Последние тенденции и анализ популярных проектов в области интеграции Crypto и AI
Недавно был проведен обзор популярных проектов в области Crypto+AI, и было выявлено три заметные тенденции развития в этой сфере:
Технический путь проекта стал более практичным, теперь акцент делается на реальные данные производительности, а не на простую упаковку концепций.
Вертикальные сегменты становятся основными направлениями расширения, специализированные AI-приложения заменяют универсальные AI-решения.
Капитал становится более внимательным к проверке бизнес-моделей, проекты с наличным потоком явно пользуются большим спросом.
Вот несколько проектов, на которые стоит обратить внимание, и их анализ:
1. Платформа оценки децентрализованных ИИ-моделей
Платформа применяет преимущества субъективной оценки людей к слабым местам в оценке ИИ. Через краудсорсинг пользователи оценивают более 500 крупных моделей, а отзывы пользователей можно обменивать на деньги. Этот проект уже привлек известную компанию в сфере ИИ для закупки данных, что привело к реальному денежному потоку.
Бизнес-модель достаточно ясна и не является чисто «сжигающей деньги» моделью. Однако борьба с мошенническими заказами является большой проблемой, алгоритм противодействия атакам «ведьм» требует постоянной оптимизации. Судя по объему финансирования в 33 миллиона долларов, капитал явно предпочитает проекты с подтвержденной монетизацией.
2. Децентрализованная AI вычислительная сеть
Проект уже имеет определенный рыночный консенсус в области DePIN на Solana, а члены команды пришли из известного проекта Интернета вещей. Новый протокол передачи данных и движок вывода сделали значительные исследования в области крайних вычислений и проверяемости данных, что позволяет снизить задержку на 40% и поддерживает подключение гетерогенных устройств.
Направление проекта соответствует тенденции «глубокой локализации» AI. Однако при решении сложных задач необходимо конкурировать с централизованными платформами по эффективности, стабильность крайних узлов все еще является проблемой. Тем не менее, крайние вычисления являются как новой потребностью, возникшей из внутренней конкуренции Web2 AI, так и преимуществом распределенной структуры Web3 AI. Ожидается, что конкретные продукты, продвигаемые через практическую производительность, помогут реализовать это.
3. Децентрализованная платформа инфраструктуры данных AI
Платформа вознаграждает пользователей по всему миру за предоставление данных из различных областей (таких как медицина, автономное вождение, голос и т. д.), собрав более 14 миллионов долларов США и создав сеть из миллионов участников.
Технически интегрированы алгоритмы проверки с нулевым знанием и алгоритмы согласия с ошибками византийцев для обеспечения качества данных, также использованы технологии вычислений с конфиденциальностью от облачного сервиса для соблюдения требований. Проект также запустил устройства для сбора электроэнцефалограммы, реализовав расширение от программного обеспечения к аппаратному обеспечению. Экономическая модель разработана разумно, пользователи могут заработать 16 долларов и 500000 баллов за 10 часов голосовой аннотации, стоимость подписки на услуги данных для предприятий может быть снижена на 45%.
Основная ценность этого проекта заключается в том, что он отвечает на реальные потребности в аннотации данных для ИИ, особенно в таких областях, как медицина и автономное вождение, где требования к качеству данных и соблюдению норм очень высоки. Однако уровень ошибок в 20% все еще выше, чем 10% на традиционных платформах, и колебания качества данных являются проблемой, которую необходимо постоянно решать. Направление интерфейса «мозг-компьютер» имеет большой потенциал, но его реализация не без трудностей.
4. Распределенная вычислительная сеть на определенном блокчейне
Проект агрегирует неиспользуемые ресурсы GPU с помощью технологии динамического шардирования, поддерживает вывод крупных языковых моделей, стоимость на 40% ниже, чем у некоторых облачных сервисов. Дизайн токенизированной торговли данными превращает участников вычислительной мощности в заинтересованные стороны, что способствует стимулированию большего числа людей участвовать в сети.
Это типичная модель "агрегирования неиспользуемых ресурсов", которая логически имеет смысл. Однако 15%-я ошибка кросс-цепочечной верификации слишком высока, техническую стабильность необходимо продолжать улучшать. В сценах, где требования к реальному времени не так высоки, таких как 3D-рендеринг, это действительно имеет преимущества, ключевым моментом является возможность снижения уровня ошибок, в противном случае даже самая хорошая бизнес-модель будет страдать от технических проблем.
5. Платформа высокочастотной торговли криптовалютами на основе ИИ
Платформа использует специальные технологии для динамической оптимизации торговых путей, уменьшая проскальзывание и повышая эффективность на 30% по фактическим измерениям. Это соответствует тенденции умного агентирования в финансах и нашло точку входа в относительно пустую нишу децентрализованной финансовой количественной торговли, заполняя рыночный спрос.
Направление проекта правильное, децентрализованным финансам действительно нужны более умные торговые инструменты. Однако высокочастотная торговля требует очень высокой скорости и точности, необходимость в реальной совместимости ИИ-прогнозирования и выполнения на блокчейне еще требует проверки. Кроме того, максимизация извлекаемой ценности является серьезным риском, меры технической защиты необходимо синхронно обновлять.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
21 Лайков
Награда
21
10
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
consensus_whisperer
· 08-09 05:33
Снова разыгрываете людей как лохов на炒概念?
Посмотреть ОригиналОтветить0
RugDocDetective
· 08-08 16:33
又一波 разыгрывайте людей как лохов ловушка来了
Посмотреть ОригиналОтветить0
Layer3Dreamer
· 08-07 01:11
теоретически говоря, рекурсивные zk-доказательства могут произвести революцию в валидации моделей ИИ... просто говорю
Анализ популярных проектов в области Crypto+AI: внедрение технологий, вертикальная сегментация и коммерческая проверка становятся мейнстримом.
Последние тенденции и анализ популярных проектов в области интеграции Crypto и AI
Недавно был проведен обзор популярных проектов в области Crypto+AI, и было выявлено три заметные тенденции развития в этой сфере:
Технический путь проекта стал более практичным, теперь акцент делается на реальные данные производительности, а не на простую упаковку концепций.
Вертикальные сегменты становятся основными направлениями расширения, специализированные AI-приложения заменяют универсальные AI-решения.
Капитал становится более внимательным к проверке бизнес-моделей, проекты с наличным потоком явно пользуются большим спросом.
Вот несколько проектов, на которые стоит обратить внимание, и их анализ:
1. Платформа оценки децентрализованных ИИ-моделей
Платформа применяет преимущества субъективной оценки людей к слабым местам в оценке ИИ. Через краудсорсинг пользователи оценивают более 500 крупных моделей, а отзывы пользователей можно обменивать на деньги. Этот проект уже привлек известную компанию в сфере ИИ для закупки данных, что привело к реальному денежному потоку.
Бизнес-модель достаточно ясна и не является чисто «сжигающей деньги» моделью. Однако борьба с мошенническими заказами является большой проблемой, алгоритм противодействия атакам «ведьм» требует постоянной оптимизации. Судя по объему финансирования в 33 миллиона долларов, капитал явно предпочитает проекты с подтвержденной монетизацией.
2. Децентрализованная AI вычислительная сеть
Проект уже имеет определенный рыночный консенсус в области DePIN на Solana, а члены команды пришли из известного проекта Интернета вещей. Новый протокол передачи данных и движок вывода сделали значительные исследования в области крайних вычислений и проверяемости данных, что позволяет снизить задержку на 40% и поддерживает подключение гетерогенных устройств.
Направление проекта соответствует тенденции «глубокой локализации» AI. Однако при решении сложных задач необходимо конкурировать с централизованными платформами по эффективности, стабильность крайних узлов все еще является проблемой. Тем не менее, крайние вычисления являются как новой потребностью, возникшей из внутренней конкуренции Web2 AI, так и преимуществом распределенной структуры Web3 AI. Ожидается, что конкретные продукты, продвигаемые через практическую производительность, помогут реализовать это.
3. Децентрализованная платформа инфраструктуры данных AI
Платформа вознаграждает пользователей по всему миру за предоставление данных из различных областей (таких как медицина, автономное вождение, голос и т. д.), собрав более 14 миллионов долларов США и создав сеть из миллионов участников.
Технически интегрированы алгоритмы проверки с нулевым знанием и алгоритмы согласия с ошибками византийцев для обеспечения качества данных, также использованы технологии вычислений с конфиденциальностью от облачного сервиса для соблюдения требований. Проект также запустил устройства для сбора электроэнцефалограммы, реализовав расширение от программного обеспечения к аппаратному обеспечению. Экономическая модель разработана разумно, пользователи могут заработать 16 долларов и 500000 баллов за 10 часов голосовой аннотации, стоимость подписки на услуги данных для предприятий может быть снижена на 45%.
Основная ценность этого проекта заключается в том, что он отвечает на реальные потребности в аннотации данных для ИИ, особенно в таких областях, как медицина и автономное вождение, где требования к качеству данных и соблюдению норм очень высоки. Однако уровень ошибок в 20% все еще выше, чем 10% на традиционных платформах, и колебания качества данных являются проблемой, которую необходимо постоянно решать. Направление интерфейса «мозг-компьютер» имеет большой потенциал, но его реализация не без трудностей.
4. Распределенная вычислительная сеть на определенном блокчейне
Проект агрегирует неиспользуемые ресурсы GPU с помощью технологии динамического шардирования, поддерживает вывод крупных языковых моделей, стоимость на 40% ниже, чем у некоторых облачных сервисов. Дизайн токенизированной торговли данными превращает участников вычислительной мощности в заинтересованные стороны, что способствует стимулированию большего числа людей участвовать в сети.
Это типичная модель "агрегирования неиспользуемых ресурсов", которая логически имеет смысл. Однако 15%-я ошибка кросс-цепочечной верификации слишком высока, техническую стабильность необходимо продолжать улучшать. В сценах, где требования к реальному времени не так высоки, таких как 3D-рендеринг, это действительно имеет преимущества, ключевым моментом является возможность снижения уровня ошибок, в противном случае даже самая хорошая бизнес-модель будет страдать от технических проблем.
5. Платформа высокочастотной торговли криптовалютами на основе ИИ
Платформа использует специальные технологии для динамической оптимизации торговых путей, уменьшая проскальзывание и повышая эффективность на 30% по фактическим измерениям. Это соответствует тенденции умного агентирования в финансах и нашло точку входа в относительно пустую нишу децентрализованной финансовой количественной торговли, заполняя рыночный спрос.
Направление проекта правильное, децентрализованным финансам действительно нужны более умные торговые инструменты. Однако высокочастотная торговля требует очень высокой скорости и точности, необходимость в реальной совместимости ИИ-прогнозирования и выполнения на блокчейне еще требует проверки. Кроме того, максимизация извлекаемой ценности является серьезным риском, меры технической защиты необходимо синхронно обновлять.