Mã hóa và phân tích dự án về xu hướng mới nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo
Trong tháng qua, lĩnh vực tích hợp giữa mã hóa và trí tuệ nhân tạo đã xuất hiện ba xu hướng thay đổi đáng chú ý:
Đường hướng kỹ thuật của dự án thực tế hơn, bắt đầu chú trọng vào dữ liệu hiệu suất thay vì chỉ bao bọc bằng khái niệm.
Phân khúc dọc trở thành điểm nhấn mở rộng, AI chuyên môn hóa thay thế AI tổng quát.
Vốn ngày càng chú trọng đến việc xác minh mô hình kinh doanh, những dự án có dòng tiền rõ ràng thường được ưa chuộng hơn.
Dưới đây là giới thiệu, phân tích điểm nổi bật và đánh giá của một số dự án nổi bật:
Nền tảng đánh giá mô hình AI phi tập trung
Giới thiệu dự án: Nền tảng này đánh giá hơn 500 mô hình lớn thông qua phương pháp crowdsourcing bằng tay. Vào tháng 6, đã hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 33 triệu USD, do một tổ chức đầu tư mạo hiểm nổi tiếng dẫn đầu.
Phân tích điểm nổi bật: Áp dụng lợi thế đánh giá chủ quan của con người vào những điểm yếu trong đánh giá AI. Phản hồi của người dùng có thể được đổi thành tiền mặt, đã thu hút các công ty AI nổi tiếng mua dữ liệu, tạo ra dòng tiền thực tế.
Đánh giá: Mô hình kinh doanh tương đối rõ ràng, không phải là mô hình chỉ tiêu tốn tiền. Nhưng việc ngăn chặn đơn hàng giả là một thách thức lớn, cần tối ưu hóa liên tục thuật toán chống gian lận. Vốn đầu tư lớn phản ánh rằng các nhà đầu tư ưa chuộng các dự án có xác thực tạo ra doanh thu.
Mạng tính toán AI phi tập trung
Giới thiệu dự án: Mạng lưới này đã hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 10 triệu USD vào tháng 6, do hai tổ chức đầu tư mã hóa nổi tiếng dẫn dắt.
Phân tích điểm nổi bật: Đã đạt được một số công nhận trên thị trường trong lĩnh vực DePIN của một chuỗi công khai thông qua plugin trình duyệt. Giao thức truyền dữ liệu và động cơ suy diễn mới ra mắt đã có những khám phá thực chất về tính toán biên và tính khả chứng của dữ liệu, có khả năng giảm độ trễ 40%, hỗ trợ kết nối thiết bị đa dạng.
Đánh giá: Hướng đi phù hợp với xu hướng "hạ xuống" của AI địa phương hóa. Tuy nhiên, hiệu quả xử lý nhiệm vụ phức tạp vẫn còn khoảng cách so với các nền tảng tập trung, tính ổn định của các nút biên cũng là vấn đề. Tính toán biên như một nhu cầu mới phát sinh từ sự cạnh tranh trong Web2 AI, chính là lợi thế của khung phân phối AI Web3.
Nền tảng hạ tầng dữ liệu AI phi tập trung
Giới thiệu dự án: Nền tảng này sử dụng mã hóa để khuyến khích người dùng toàn cầu đóng góp dữ liệu đa lĩnh vực, đã tích lũy doanh thu hơn 14 triệu đô la Mỹ, xây dựng mạng lưới người đóng góp dữ liệu lên đến hàng triệu.
Phân tích điểm nổi bật: Về mặt kỹ thuật, việc tích hợp chứng minh không biết (zero-knowledge proof) và thuật toán đồng thuận chịu lỗi Byzantine (Byzantine fault tolerance) đảm bảo chất lượng dữ liệu, đồng thời sử dụng công nghệ tính toán bảo mật để đáp ứng yêu cầu tuân thủ. Ra mắt thiết bị thu thập sóng não, mở rộng sang lĩnh vực phần cứng. Mô hình kinh tế được thiết kế hợp lý, người dùng tham gia vào việc gán nhãn dữ liệu có thể nhận được lợi nhuận đáng kể, chi phí doanh nghiệp đăng ký dịch vụ dữ liệu có thể giảm 45%.
Đánh giá: Nắm bắt được nhu cầu thực tế của việc gán nhãn dữ liệu AI, đặc biệt trong các lĩnh vực như y tế, lái xe tự động, nơi yêu cầu chất lượng dữ liệu và tuân thủ rất cao. Tuy nhiên, tỷ lệ lỗi 20% vẫn cao hơn so với các nền tảng truyền thống, chất lượng dữ liệu cần được cải thiện liên tục. Hướng giao diện não-máy có không gian tưởng tượng, nhưng độ khó trong việc thực hiện không nhỏ.
Mạng lưới tính toán phân tán trên một chuỗi công cộng
Giới thiệu dự án: Mạng lưới này đã hoàn thành 10,8 triệu USD huy động vốn vào tháng 6, do một tổ chức đầu tư dẫn đầu.
Phân tích điểm nổi bật: Thông qua công nghệ phân mảnh động để tổng hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi, hỗ trợ suy luận mô hình ngôn ngữ lớn, chi phí thấp hơn 40% so với dịch vụ đám mây chính. Thiết kế giao dịch dữ liệu được mã hóa sẽ biến những người đóng góp sức mạnh tính toán thành các bên liên quan, khuyến khích nhiều người tham gia hơn.
Đánh giá: Mô hình "tổng hợp tài nguyên nhàn rỗi" điển hình, logic hợp lý. Nhưng tỷ lệ lỗi xác minh chuỗi chéo 15% là khá cao, tính ổn định kỹ thuật cần được cải thiện thêm. Có lợi thế trong các tình huống như render 3D mà không yêu cầu thời gian thực cao, điều quan trọng là giảm tỷ lệ lỗi.
Nền tảng giao dịch tần suất cao tiền mã hóa được điều khiển bởi AI
Giới thiệu dự án: Nền tảng này đã hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 3,38 triệu USD vào tháng 6, do một công ty giao dịch mã hóa dẫn dắt.
Phân tích điểm nổi bật: Công nghệ của nó có thể tối ưu hóa động đường giao dịch, giảm trượt giá, hiệu suất thực tế tăng 30%. Phù hợp với xu hướng tài chính đại lý thông minh, tìm được điểm cắt vào trong lĩnh vực giao dịch định lượng DeFi, một lĩnh vực tương đối trống trải.
Đánh giá: Hướng đi đúng, DeFi thực sự cần những công cụ giao dịch thông minh hơn. Nhưng giao dịch tần suất cao đòi hỏi độ trễ và độ chính xác cực kỳ cao, sự phối hợp thời gian thực giữa dự đoán AI và thực thi trên chuỗi vẫn cần được xác minh. Ngoài ra, việc tối đa hóa tấn công giá trị trích xuất là một rủi ro lớn, cần tăng cường các biện pháp bảo vệ công nghệ.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
12 thích
Phần thưởng
12
6
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ImpermanentPhilosopher
· 08-06 04:05
Chỉ là biến hiện thành tiền mà thôi.
Xem bản gốcTrả lời0
GateUser-c799715c
· 08-04 23:27
Đường đua đứng thẳng bò啊
Xem bản gốcTrả lời0
hodl_therapist
· 08-03 07:42
Một khái niệm AI nữa đang bị bơm phồng.
Xem bản gốcTrả lời0
ColdWalletGuardian
· 08-03 07:39
又闻đồ ngốc动人声
Xem bản gốcTrả lời0
NFTArchaeologist
· 08-03 07:27
ai phát hành coin để kiếm tiền?
Xem bản gốcTrả lời0
GateUser-bd883c58
· 08-03 07:18
Cảm giác mọi người đều đang thổi phồng khái niệm, chơi trò hề.
Xu hướng mới trong sự hòa hợp giữa AI và mã hóa: Phân tích sâu 5 dự án nổi bật
Mã hóa và phân tích dự án về xu hướng mới nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo
Trong tháng qua, lĩnh vực tích hợp giữa mã hóa và trí tuệ nhân tạo đã xuất hiện ba xu hướng thay đổi đáng chú ý:
Dưới đây là giới thiệu, phân tích điểm nổi bật và đánh giá của một số dự án nổi bật:
Nền tảng đánh giá mô hình AI phi tập trung
Giới thiệu dự án: Nền tảng này đánh giá hơn 500 mô hình lớn thông qua phương pháp crowdsourcing bằng tay. Vào tháng 6, đã hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 33 triệu USD, do một tổ chức đầu tư mạo hiểm nổi tiếng dẫn đầu.
Phân tích điểm nổi bật: Áp dụng lợi thế đánh giá chủ quan của con người vào những điểm yếu trong đánh giá AI. Phản hồi của người dùng có thể được đổi thành tiền mặt, đã thu hút các công ty AI nổi tiếng mua dữ liệu, tạo ra dòng tiền thực tế.
Đánh giá: Mô hình kinh doanh tương đối rõ ràng, không phải là mô hình chỉ tiêu tốn tiền. Nhưng việc ngăn chặn đơn hàng giả là một thách thức lớn, cần tối ưu hóa liên tục thuật toán chống gian lận. Vốn đầu tư lớn phản ánh rằng các nhà đầu tư ưa chuộng các dự án có xác thực tạo ra doanh thu.
Mạng tính toán AI phi tập trung
Giới thiệu dự án: Mạng lưới này đã hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 10 triệu USD vào tháng 6, do hai tổ chức đầu tư mã hóa nổi tiếng dẫn dắt.
Phân tích điểm nổi bật: Đã đạt được một số công nhận trên thị trường trong lĩnh vực DePIN của một chuỗi công khai thông qua plugin trình duyệt. Giao thức truyền dữ liệu và động cơ suy diễn mới ra mắt đã có những khám phá thực chất về tính toán biên và tính khả chứng của dữ liệu, có khả năng giảm độ trễ 40%, hỗ trợ kết nối thiết bị đa dạng.
Đánh giá: Hướng đi phù hợp với xu hướng "hạ xuống" của AI địa phương hóa. Tuy nhiên, hiệu quả xử lý nhiệm vụ phức tạp vẫn còn khoảng cách so với các nền tảng tập trung, tính ổn định của các nút biên cũng là vấn đề. Tính toán biên như một nhu cầu mới phát sinh từ sự cạnh tranh trong Web2 AI, chính là lợi thế của khung phân phối AI Web3.
Nền tảng hạ tầng dữ liệu AI phi tập trung
Giới thiệu dự án: Nền tảng này sử dụng mã hóa để khuyến khích người dùng toàn cầu đóng góp dữ liệu đa lĩnh vực, đã tích lũy doanh thu hơn 14 triệu đô la Mỹ, xây dựng mạng lưới người đóng góp dữ liệu lên đến hàng triệu.
Phân tích điểm nổi bật: Về mặt kỹ thuật, việc tích hợp chứng minh không biết (zero-knowledge proof) và thuật toán đồng thuận chịu lỗi Byzantine (Byzantine fault tolerance) đảm bảo chất lượng dữ liệu, đồng thời sử dụng công nghệ tính toán bảo mật để đáp ứng yêu cầu tuân thủ. Ra mắt thiết bị thu thập sóng não, mở rộng sang lĩnh vực phần cứng. Mô hình kinh tế được thiết kế hợp lý, người dùng tham gia vào việc gán nhãn dữ liệu có thể nhận được lợi nhuận đáng kể, chi phí doanh nghiệp đăng ký dịch vụ dữ liệu có thể giảm 45%.
Đánh giá: Nắm bắt được nhu cầu thực tế của việc gán nhãn dữ liệu AI, đặc biệt trong các lĩnh vực như y tế, lái xe tự động, nơi yêu cầu chất lượng dữ liệu và tuân thủ rất cao. Tuy nhiên, tỷ lệ lỗi 20% vẫn cao hơn so với các nền tảng truyền thống, chất lượng dữ liệu cần được cải thiện liên tục. Hướng giao diện não-máy có không gian tưởng tượng, nhưng độ khó trong việc thực hiện không nhỏ.
Mạng lưới tính toán phân tán trên một chuỗi công cộng
Giới thiệu dự án: Mạng lưới này đã hoàn thành 10,8 triệu USD huy động vốn vào tháng 6, do một tổ chức đầu tư dẫn đầu.
Phân tích điểm nổi bật: Thông qua công nghệ phân mảnh động để tổng hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi, hỗ trợ suy luận mô hình ngôn ngữ lớn, chi phí thấp hơn 40% so với dịch vụ đám mây chính. Thiết kế giao dịch dữ liệu được mã hóa sẽ biến những người đóng góp sức mạnh tính toán thành các bên liên quan, khuyến khích nhiều người tham gia hơn.
Đánh giá: Mô hình "tổng hợp tài nguyên nhàn rỗi" điển hình, logic hợp lý. Nhưng tỷ lệ lỗi xác minh chuỗi chéo 15% là khá cao, tính ổn định kỹ thuật cần được cải thiện thêm. Có lợi thế trong các tình huống như render 3D mà không yêu cầu thời gian thực cao, điều quan trọng là giảm tỷ lệ lỗi.
Nền tảng giao dịch tần suất cao tiền mã hóa được điều khiển bởi AI
Giới thiệu dự án: Nền tảng này đã hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 3,38 triệu USD vào tháng 6, do một công ty giao dịch mã hóa dẫn dắt.
Phân tích điểm nổi bật: Công nghệ của nó có thể tối ưu hóa động đường giao dịch, giảm trượt giá, hiệu suất thực tế tăng 30%. Phù hợp với xu hướng tài chính đại lý thông minh, tìm được điểm cắt vào trong lĩnh vực giao dịch định lượng DeFi, một lĩnh vực tương đối trống trải.
Đánh giá: Hướng đi đúng, DeFi thực sự cần những công cụ giao dịch thông minh hơn. Nhưng giao dịch tần suất cao đòi hỏi độ trễ và độ chính xác cực kỳ cao, sự phối hợp thời gian thực giữa dự đoán AI và thực thi trên chuỗi vẫn cần được xác minh. Ngoài ra, việc tối đa hóa tấn công giá trị trích xuất là một rủi ro lớn, cần tăng cường các biện pháp bảo vệ công nghệ.