AI

The Graphは、分散型インデックスプロトコルにより、ブロックチェーンデータインフラストラクチャを革新し、技術的なアクセシビリティを向上させ、大量採用を促進しています。この記事では、The Graphの透明な報酬システム、オープンマーケットモデル、AI技術の統合、および主流のブロックチェーン採用を促進する重要な役割について探究しています。

中央集権によって引き起こされる問題と、分散型AIがそのいくつかの弊害を解決するのにどのように役立つかを探求し、今日の暗号資産とAIの交差点がどこにあるか、この領域で早くも採用の兆候を見せた暗号資産アプリケーションを強調します。

Numbers Protocolは、分散型エコシステムとブロックチェーン技術を通じてデジタルメディアの起源を保護するオープンで分散型のプラットフォームです。

AIとWeb3は独立した技術のように思われるかもしれませんが、基本的に異なる原則に基づいており、異なる機能を提供しています。しかし、より深く探求すると、これらの2つの技術がお互いのトレードオフをバランスさせる機会があり、それぞれの独自の強みが補完し合い、相互に向上させることができることがわかります。

Agoras（$AGRS）はTau Netの通貨であり、知識、計算リソース、そして金融派生物の交換を可能にしています。

DePINは、Decentralized Physical Infrastructure Networkの頭字語で、分散型の方法で物理的なハードウェアデバイスを接続および管理するネットワークシステムを指します。FilecoinとHeliumの成功事例は、ブロックチェーン技術を実世界の物理的なインフラと組み合わせることが、破壊的な解決策を生み出すことを示しています。これらのプロジェクトは技術革新だけでなく、暗号経済学を実世界の問題を解決するために成功裏に適用し、DePINモデルの実現可能性と潜在性を示しています。歴史上の成功したDePINプロジェクトを振り返り、その成功体験を要約することにより、AIとDePINの組み合わせがもたらす新たな発展方向と潜在性に焦点を当てることができます。

2024年に投資するトップ15のAI暗号資産を探していますか？最先端技術で将来の財務を確保しましょう。

この記事では、AIのデータソースの現在の制限を分析し、Data DAOがAIモデルの進歩のために新しい高品質のデータセットを提供できることを提案しています。 Data DAOは、実世界のデータ、個人の健康データ、およびヒューマンフィードバックを用いてAIトレーニングを向上させることができますが、インセンティブの歪み、データの検証、および利益の評価などの課題も抱えています。

AI + Cryptoは、最近の暗号通貨市場で最も注目すべきフロンティア分野の1つです。これには、分散型AIトレーニング、GPU DePIN、検閲に強いAIモデルが含まれます。AIトレーニングの主な問題は、ニューラルネットワークがトレーニング中にバックプロパゲーションを必要とするため、GPU間の高速通信と調整の必要性にあります。分散型ネットワークを導入すると、ネットワークの遅延と帯域幅が増加するため、プロセスが大幅に遅くなる可能性があります。また、この記事では、現在の課題に対する解決策を整理し、暗号通貨とAIの統合がどのように大きな価値を付加できるかの例を紹介します。

AI技術の急速なイテレーションと実用的な応用は、繁栄するWeb3 + AIトラックの持続的な発展を推進しています。 Holoworld AIは、AIとWeb3の統合を深め、これらの問題に対処し、Web3市場の持続的な成長を促進することを目指しています。基礎となる開発キット、使いやすいプログラミング環境、豊富なSDK、および開発ツールを提供することで、Holoworldは技術面でAIモデルの展開の敷居を大幅に下げています。

この記事では、NetMind.AIの分散型AIプラットフォームについて探求し、Web3とAI技術を融合させてオープンで協力的な分散型AIエコシステムを作成します。

ブロックチェーンと人工知能の交差点で、ORA は AI、豊富なデータソース、および任意のスケールの計算能力を組み合わせることにより、スマートコントラクトの制限を破り、開発者に革新の空間を与えています。ORA のコア技術と製品、ゼロ知識機械学習、楽観的機械学習、および楽観的プライバシーガードAIについて詳しく紹介し、ORA がオンチェーンAIの発展を推進する方法について理解してください。

この記事では、AIとブロックチェーン技術の組み合わせと、産業界における現在の応用と探索について紹介しています。ブロックチェーン技術は、計算リソースの共有、データのセキュリティと検証可能な計算、分散型AIにおいて革命的なポテンシャルを示しています。

この記事では、マイクロとマクロの両面から特定のプロジェクトと全体の分野を解体し、各プロジェクトの中核となる競争力の優位性と分散型コンピューティングパワートラックの全体的な開発を理解するための分析的なインサイトを読者に提供することを目指しています。筆者は、Aethir、io.net、Render Network、Akash Network、およびGensynの5つのプロジェクトを紹介し、分析し、それらの状況とトラックの開発をまとめて評価します。

人工知能が世界の技術開発の主流となるにつれて、ブロックチェーン技術との統合も将来の方向性と見なされています。この傾向により、履歴データへのアクセスと分析に対する需要が高まっています。この文脈において、EWM は独自の利点を発揮します。ChainFeedsの研究者である0xNatalieは、EWMの概念、データ処理ワークフロー、ユースケースについて記事で詳しく説明しています。