مؤخراً، تم تحليل المشاريع الشهيرة في مجال Crypto+AI، وتم اكتشاف ثلاثة تغييرات ملحوظة في الاتجاهات:
أصبح المسار الفني للمشروع أكثر واقعية، وبدأ يركز على بيانات الأداء بدلاً من التعبئة النظرية البحتة.
تصبح المشاهد الرأسية المتخصصة محور التوسع، حيث تحل الذكاء الاصطناعي المتخصص محل الذكاء الاصطناعي العام.
رأس المال يولي أهمية أكبر للتحقق من نماذج الأعمال، والمشاريع التي لديها تدفق نقدي تفضل بوضوح.
إليكم مقدمة وتحليل لبعض المشاريع الشهيرة:
منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتقييم أكثر من 500 نموذج كبير من خلال العمل الجماعي البشري، ويمكن استبدال تعليقات المستخدمين بالنقد. لقد جذبت شركات الذكاء الاصطناعي الشهيرة لشراء البيانات، مما أدى إلى تكوين تدفق نقدي حقيقي.
النقاط البارزة: تطبيق مزايا الحكم الذاتي البشري على نقاط الضعف في تقييم الذكاء الاصطناعي، نموذج العمل واضح.
التحدي: تعتبر مكافحة الطلبات الوهمية مشكلة كبيرة، ويجب تحسين خوارزمية مكافحة هجمات الساحرات بشكل مستمر.
شبكة الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي
لقد حقق المشروع بالفعل توافقًا معينًا في سوق DePIN على سولانا. لقد حققت بروتوكولات نقل البيانات ومحركات الاستدلال الجديدة تقدمًا ملموسًا في حساب الحافة وقابلية التحقق من البيانات، مما يقلل من زمن الانتظار بنسبة 40% ويدعم الوصول إلى الأجهزة المتغايرة.
النقاط البارزة: تتماشى مع اتجاه "تعميم" الذكاء الاصطناعي، ولها مزايا في مجال الحوسبة الطرفية.
التحدي: لا يزال هناك فجوة في كفاءة معالجة المهام المعقدة مقارنة بالمنصات المركزية، وثبات العقد الطرفية بحاجة إلى تحسين.
منصة البنية التحتية للبيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتحفيز المستخدمين العالميين من خلال الرموز للمساهمة ببيانات متعددة المجالات، وقد أنشأت شبكة من ملايين المساهمين في البيانات. تقنيًا، تم دمج التحقق من ZK وخوارزمية إجماع BFT، وتستخدم تقنية الحساب الخاصة لتلبية المتطلبات التنظيمية.
الميزات: تلبي الاحتياجات الحقيقية لتوسيم بيانات الذكاء الاصطناعي، وخاصة في المجالات ذات المتطلبات العالية مثل الرعاية الصحية وقيادة السيارات الذاتية.
التحدي: نسبة الأخطاء 20% لا تزال أعلى من المنصات التقليدية، ويجب تحسين جودة البيانات باستمرار.
شبكة حسابات موزعة على سلسلة سولانا
تجمع هذه الشبكة موارد GPU غير المستخدمة من خلال تقنية تقسيم ديناميكية ، وتدعم استدلال نماذج اللغة الكبيرة بتكلفة أقل بنسبة 40٪ من خدمات السحابة الرئيسية.
الميزات: تصميم تداول البيانات المرمزة يحول مساهمي قوة الحوسبة إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد على توسيع الشبكة.
التحدي: معدل خطأ التحقق عبر السلسلة بنسبة 15% مرتفع، والاستقرار الفني بحاجة إلى تحسين.
منصة تداول العملات المشفرة عالية التردد المدعومة بالذكاء الاصطناعي
تستخدم هذه المنصة تقنية تحسين مسار التداول الديناميكي، مما يقلل من انزلاق الأسعار، وقد أظهرت الاختبارات زيادة في الكفاءة بنسبة 30%. تستهدف مجال التداول الكمي في DeFi، وهو مجال فرعي نسبيًا غير مستغل.
السمات البارزة: سد الفجوة في متطلبات سوق أدوات التداول الذكي في DeFi.
التحدي: تتطلب التداولات عالية التردد تأخيرًا ودقة عالية، ولا يزال يتعين التحقق من التوافق الزمني بين توقعات الذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. كما أن الحماية من هجمات MEV تمثل مشكلة كبيرة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 11
أعجبني
11
5
مشاركة
تعليق
0/400
LiquidationSurvivor
· منذ 21 س
التدفق النقدي هو الطريق الملكي!
شاهد النسخة الأصليةرد0
ForkMaster
· 08-02 15:15
استمع إلى الخداع، استعراض القبعة البيضاء لمدة عامين، فخ نقدي لطلبين، تربية ثلاثة صغار تتطلب المال.
شاهد النسخة الأصليةرد0
DaoResearcher
· 08-02 15:15
تشير بيانات تصويت الحوكمة من DAO إلى أن دقة التقييم تبلغ فقط 89.7%، وهناك مشكلة واضحة في عدم التوافق في الحوافز فيما يتعلق بالملاحظات البشرية. يُقترح الرجوع أولاً إلى تقرير التجارب في القسم 3.1 من البيانات داخل السلسلة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
SlowLearnerWang
· 08-02 14:54
又在飞了 还好 ادخل مركز 不算晚~
شاهد النسخة الأصليةرد0
OnchainDetective
· 08-02 14:49
التغليف شبه جاهز، من الذي سيكسب حقًا في إنفاق الأموال؟
الاتجاهات الجديدة في مشاريع Crypto+AI: التكنولوجيا العملية، المشاهد الرأسية وتدفق النقد كعوامل رئيسية
تحليل اتجاهات المشاريع الشعبية في مجال Crypto+AI
مؤخراً، تم تحليل المشاريع الشهيرة في مجال Crypto+AI، وتم اكتشاف ثلاثة تغييرات ملحوظة في الاتجاهات:
إليكم مقدمة وتحليل لبعض المشاريع الشهيرة:
منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتقييم أكثر من 500 نموذج كبير من خلال العمل الجماعي البشري، ويمكن استبدال تعليقات المستخدمين بالنقد. لقد جذبت شركات الذكاء الاصطناعي الشهيرة لشراء البيانات، مما أدى إلى تكوين تدفق نقدي حقيقي.
النقاط البارزة: تطبيق مزايا الحكم الذاتي البشري على نقاط الضعف في تقييم الذكاء الاصطناعي، نموذج العمل واضح.
التحدي: تعتبر مكافحة الطلبات الوهمية مشكلة كبيرة، ويجب تحسين خوارزمية مكافحة هجمات الساحرات بشكل مستمر.
شبكة الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي
لقد حقق المشروع بالفعل توافقًا معينًا في سوق DePIN على سولانا. لقد حققت بروتوكولات نقل البيانات ومحركات الاستدلال الجديدة تقدمًا ملموسًا في حساب الحافة وقابلية التحقق من البيانات، مما يقلل من زمن الانتظار بنسبة 40% ويدعم الوصول إلى الأجهزة المتغايرة.
النقاط البارزة: تتماشى مع اتجاه "تعميم" الذكاء الاصطناعي، ولها مزايا في مجال الحوسبة الطرفية.
التحدي: لا يزال هناك فجوة في كفاءة معالجة المهام المعقدة مقارنة بالمنصات المركزية، وثبات العقد الطرفية بحاجة إلى تحسين.
منصة البنية التحتية للبيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتحفيز المستخدمين العالميين من خلال الرموز للمساهمة ببيانات متعددة المجالات، وقد أنشأت شبكة من ملايين المساهمين في البيانات. تقنيًا، تم دمج التحقق من ZK وخوارزمية إجماع BFT، وتستخدم تقنية الحساب الخاصة لتلبية المتطلبات التنظيمية.
الميزات: تلبي الاحتياجات الحقيقية لتوسيم بيانات الذكاء الاصطناعي، وخاصة في المجالات ذات المتطلبات العالية مثل الرعاية الصحية وقيادة السيارات الذاتية.
التحدي: نسبة الأخطاء 20% لا تزال أعلى من المنصات التقليدية، ويجب تحسين جودة البيانات باستمرار.
شبكة حسابات موزعة على سلسلة سولانا
تجمع هذه الشبكة موارد GPU غير المستخدمة من خلال تقنية تقسيم ديناميكية ، وتدعم استدلال نماذج اللغة الكبيرة بتكلفة أقل بنسبة 40٪ من خدمات السحابة الرئيسية.
الميزات: تصميم تداول البيانات المرمزة يحول مساهمي قوة الحوسبة إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد على توسيع الشبكة.
التحدي: معدل خطأ التحقق عبر السلسلة بنسبة 15% مرتفع، والاستقرار الفني بحاجة إلى تحسين.
منصة تداول العملات المشفرة عالية التردد المدعومة بالذكاء الاصطناعي
تستخدم هذه المنصة تقنية تحسين مسار التداول الديناميكي، مما يقلل من انزلاق الأسعار، وقد أظهرت الاختبارات زيادة في الكفاءة بنسبة 30%. تستهدف مجال التداول الكمي في DeFi، وهو مجال فرعي نسبيًا غير مستغل.
السمات البارزة: سد الفجوة في متطلبات سوق أدوات التداول الذكي في DeFi.
التحدي: تتطلب التداولات عالية التردد تأخيرًا ودقة عالية، ولا يزال يتعين التحقق من التوافق الزمني بين توقعات الذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. كما أن الحماية من هجمات MEV تمثل مشكلة كبيرة.