Analyse des tendances des projets populaires dans le domaine Crypto+AI
Récemment, une analyse des projets populaires dans le secteur Crypto+AI a révélé trois changements de tendance significatifs :
Le chemin technologique du projet devient plus pragmatique, mettant l'accent sur les données de performance plutôt que sur un simple emballage conceptuel.
Les scénarios de segmentation verticale deviennent des points d'expansion, l'IA spécialisée remplace l'IA généralisée.
Le capital accorde une plus grande importance à la validation du modèle commercial, les projets avec des flux de trésorerie sont clairement plus appréciés.
Voici un aperçu et une analyse de certains projets populaires :
Plateforme d'évaluation de modèles d'IA décentralisée
La plateforme évalue plus de 500 grands modèles grâce à l'intelligence collective, et les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent. Elle a attiré des entreprises d'IA renommées pour acheter des données, créant ainsi un flux de trésorerie réel.
Points forts : Appliquer l'avantage du jugement subjectif humain aux lacunes de l'évaluation par l'IA, modèle commercial clair.
Défi : La prévention des commandes frauduleuses est un grand problème, nécessitant une optimisation continue de l'algorithme de protection contre les attaques de sorcières.
Réseau de calcul AI décentralisé
Ce projet a déjà un certain consensus sur le marché dans le domaine de DePIN de Solana. Le nouveau protocole de transmission de données et le moteur d'inférence ont fait des progrès substantiels en matière de calcul en bordure et de vérifiabilité des données, permettant une réduction de la latence de 40 % et prenant en charge l'accès aux dispositifs hétérogènes.
Points forts : S'adapter à la tendance de "localisation descendante" de l'IA, avec un avantage dans le domaine de l'informatique en périphérie.
Défi : L'efficacité du traitement des tâches complexes reste inférieure à celle des plateformes centralisées, la stabilité des nœuds périphériques doit être améliorée.
Plateforme d'infrastructure de données IA décentralisée
La plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans divers domaines grâce à des jetons, et a établi un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions. Techniquement, elle intègre la vérification ZK et l'algorithme de consensus BFT, et utilise la technologie de calcul confidentiel pour répondre aux exigences de conformité.
Points forts : Répondre aux véritables besoins en annotation de données AI, notamment dans des domaines exigeants tels que 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 optimisée.
Réseau de calcul distribué sur la chaîne Solana
Ce réseau agrège les ressources GPU inutilisées grâce à une technologie de fragmentation dynamique, prenant en charge l'inférence de grands modèles linguistiques, à un coût inférieur de 40 % à celui des services cloud mainstream.
Points forts : La conception du trading de données tokenisées transforme les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui aide à l'expansion du réseau.
Défi : Un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est élevé, la stabilité technique doit être améliorée.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaies alimentée par l'IA
La plateforme utilise une technologie d'optimisation dynamique des chemins de transaction, ce qui permet de réduire le slippage et d'améliorer l'efficacité de 30 % dans les tests. Elle vise le domaine de niche relativement vide du trading quantitatif DeFi.
Points forts : A comblé le besoin du marché pour des outils de trading intelligents DeFi.
Défi : Le trading haute fréquence exige des délais et une précision très élevés, la coopération en temps réel entre la prédiction IA et l'exécution on-chain reste à valider. La protection contre les attaques MEV est également un grand défi.
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LiquidationSurvivor
· 08-05 13:58
La trésorerie est la clé.
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ForkMaster
· 08-02 15:15
Écoute, on me prend pour un imbécile. Vérification par des hackers éthiques pendant 2 ans, piège de 2 transactions, élever trois petits coûte de l'argent.
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DaoResearcher
· 08-02 15:15
Les données de vote de gouvernance DAO indiquent que la précision des scores n'est que de 89,7 %, et qu'il existe un problème d'incompatibilité des incitations dans ce retour cognitif humain. Il est conseillé de se référer d'abord au rapport d'expérimentation des données off-chain, section 3.1.
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SlowLearnerWang
· 08-02 14:54
Encore en vol, heureusement que c'est pas trop tard pour entrer dans une position~
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OnchainDetective
· 08-02 14:49
L'emballage est presque terminé. Qui va vraiment gagner en dépensant de l'argent?
Nouvelles tendances des projets Crypto+AI : des technologies pragmatiques, des scénarios verticaux et le flux de trésorerie comme clés
Analyse des tendances des projets populaires dans le domaine Crypto+AI
Récemment, une analyse des projets populaires dans le secteur Crypto+AI a révélé trois changements de tendance significatifs :
Voici un aperçu et une analyse de certains projets populaires :
Plateforme d'évaluation de modèles d'IA décentralisée
La plateforme évalue plus de 500 grands modèles grâce à l'intelligence collective, et les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent. Elle a attiré des entreprises d'IA renommées pour acheter des données, créant ainsi un flux de trésorerie réel.
Points forts : Appliquer l'avantage du jugement subjectif humain aux lacunes de l'évaluation par l'IA, modèle commercial clair.
Défi : La prévention des commandes frauduleuses est un grand problème, nécessitant une optimisation continue de l'algorithme de protection contre les attaques de sorcières.
Réseau de calcul AI décentralisé
Ce projet a déjà un certain consensus sur le marché dans le domaine de DePIN de Solana. Le nouveau protocole de transmission de données et le moteur d'inférence ont fait des progrès substantiels en matière de calcul en bordure et de vérifiabilité des données, permettant une réduction de la latence de 40 % et prenant en charge l'accès aux dispositifs hétérogènes.
Points forts : S'adapter à la tendance de "localisation descendante" de l'IA, avec un avantage dans le domaine de l'informatique en périphérie.
Défi : L'efficacité du traitement des tâches complexes reste inférieure à celle des plateformes centralisées, la stabilité des nœuds périphériques doit être améliorée.
Plateforme d'infrastructure de données IA décentralisée
La plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans divers domaines grâce à des jetons, et a établi un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions. Techniquement, elle intègre la vérification ZK et l'algorithme de consensus BFT, et utilise la technologie de calcul confidentiel pour répondre aux exigences de conformité.
Points forts : Répondre aux véritables besoins en annotation de données AI, notamment dans des domaines exigeants tels que 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 optimisée.
Réseau de calcul distribué sur la chaîne Solana
Ce réseau agrège les ressources GPU inutilisées grâce à une technologie de fragmentation dynamique, prenant en charge l'inférence de grands modèles linguistiques, à un coût inférieur de 40 % à celui des services cloud mainstream.
Points forts : La conception du trading de données tokenisées transforme les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui aide à l'expansion du réseau.
Défi : Un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est élevé, la stabilité technique doit être améliorée.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaies alimentée par l'IA
La plateforme utilise une technologie d'optimisation dynamique des chemins de transaction, ce qui permet de réduire le slippage et d'améliorer l'efficacité de 30 % dans les tests. Elle vise le domaine de niche relativement vide du trading quantitatif DeFi.
Points forts : A comblé le besoin du marché pour des outils de trading intelligents DeFi.
Défi : Le trading haute fréquence exige des délais et une précision très élevés, la coopération en temps réel entre la prédiction IA et l'exécution on-chain reste à valider. La protection contre les attaques MEV est également un grand défi.