ИИ

Узнайте, как PIN AI решает фрагментацию цифровой идентичности и предоставляет по-настоящему персонализированные ИИ-сервисы через свою децентрализованную архитектуру. Узнайте преимущества безопасных вычислений на краю и доверенных сред для выполнения (TEEs) для конфиденциальности данных.

PolyFlow - это модульный протокол, управляемый искусственным интеллектом, разработанный для операций с криптовалютными активами. PID (Web3 Payment ID) - это децентрализованное решение для аутентификации личности, построенное с использованием доказательств с нулевым разглашением. Сочетая модульный дизайн с структурами данных, ориентированными на искусственный интеллект, PolyFlow стремится предоставить партнерам безопасную, эффективную, экономически целесообразную и соответствующую требованиям инфраструктуру для полного использования PayFi и операций с активами. Протокол использует смарт-контракты и технологию доказательств с нулевым разглашением для предоставления пользователям услуг децентрализованной проверки личности и обработки платежей, обеспечивая конфиденциальность и безопасность транзакций.

Один из проектов, который воспользовался слиянием GameFi и AI агентов, - это Starfall Chronicles, захватывающая игра, созданная с использованием блокчейна и искусственного интеллекта для создания адаптивных и интерактивных персонажей.

Эта статья предоставляет глубокий анализ истории возникновения Manus.im, концепций продукта и его инновационных практик в области искусственного интеллекта.

Manus – это искусственный интеллект, разработанный китайской командой. Благодаря своему продвижению как «первый в мире универсальный агент» и стратегии ограниченного выпуска только по приглашениям, он быстро привлек внимание в сообществе искусственного интеллекта. Однако, сможет ли Manus стать следующим DeepSeek, покажет время. В данной статье представлен всесторонний анализ Manus с различных точек зрения, включая технологии, позиционирование продукта, маркетинговую стратегию и конкуренцию на рынке.

Prime Intellect - это децентрализованный протокол на основе одноранговой сети, разработанный для агрегации вычислительной мощности Gate.io из распределенных мировых источников. Решая проблему вычислительного узкого места в отрасли искусственного интеллекта, он обеспечивает совместное развитие моделей искусственного интеллекта. Эта статья исследует команду Prime Intellect, финансирование и основные технологии, включая его рынок вычислений, децентрализованную платформу обучения (IntelME) и платформу генерации синтетических данных (GENE).

Как стартап по децентрализованным ИИ, основанный всего два года назад, Tensorplex Labs стал ключевым участником экосистемы Bittensor благодаря своим инновациям в DeFi, панелях данных и ИИ. В данной статье представлен подробный обзор достижений Tensorplex Labs в области стейкинга и кредитования, DEX-торговли, интеграции панелей данных и развития экосистемы ИИ, включая оптимизацию модели LLM, чат-боты RAG на Web3 и субсет Dojo.

Исследуйте токен VVV Venice AI, предлагающий децентрализованное, частное искусственное интеллектуальное заключение через инновационное стейкинг и токеномику.

Рождение WayFinder означает новую попытку. WayFinder достигает обнаружимости смарт-контрактов и автоматизации взаимодействий между цепями через автономного искусственного интеллекта и сеть путей, созданную сообществом. Его основная ценность заключается не только в технологических инновациях, но и в предоставлении саморазвивающейся пространственной когнитивной структуры для децентрализованной экосистемы.

DeFAI объединяет технологии искусственного интеллекта (ИИ) с децентрализованными финансами (DeFi), чтобы снизить порог входа, укрепить безопасность и улучшить принятие решений. На сегодняшний день у токенов DeFAI общая рыночная капитализация составляет около $1.2 миллиарда, аналитики прогнозируют потенциальный рост до сотен миллиардов. Сектор находится на ранних этапах развития и имеет значительный потенциал для расширения. Цель DeFAI - сделать финансовые услуги более доступными, обеспечивая более безопасный, эффективный и интеллектуальный опыт через безупречное интегрирование ИИ с DeFi.

Эта статья исследует, как искусственный интеллект может преобразить DeFi из сложной экосистемы, обслуживающей тысячи, в доступную финансовую платформу для миллионов. Мы рассмотрим, как интерфейсы на основе искусственного интеллекта постепенно начинают сокращать разрыв между огромными возможностями DeFi и потребностью обычного пользователя в простоте.

С быстрым развитием искусственного интеллекта (ИИ) его интеграция с сектором криптовалют стала глобальной фокусной точкой. В этой статье предоставлено глубокое аналитическое исследование применения ИИ в крипто, включая торговых ботов, децентрализованный венчурный капитал и генерацию смарт-контрактов. Также исследуются потенциальные трансформации, которые ИИ может принести в будущее криптовалют, такие как оптимизация стратегии на рынке, оценка рисков, обнаружение мошенничества и механизмы управления.

Эта статья исследует эволюцию токенов искусственного интеллекта, анализируя их прошлые, настоящие и будущие тенденции. Мы сравним различия между ранними токенами искусственного интеллекта и последними инновациями, обсудим проблемы, с которыми они сталкиваются, и рассмотрим, почему токены AI Agent все более пользуются рыночным одобрением.

Протокол Autonols предоставляет рамки для координации и управления системами автономных агентов. Каждая часть протокола разработана для обеспечения масштабируемости и безопасности. Он предоставляет механизмы для поощрения разработчиков пропорционально их вкладу, поощрения операторов запускать системы агентов и поощрения гарантов предоставлять ликвидность, общими усилиями поддерживая развитие децентрализованной экосистемы.

Статья предоставляет подробный анализ целей проектирования и операционных механизмов dTAO, а также его влияния на веса ставок подсети, стимулы для майнеров и поведение валидаторов. Через анализ трех различных сценариев статья раскрывает потенциальные риски в динамике цен dTAO и стратегиях инвестирования. Она также указывает на текущие проблемы в экосистеме Bittensor, такие как контроль качества майнеров, отсутствие сценариев применения подсети и высокие барьеры для входа в модель обучения с открытым исходным кодом.