AI

الذكاء الاصطناعي + Crypto هي واحدة من أبرز المناطق الحدودية في سوق العملات المشفرة الأخير. يتضمن ذلك التدريب اللامركزي على الذكاء الاصطناعي ، و GPU DePINs ، ونماذج الذكاء الاصطناعي المقاومة للرقابة. تكمن المشكلة الرئيسية في التدريب الذكاء الاصطناعي في الحاجة إلى اتصال وتنسيق عالي السرعة بين وحدات معالجة الرسومات ، حيث تتطلب الشبكات العصبية انتشارا عكسيا أثناء التدريب. يمكن أن يؤدي إدخال شبكة لامركزية إلى إبطاء العملية بشكل كبير بسبب زيادة زمن انتقال الشبكة وعرض النطاق الترددي. تنظم هذه المقالة أيضا حلولا للتحديات الحالية وتقدم أمثلة على كيفية إضافة تكامل العملة المشفرة الذكاء الاصطناعي قيمة كبيرة.

التطور السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها العملية المتواصلة تدفع التنمية المزدهرة لمسار Web3 + AI. يعمق Holoworld AI التكامل بين الذكاء الاصطناعي و Web3، بهدف معالجة هذه المشاكل وتعزيز النمو المستدام لسوق Web3. من خلال توفير مجموعات تطوير أساسية وبيئات برمجة سهلة الاستخدام و SDKs غنية وأدوات تطوير، يقلل Holoworld بشكل كبير من عتبة النشر لنماذج الذكاء الاصطناعي من حيث التكنولوجيا.

يستكشف هذا المقال منصة NetMind.AI للذكاء الاصطناعي المتميزة، التي تدمج تقنيات Web3 والذكاء الاصطناعي لإنشاء بيئة تعاونية ومفتوحة ولامركزية للذكاء الاصطناعي.

في نقطة التقاء تكنولوجيا البلوكشين والذكاء الاصطناعي، يقوم ORA بفتح جبهة جديدة من خلال دمج الذكاء الاصطناعي ومصادر البيانات الغنية وقدرات الحساب على نطاق غير محدود، حيث يكسر ليس فقط قيود العقود الذكية ولكن يمنح أيضًا المطورين مساحة للابتكار. يوضح النص بالتفصيل التقنيات الأساسية والمنتجات الخاصة بـ ORA، بما في ذلك التعلم الآلي بدون معرفة، والتعلم الآلي المتفائل بالإضافة إلى الذكاء الاصطناعي المتفائل في حماية الخصوصية، لمعرفة المزيد عن كيفية دفع ORA لتطوير الذكاء الاصطناعي على البلوكشين.

يقدم هذا المقال مزيجًا بين تقنية الذكاء الاصطناعي وتقنية البلوكتشين وتطبيقاتها واستكشافاتها الحالية في الصناعة. تظهر تقنية البلوكتشين إمكانات ثورية في مشاركة موارد الحوسبة وأمان البيانات والحسابات التحققية والذكاء الاصطناعي المتمايز.

كشكل جديد من علاقة الإنتاج، يتناسب Web3 بشكل طبيعي مع الذكاء الاصطناعي، الذي يمثل نوعًا جديدًا من الإنتاجية. هذا التقدم المتزامن في التكنولوجيا وعلاقات الإنتاج هو في صميم منطق io.net. من خلال اعتماد البنية الاقتصادية "Web3 + اقتصاد الرموز"، تهدف io.net إلى تحويل العلاقات التقليدية للإنتاج بين عمالقة خدمات السحابة ومستخدمي الطاقة الحاسوبية الطويلة والمتوسطة وموارد الحوسبة العالمية الخاملة.

سيقوم هذا المقال بتفكيك مشاريع محددة والمجال بأكمله من منظورين صغير وكبير، بهدف توفير رؤى تحليلية للقراء لفهم المزايا التنافسية الأساسية لكل مشروع والتطور العام لمسار الحوسبة اللامركزية. سيقوم المؤلف بتقديم وتحليل خمسة مشاريع: Aethir، io.net، Render Network، Akash Network، و Gensyn، ويختصر ويقيم وضعها وتطور المسار.

سبيكترال هي منصة تمكن نشر العقود الذكية باستخدام اللغة الإنسانية الطبيعية. تكمن فرادة سبيكترال في استخدام الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والنماذج اللغوية الكبيرة و ZK-ML لإنشاء تطبيقات لامركزية.

فتح إمكانات رسم الخرائط والبيانات المكانية مع شبكة NATIX. عن طريق الاستفادة من الذكاء الاصطناعي و"الإنترنت الموزع للكاميرات"، تتناول NATIX السيطرة الاحتكارية للشركات التكنولوجية الكبيرة على البيانات المكانية الأساسية. استكشف كيف تهدف شبكة NATIX إلى ثورة سوق الحلول المكانية، المقدر أن يصل إلى 845 مليار دولار بحلول عام 2029، وخلق اقتصاد جديد للبيانات المشتركة.

يستكشف هذا المقال بروتوكول ARV واستخدامه في الألعاب والذكاء الاصطناعي. يقدم ARV للمستخدمين السيطرة الكاملة على بياناتهم، مما يتيح لهم تفويضها وتخزينها والتحقق منها وتأكيدها، مع الاستفادة منها أيضًا

يستكشف هذا المقال تأثير التطورات الحالية في مجال الذكاء الاصطناعي على العالم الرقمي ويقدم مفهوم الأصالة العميقة. ويقترح الاستفادة من خصائص تكنولوجيا البلوكشين لمعالجة قضايا التزوير، وبالتالي تلبية احتياجات البشرية للمعلومات الأصيلة.

يهدف هذا المقال إلى تقديم LayerAI ونظامه البيئي، مغطيًا تكنولوجياه المبتكرة ونظامه البيئي للمنتجات وسيناريوهات التطبيق. يجمع LayerAI بين تكنولوجيا البلوكتشين والذكاء الاصطناعي. سيقوم هذا المقال بتفصيل رؤية ورسالة LayerAI، ومنتجاته (مثل LayerVPN وKyotoX وLayer Marketplace)، بالإضافة إلى نموذجه الاقتصادي وآلية الرهان، مشرحًا كيف يستخدم هذه التكنولوجيات لتعزيز تحقيق الربح من البيانات وتطوير الديفاي.

نظرا لأن الذكاء الاصطناعي أصبح الاتجاه السائد في التطور التكنولوجي العالمي ، فإن تكامله مع تقنية blockchain ينظر إليه أيضا على أنه اتجاه مستقبلي. وقد أدى هذا الاتجاه إلى تزايد الطلب على الوصول إلى البيانات التاريخية وتحليلها. في هذا السياق ، توضح EWM مزاياها الفريدة. تشرح باحثة ChainFeeds 0xNatalie المفهوم وسير عمل معالجة البيانات وحالات استخدام EWM في مقالتها.

الهدف من شبكة Allora هو تمكين العقد في شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية من التعاون بشكل أفضل من خلال هيكل حوافز أفضل. في الوقت نفسه ، يقدم طرقا أكثر ذكاء لتحديد التفاصيل السياقية لتحسين فعالية نماذج التعلم الآلي ، وبالتالي تحقيق كفاءة أكثر تكمن النقاط الرئيسية للتفكير والحكم الذكي الفعال في الوعي بالموقف وهياكل الحوافز المتباينة. تمكن هذه الابتكارات الشبكة من تقديم أفضل نتائج الاستدلال في أي بيئة مع توفير الإنصاف العادل للمساهمة الفريدة لكل مشارك. جائزة.

AO ، المبني على التخزين داخل السلسلة Arweave ، يحقق الحوسبة اللامركزية القابلة للتطوير بلا حدود ، مما يسمح بتشغيل عدد غير محدود من العمليات بالتوازي. يتم استضافة وكلاء الذكاء الاصطناعي اللامركزية داخل السلسلة بواسطة AR ويتم تشغيلها داخل السلسلة بواسطة AO.