Activos Cripto y la fusión con la IA: tres grandes tendencias y cinco proyectos populares
En el último mes, han surgido tres cambios de tendencia significativos en el campo de la combinación de la encriptación y la inteligencia artificial:
El proyecto se centra más en el rendimiento técnico real, en lugar de simplemente en el marketing conceptual.
Las aplicaciones de IA especializadas se convierten en el foco, reemplazando a la IA general.
Los inversores están más interesados en la validación del modelo de negocio, prefiriendo especialmente los proyectos con flujo de caja.
A continuación, cinco proyectos populares que valen la pena seguir:
1. Plataforma de Evaluación de Modelos de IA Descentralizados
La plataforma califica más de 500 grandes modelos de IA a través de un enfoque de crowdsourcing. Los usuarios pueden ganar dinero proporcionando comentarios, donde cada 1000 puntos se pueden canjear por 1 dólar. Este proyecto ya ha atraído a algunas conocidas empresas de IA para comprar datos, formando un flujo de ingresos real.
Aunque el modelo de negocio es relativamente claro, prevenir el fraude en las órdenes y los ataques de brujas sigue siendo un gran desafío, y es necesario optimizar continuamente los algoritmos relacionados. A partir de la escala de financiamiento de 33 millones de dólares, los inversores claramente prefieren proyectos que ya han demostrado su rentabilidad.
2. Red de computación AI descentralizada
Este proyecto ha ganado cierto reconocimiento en el mercado en el ámbito DePIN de Solana a través de un complemento de navegador. Los miembros del equipo provienen de algunos proyectos Web3 conocidos. El protocolo de transferencia de datos y el motor de inferencia que lanzaron recientemente han logrado avances sustanciales en computación en el borde y verificabilidad de datos, pudiendo reducir la latencia en un 40% y soportar la conexión de dispositivos heterogéneos.
Este proyecto se alinea perfectamente con la tendencia de la localización de IA. Sin embargo, al abordar tareas complejas, aún es necesario competir en eficiencia con plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos de borde también es un problema que debe resolverse. No obstante, la computación en la periferia es tanto el resultado de la competencia de IA en Web2 como la ventaja del marco distribuido de IA en Web3, lo que vale la pena esperar que impulse su implementación a través de productos concretos.
3. Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios globales a contribuir con datos de múltiples campos, incluyendo la medicina, la conducción autónoma y la voz, a través de tokens. Los ingresos acumulados superan los 14 millones de dólares, estableciendo una red de contribuyentes de datos de más de un millón.
Desde el punto de vista técnico, el proyecto integra pruebas de conocimiento cero y un algoritmo de consenso tolerante a fallos bizantinos para garantizar la calidad de los datos, y también utiliza tecnología de computación privada para cumplir con los requisitos de conformidad. Además, han lanzado un dispositivo de recolección de ondas cerebrales, expandiendo su negocio del software al ámbito del hardware. El diseño del modelo económico es razonable, los usuarios pueden ganar 16 dólares y 500,000 puntos a través de 10 horas de etiquetado de voz, mientras que el costo de suscripción a los servicios de datos para las empresas puede reducirse en un 45%.
El mayor valor de este proyecto radica en satisfacer la verdadera necesidad de etiquetado de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad de datos y cumplimiento son extremadamente altos. Sin embargo, la tasa de error del 20% sigue siendo superior al 10% de las plataformas tradicionales, y la fluctuación en la calidad de los datos es un problema que necesita ser resuelto de manera continua. La dirección de la interfaz cerebro-máquina, aunque es imaginativa, no es fácil de ejecutar.
4. Red de computación distribuida en la cadena de bloques
Este proyecto es una red de computación distribuida basada en una cierta cadena pública. A través de la tecnología de fragmentación dinámica, agrega recursos de GPU ociosos, apoyando la inferencia de modelos de lenguaje grandes, con un costo 40% menor que un cierto proveedor de servicios en la nube. Su diseño de comercio de datos tokenizados es muy creativo, convirtiendo directamente a los contribuyentes de potencia de cómputo en partes interesadas, lo que puede incentivar a más personas a participar en la red.
Este es un modelo típico de "agregación de recursos inactivos", que tiene sentido lógicamente. Sin embargo, la tasa de error de verificación entre cadenas del 15% es bastante alta, y la estabilidad técnica aún necesita ser mejorada. Sin embargo, en escenarios como el renderizado 3D, donde los requisitos de tiempo real no son tan altos, realmente tiene ventajas. La clave es reducir la tasa de error, de lo contrario, incluso el mejor modelo de negocio se verá afectado por problemas técnicos.
5. Plataforma de trading de alta frecuencia de Activos Cripto impulsada por IA
Esta plataforma utiliza tecnología de IA para optimizar el trading de alta frecuencia de Activos Cripto. Su tecnología puede optimizar dinámicamente las rutas de trading, reduciendo el deslizamiento, y ha demostrado un aumento del 30% en la eficiencia. Este proyecto se alinea con la tendencia de los agentes de IA en las finanzas, encontrando un punto de entrada en el sector relativamente inexplorado del trading cuantitativo en DeFi, satisfaciendo así la demanda del mercado.
Aunque la dirección es correcta, el DeFi realmente necesita herramientas de trading más inteligentes, pero el trading de alta frecuencia requiere una latencia y precisión extremadamente altas, y la coordinación en tiempo real entre las predicciones de IA y la ejecución en cadena aún necesita ser verificada más a fondo. Además, el ataque de valor máximo extraíble (MEV) es un riesgo significativo que requiere el fortalecimiento de las medidas de protección técnica.
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TokenStorm
· hace15h
Se detectaron anomalías en los datos de la bruja en la cadena, ¿los novatos tontos esta vez van a ser liquidados? La ballena ya lo ha estado vigilando...
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OneBlockAtATime
· hace23h
Otra vez llegan los tontos engañados por la IA.
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token_therapist
· hace23h
Mira las nuevas tendencias, la practicidad es más importante que el concepto.
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SchrodingerPrivateKey
· hace23h
¿Las brujas también tienen que minar?
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TokenTherapist
· 08-12 03:14
Finalmente ha llegado lo real.
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SeasonedInvestor
· 08-12 03:13
swiping malicioso perro finalmente tiene un oponente
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MercilessHalal
· 08-12 03:13
Otra vez vienen a hacer conceptos técnicos para tomar a la gente por tonta.
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ContractExplorer
· 08-12 03:06
Ya está aprovechando la moda de la IA, es un poco molesto.
AI empoderando Activos Cripto: tres tendencias y cinco proyectos populares Profundidad análisis
Activos Cripto y la fusión con la IA: tres grandes tendencias y cinco proyectos populares
En el último mes, han surgido tres cambios de tendencia significativos en el campo de la combinación de la encriptación y la inteligencia artificial:
A continuación, cinco proyectos populares que valen la pena seguir:
1. Plataforma de Evaluación de Modelos de IA Descentralizados
La plataforma califica más de 500 grandes modelos de IA a través de un enfoque de crowdsourcing. Los usuarios pueden ganar dinero proporcionando comentarios, donde cada 1000 puntos se pueden canjear por 1 dólar. Este proyecto ya ha atraído a algunas conocidas empresas de IA para comprar datos, formando un flujo de ingresos real.
Aunque el modelo de negocio es relativamente claro, prevenir el fraude en las órdenes y los ataques de brujas sigue siendo un gran desafío, y es necesario optimizar continuamente los algoritmos relacionados. A partir de la escala de financiamiento de 33 millones de dólares, los inversores claramente prefieren proyectos que ya han demostrado su rentabilidad.
2. Red de computación AI descentralizada
Este proyecto ha ganado cierto reconocimiento en el mercado en el ámbito DePIN de Solana a través de un complemento de navegador. Los miembros del equipo provienen de algunos proyectos Web3 conocidos. El protocolo de transferencia de datos y el motor de inferencia que lanzaron recientemente han logrado avances sustanciales en computación en el borde y verificabilidad de datos, pudiendo reducir la latencia en un 40% y soportar la conexión de dispositivos heterogéneos.
Este proyecto se alinea perfectamente con la tendencia de la localización de IA. Sin embargo, al abordar tareas complejas, aún es necesario competir en eficiencia con plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos de borde también es un problema que debe resolverse. No obstante, la computación en la periferia es tanto el resultado de la competencia de IA en Web2 como la ventaja del marco distribuido de IA en Web3, lo que vale la pena esperar que impulse su implementación a través de productos concretos.
3. Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios globales a contribuir con datos de múltiples campos, incluyendo la medicina, la conducción autónoma y la voz, a través de tokens. Los ingresos acumulados superan los 14 millones de dólares, estableciendo una red de contribuyentes de datos de más de un millón.
Desde el punto de vista técnico, el proyecto integra pruebas de conocimiento cero y un algoritmo de consenso tolerante a fallos bizantinos para garantizar la calidad de los datos, y también utiliza tecnología de computación privada para cumplir con los requisitos de conformidad. Además, han lanzado un dispositivo de recolección de ondas cerebrales, expandiendo su negocio del software al ámbito del hardware. El diseño del modelo económico es razonable, los usuarios pueden ganar 16 dólares y 500,000 puntos a través de 10 horas de etiquetado de voz, mientras que el costo de suscripción a los servicios de datos para las empresas puede reducirse en un 45%.
El mayor valor de este proyecto radica en satisfacer la verdadera necesidad de etiquetado de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad de datos y cumplimiento son extremadamente altos. Sin embargo, la tasa de error del 20% sigue siendo superior al 10% de las plataformas tradicionales, y la fluctuación en la calidad de los datos es un problema que necesita ser resuelto de manera continua. La dirección de la interfaz cerebro-máquina, aunque es imaginativa, no es fácil de ejecutar.
4. Red de computación distribuida en la cadena de bloques
Este proyecto es una red de computación distribuida basada en una cierta cadena pública. A través de la tecnología de fragmentación dinámica, agrega recursos de GPU ociosos, apoyando la inferencia de modelos de lenguaje grandes, con un costo 40% menor que un cierto proveedor de servicios en la nube. Su diseño de comercio de datos tokenizados es muy creativo, convirtiendo directamente a los contribuyentes de potencia de cómputo en partes interesadas, lo que puede incentivar a más personas a participar en la red.
Este es un modelo típico de "agregación de recursos inactivos", que tiene sentido lógicamente. Sin embargo, la tasa de error de verificación entre cadenas del 15% es bastante alta, y la estabilidad técnica aún necesita ser mejorada. Sin embargo, en escenarios como el renderizado 3D, donde los requisitos de tiempo real no son tan altos, realmente tiene ventajas. La clave es reducir la tasa de error, de lo contrario, incluso el mejor modelo de negocio se verá afectado por problemas técnicos.
5. Plataforma de trading de alta frecuencia de Activos Cripto impulsada por IA
Esta plataforma utiliza tecnología de IA para optimizar el trading de alta frecuencia de Activos Cripto. Su tecnología puede optimizar dinámicamente las rutas de trading, reduciendo el deslizamiento, y ha demostrado un aumento del 30% en la eficiencia. Este proyecto se alinea con la tendencia de los agentes de IA en las finanzas, encontrando un punto de entrada en el sector relativamente inexplorado del trading cuantitativo en DeFi, satisfaciendo así la demanda del mercado.
Aunque la dirección es correcta, el DeFi realmente necesita herramientas de trading más inteligentes, pero el trading de alta frecuencia requiere una latencia y precisión extremadamente altas, y la coordinación en tiempo real entre las predicciones de IA y la ejecución en cadena aún necesita ser verificada más a fondo. Además, el ataque de valor máximo extraíble (MEV) es un riesgo significativo que requiere el fortalecimiento de las medidas de protección técnica.