Analyse des tendances des projets populaires récents dans le domaine Crypto+AI
Au cours du dernier mois, le secteur Crypto+AI a montré trois tendances significatives.
Le chemin technique du projet est plus pragmatique, mettant l'accent sur les données de performance plutôt que sur un simple emballage conceptuel.
Les scénarios de segmentation verticale deviennent le point focal de l'expansion, l'IA spécialisée remplace l'IA généralisée.
Les investisseurs sont plus attentifs à la validation du modèle commercial, les projets avec un flux de trésorerie sont plus prisés.
Voici une introduction et une analyse de plusieurs projets représentatifs :
Plateforme d'évaluation de modèles d'IA décentralisée
La plateforme évalue plus de 500 grands modèles grâce à un crowdsourcing humain, les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent. Elle a déjà attiré l'achat de données par une entreprise d'IA réputée, créant ainsi un flux de trésorerie réel.
Points forts : Appliquer l'avantage du jugement subjectif humain aux lacunes de l'évaluation de l'IA, modèle commercial clair.
Défi : Les algorithmes de prévention des commandes frauduleuses et d'attaque des sorcières doivent être continuellement optimisés.
Réseau de calcul AI décentralisé
Ce projet a lancé une extension de navigateur, qui a déjà un certain consensus sur le marché dans le domaine DePIN d'une certaine blockchain publique. Le nouveau protocole de transmission de données et le moteur d'inférence ont exploré de manière substantielle la calcul en périphérie et la vérifiabilité des données, permettant de réduire la latence de 40 % et de prendre en charge l'accès d'appareils hétérogènes.
Points forts : S'inscrivant dans la tendance de "l'internalisation" de l'IA, l'informatique en périphérie est l'avantage du cadre distribué de l'IA Web3.
Défi : L'efficacité du traitement des tâches complexes reste inférieure à celle des plateformes centralisées, et la stabilité des nœuds en périphérie doit être améliorée.
Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée
La plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans divers domaines grâce à des tokens, ayant accumulé des revenus de plus de 14 millions de dollars, et a établi un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions. Techniquement, elle intègre la vérification ZK et l'algorithme de consensus BFT pour garantir la qualité des données, et utilise également des techniques de calcul de la confidentialité pour répondre aux exigences de conformité.
Points forts : Répond aux besoins réels de l'annotation des données AI, en particulier dans des domaines où la qualité des données et les exigences de conformité sont extrêmement élevées, comme la santé et la conduite autonome.
Défi : Un taux d'erreur de 20 % reste supérieur à celui des plateformes traditionnelles, la qualité des données doit être continuellement améliorée.
Réseau de puissance de calcul distribué sur une blockchain publique
L'agrégation des ressources GPU inutilisées grâce à la technologie de sharding dynamique permet de soutenir l'inférence de grands modèles linguistiques, à un coût inférieur de 40 % par rapport à certains services cloud. La conception de la transaction de données tokenisées transforme les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes.
Points forts : Le mode logique "Agrégation des ressources inutilisées" est clair et présente des avantages dans des scénarios comme le rendu 3D, où les exigences de temps réel ne sont pas élevées.
Défi : Le taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est élevé, la stabilité technique doit continuer à s'améliorer.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaies alimentée par l'IA
La plateforme utilise une technologie spéciale pour optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant ainsi le slippage, avec une augmentation de l'efficacité mesurée de 30 %. Elle s'inscrit dans la tendance des agents intelligents, trouvant un point d'entrée dans ce segment relativement vierge du trading quantitatif DeFi.
Points forts : Répondre aux besoins de DeFi pour des outils de trading plus intelligents.
Défi : Le trading à haute fréquence exige des délais et une précision très élevés, la coopération en temps réel entre la prédiction par IA et l'exécution sur la chaîne doit être vérifiée, et le risque d'attaque MEV doit être pris en compte.
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fren_with_benefits
· 08-15 19:56
prendre les gens pour des idiots une fois et s'en aller, regardez.
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StableBoi
· 08-15 06:33
Les petits projets sont tous en compétition, tandis que les grands restent au repos ?
Voir l'originalRépondre0
PositionPhobia
· 08-12 20:41
Qui veut gagner de l'argent va évaluer directement.
Tendances Crypto+IA : Focalisation sur les scénarios verticaux et la validation des modèles commerciaux
Analyse des tendances des projets populaires récents dans le domaine Crypto+AI
Au cours du dernier mois, le secteur Crypto+AI a montré trois tendances significatives.
Voici une introduction et une analyse de plusieurs projets représentatifs :
Plateforme d'évaluation de modèles d'IA décentralisée
La plateforme évalue plus de 500 grands modèles grâce à un crowdsourcing humain, les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent. Elle a déjà attiré l'achat de données par une entreprise d'IA réputée, créant ainsi un flux de trésorerie réel.
Points forts : Appliquer l'avantage du jugement subjectif humain aux lacunes de l'évaluation de l'IA, modèle commercial clair.
Défi : Les algorithmes de prévention des commandes frauduleuses et d'attaque des sorcières doivent être continuellement optimisés.
Réseau de calcul AI décentralisé
Ce projet a lancé une extension de navigateur, qui a déjà un certain consensus sur le marché dans le domaine DePIN d'une certaine blockchain publique. Le nouveau protocole de transmission de données et le moteur d'inférence ont exploré de manière substantielle la calcul en périphérie et la vérifiabilité des données, permettant de réduire la latence de 40 % et de prendre en charge l'accès d'appareils hétérogènes.
Points forts : S'inscrivant dans la tendance de "l'internalisation" de l'IA, l'informatique en périphérie est l'avantage du cadre distribué de l'IA Web3.
Défi : L'efficacité du traitement des tâches complexes reste inférieure à celle des plateformes centralisées, et la stabilité des nœuds en périphérie doit être améliorée.
Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée
La plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans divers domaines grâce à des tokens, ayant accumulé des revenus de plus de 14 millions de dollars, et a établi un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions. Techniquement, elle intègre la vérification ZK et l'algorithme de consensus BFT pour garantir la qualité des données, et utilise également des techniques de calcul de la confidentialité pour répondre aux exigences de conformité.
Points forts : Répond aux besoins réels de l'annotation des données AI, en particulier dans des domaines où la qualité des données et les exigences de conformité sont extrêmement élevées, comme la santé et la conduite autonome.
Défi : Un taux d'erreur de 20 % reste supérieur à celui des plateformes traditionnelles, la qualité des données doit être continuellement améliorée.
Réseau de puissance de calcul distribué sur une blockchain publique
L'agrégation des ressources GPU inutilisées grâce à la technologie de sharding dynamique permet de soutenir l'inférence de grands modèles linguistiques, à un coût inférieur de 40 % par rapport à certains services cloud. La conception de la transaction de données tokenisées transforme les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes.
Points forts : Le mode logique "Agrégation des ressources inutilisées" est clair et présente des avantages dans des scénarios comme le rendu 3D, où les exigences de temps réel ne sont pas élevées.
Défi : Le taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est élevé, la stabilité technique doit continuer à s'améliorer.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaies alimentée par l'IA
La plateforme utilise une technologie spéciale pour optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant ainsi le slippage, avec une augmentation de l'efficacité mesurée de 30 %. Elle s'inscrit dans la tendance des agents intelligents, trouvant un point d'entrée dans ce segment relativement vierge du trading quantitatif DeFi.
Points forts : Répondre aux besoins de DeFi pour des outils de trading plus intelligents.
Défi : Le trading à haute fréquence exige des délais et une précision très élevés, la coopération en temps réel entre la prédiction par IA et l'exécution sur la chaîne doit être vérifiée, et le risque d'attaque MEV doit être pris en compte.