Análisis de tendencias de proyectos populares en la pista Crypto+AI
Recientemente se ha llevado a cabo un análisis de los proyectos populares en el sector de Crypto+AI, y se han identificado tres cambios de tendencia significativos:
El enfoque técnico del proyecto es más pragmático, comenzando a centrarse en los datos de rendimiento en lugar de un embalaje puramente conceptual.
Los escenarios de segmentación vertical se convierten en el foco de expansión, la IA especializada sustituye a la IA generalizada.
El capital valora más la validación del modelo de negocio, los proyectos con flujo de caja son claramente más favorecidos.
A continuación se presenta una descripción y análisis de algunos proyectos populares:
Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizada
La plataforma califica más de 500 grandes modelos a través de crowdsourcing manual, y los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo. Ha atraído a conocidas empresas de IA para comprar datos, creando un flujo de efectivo real.
Destacar: Aplicar la ventaja del juicio subjetivo humano a las deficiencias de la evaluación de IA, con un modelo de negocio claro.
Desafío: La prevención de fraudes de pedidos es un gran problema, se necesita optimizar continuamente el algoritmo de defensa contra ataques de brujas.
Red de Cálculo AI Descentralizada
Este proyecto ya tiene un cierto consenso en el mercado en el campo de DePIN de Solana. El nuevo protocolo de transmisión de datos y el motor de inferencia han logrado avances significativos en computación de borde y verificabilidad de datos, lo que puede reducir la latencia en un 40% y soportar la conexión de dispositivos heterogéneos.
Destacar: Se ajusta a la tendencia de "descentralización" de la localización de IA, con ventajas en el campo de la computación en la nube.
Desafío: La eficiencia del procesamiento de tareas complejas sigue siendo inferior en comparación con las plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos de borde necesita mejorarse.
Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios globales a contribuir con datos en múltiples campos a través de tokens, y ha establecido una red de millones de contribuyentes de datos. En términos técnicos, integra la verificación ZK y el algoritmo de consenso BFT, y utiliza tecnologías de computación privada para cumplir con los requisitos de cumplimiento.
Destacados: Aborda la necesidad real de etiquetado de datos de IA, especialmente en campos de alta exigencia como la medicina y la conducción autónoma.
Desafío: Una tasa de error del 20% sigue siendo alta en comparación con las plataformas tradicionales, la calidad de los datos necesita una optimización continua.
Red de computación distribuida en la cadena de Solana
Esta red agrega recursos de GPU inactivos mediante tecnología de fragmentación dinámica, soportando la inferencia de modelos de lenguaje a gran escala, con un costo 40% menor que los servicios en la nube más utilizados.
Destacar: el diseño de intercambio de datos tokenizados convierte a los contribuyentes de potencia computacional en partes interesadas, lo que ayuda a la expansión de la red.
Desafío: La tasa de error de validación entre cadenas del 15% es alta, y la estabilidad técnica debe mejorarse.
Plataforma de trading de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
La plataforma utiliza tecnología de optimización dinámica de rutas de negociación, lo que puede reducir el deslizamiento y mejorar la eficiencia en un 30% en pruebas reales. Se enfoca en el sector relativamente vacío del comercio cuantitativo DeFi.
Destacar: Satisface la demanda del mercado de herramientas de trading inteligentes DeFi.
Desafío: El comercio de alta frecuencia requiere una gran precisión y un tiempo de respuesta muy bajo, la correlación en tiempo real entre la predicción AI y la ejecución en la cadena aún necesita ser verificada. La protección contra ataques MEV también es un gran problema.
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LiquidationSurvivor
· hace13h
El flujo de efectivo es el rey.
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ForkMaster
· 08-02 15:15
Escucha, engaño. Revisión de sombrero blanco durante 2 años, trampa de 2 órdenes. Criar tres cachorros requiere dinero.
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DaoResearcher
· 08-02 15:15
Los datos de votación de gobernanza de DAO indican que la precisión de la calificación es solo del 89.7%, lo que presenta un problema evidente de incompatibilidad de incentivos en la retroalimentación cognitiva humana. Se recomienda consultar primero el informe experimental de la sección 3.1 de los datos on-chain.
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SlowLearnerWang
· 08-02 14:54
De nuevo volando, menos mal que introducir una posición no es tarde~
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OnchainDetective
· 08-02 14:49
La embalaje está casi listo. ¿Quién ganará realmente con tanto dinero?
Nuevas tendencias en proyectos de Crypto+AI: tecnología pragmática, escenarios verticales y flujo de caja como clave
Análisis de tendencias de proyectos populares en la pista Crypto+AI
Recientemente se ha llevado a cabo un análisis de los proyectos populares en el sector de Crypto+AI, y se han identificado tres cambios de tendencia significativos:
A continuación se presenta una descripción y análisis de algunos proyectos populares:
Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizada
La plataforma califica más de 500 grandes modelos a través de crowdsourcing manual, y los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo. Ha atraído a conocidas empresas de IA para comprar datos, creando un flujo de efectivo real.
Destacar: Aplicar la ventaja del juicio subjetivo humano a las deficiencias de la evaluación de IA, con un modelo de negocio claro.
Desafío: La prevención de fraudes de pedidos es un gran problema, se necesita optimizar continuamente el algoritmo de defensa contra ataques de brujas.
Red de Cálculo AI Descentralizada
Este proyecto ya tiene un cierto consenso en el mercado en el campo de DePIN de Solana. El nuevo protocolo de transmisión de datos y el motor de inferencia han logrado avances significativos en computación de borde y verificabilidad de datos, lo que puede reducir la latencia en un 40% y soportar la conexión de dispositivos heterogéneos.
Destacar: Se ajusta a la tendencia de "descentralización" de la localización de IA, con ventajas en el campo de la computación en la nube.
Desafío: La eficiencia del procesamiento de tareas complejas sigue siendo inferior en comparación con las plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos de borde necesita mejorarse.
Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios globales a contribuir con datos en múltiples campos a través de tokens, y ha establecido una red de millones de contribuyentes de datos. En términos técnicos, integra la verificación ZK y el algoritmo de consenso BFT, y utiliza tecnologías de computación privada para cumplir con los requisitos de cumplimiento.
Destacados: Aborda la necesidad real de etiquetado de datos de IA, especialmente en campos de alta exigencia como la medicina y la conducción autónoma.
Desafío: Una tasa de error del 20% sigue siendo alta en comparación con las plataformas tradicionales, la calidad de los datos necesita una optimización continua.
Red de computación distribuida en la cadena de Solana
Esta red agrega recursos de GPU inactivos mediante tecnología de fragmentación dinámica, soportando la inferencia de modelos de lenguaje a gran escala, con un costo 40% menor que los servicios en la nube más utilizados.
Destacar: el diseño de intercambio de datos tokenizados convierte a los contribuyentes de potencia computacional en partes interesadas, lo que ayuda a la expansión de la red.
Desafío: La tasa de error de validación entre cadenas del 15% es alta, y la estabilidad técnica debe mejorarse.
Plataforma de trading de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
La plataforma utiliza tecnología de optimización dinámica de rutas de negociación, lo que puede reducir el deslizamiento y mejorar la eficiencia en un 30% en pruebas reales. Se enfoca en el sector relativamente vacío del comercio cuantitativo DeFi.
Destacar: Satisface la demanda del mercado de herramientas de trading inteligentes DeFi.
Desafío: El comercio de alta frecuencia requiere una gran precisión y un tiempo de respuesta muy bajo, la correlación en tiempo real entre la predicción AI y la ejecución en la cadena aún necesita ser verificada. La protección contra ataques MEV también es un gran problema.