas

Los modelos de diseño y capacitación, especialmente modelos grandes, es un proceso costoso y de tiempo.El nuevo modelo aún es incierto, y los desarrolladores no pueden predecir su rendimiento.

La criptomoneda proporciona una forma amigable para los desarrolladores, que puede recopilar datos previos al entrenamiento, recopilar comentarios de refuerzo y recaudar fondos de interés.Este proceso es similar al ciclo de vida de los proyectos de criptomonedas típicos: fondos para inversión privada o Taiiwán, y al principio el contribuyente activo al contribuyente activo.

El modelo puede adoptar un método similar para recaudar fondos para la venta de tokens para la capacitación y el contribuyente a los datos y los comentarios.A través del modelo económico de token cuidadosamente diseñado, este flujo de trabajo puede ayudar a los desarrolladores individuales a capacitar nuevos modelos más fáciles que antes.

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6. El desafío de la tokennomics

El proyecto AI X Crypto comenzó a dirigirse a los desarrolladores de Web2 como clientes potenciales, porque el cifrado tiene propuestas de valor únicas, y el tamaño del mercado de la industria de inteligencia artificial Web2 es considerable.Sin embargo, para los desarrolladores de Web2 que no están familiarizados con los tokens y no están dispuestos a involucrarse en los sistemas de tokens, los tokens pueden convertirse en un obstáculo.

Para atender a los desarrolladores de Web2 y reducir o eliminar la practicidad de los tokens puede causar problemas para los entusiastas de Web3, porque esto puede cambiar la posición fundamental del proyecto AI X Crypto Project.Al tratar de integrar tokens valiosos en la plataforma SaaS de inteligencia artificial, es una tarea difícil encontrar el equilibrio entre atraer a los desarrolladores de Web2 y mantener la practicidad de los tokens.

Para facilitar la brecha entre los modelos comerciales Web2 y Web3 y mantener el valor del token al mismo tiempo, se pueden considerar los siguientes métodos potenciales:

• Use tokens en la red de infraestructura distribuida del proyecto.Implemente mecanismos de compromiso, recompensas y castigo para proteger la red básica.

• Use el token como método de pago y, al mismo tiempo, proporcione el uso del uso de usuarios de Web2

• Implementar gobernanza basada en tokens

• Compartir ingresos con titulares de tokens

• Use ingresos para recomprar o destruir tokens

• Para los servicios proporcionados por el proyecto, proporcione descuentos y funciones adicionales para los titulares de tokens

Al diseñar cuidadosamente el modelo económico token que se ajusta a los intereses de Web2 y Web3, el proyecto AI X Crypto puede atraer a los desarrolladores de Web2 al tiempo que mantiene el valor y la practicidad de su token.

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7. Nuestra IA favorita XCriptoEscena

Nuestra escena de cripto AI X favorita utiliza el poder de la colaboración de usuarios para completar las tareas en el campo de la inteligencia artificial con la ayuda de la tecnología blockchain.Algunos ejemplos específicos incluyen:

1. Contribución de datos de la capacitación, alineación y prueba de referencia (como Chatbot Arena)

2. Cooperar para construir una base de conocimiento a gran escala compartida para varios agentes (por ejemplo, Sahara)

3. Use recursos personales para capturar datos de red (por ejemplo, Grass)

Al utilizar los esfuerzos colectivos de incentivos y coordinación basados ​​en blockchain, estos modelos muestran el potencial de descentralización y métodos impulsados ​​por la comunidad para el desarrollo y la implementación de la IA.

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en conclusión

Estamos en la etapa del amanecer de AI y Web3.En los mejores 50 productos de Gen AI, no hay productos relacionados con Web3.Las herramientas Top LLM están relacionadas con la creación y edición de contenido, principalmente para ventas, conferencias y notas/bases de conocimiento.Teniendo en cuenta una gran cantidad de investigaciones, documentos, ventas y trabajo comunitario en el ecosistema Web3, proporciona un gran potencial para el desarrollo de herramientas LLM personalizadas.

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En la actualidad, los desarrolladores se están enfocando en construir infraestructura e introducir modelos AI avanzados en cadenas, aunque no hemos alcanzado el objetivo.A medida que continuamos desarrollando esta infraestructura, también estamos explorando los mejores escenarios de usuarios para proporcionar razonamiento de IA en la cadena de una manera segura y sin escrúpulos, lo que brinda oportunidades únicas para el campo blockchain.Otras industrias pueden usar directamente la infraestructura LLM existente para razonamiento y fina.Solo la industria blockchain necesita su propia infraestructura nativa de IA.

En el futuro cercano, esperamos que Blockchain Technology utilice sus ventajas para resolver los problemas más desafiantes en la industria de inteligencia artificial, haciendo que el modelo de IA sea más asequible, fácil de acceder y rentable.También esperamos la narración del campo de cifrado con la industria de la IA, aunque ligeramente retrasada.En el último año, hemos sido testigos de la combinación de desarrolladores para combinar el modelo criptográfico, proxy y LLM.En los próximos meses, podemos ver más modelos de modelos, generación de texto y videos, y la generación 3D afectan el campo de la criptografía.

Todas las industrias de AI y Web3 no han recibido suficiente atención.