ШІ

У останні роки стрімкий просування генеративного штучного інтелекту створило нові вимоги до інфраструктури та робочих процесів, особливо в процесі валідації та оцінки. Надійність застосувань штучного інтелекту тісно пов'язана з довір'ям користувачів, і Mira присвячена вирішенню цього основного питання за допомогою децентралізованої мережі, встановлюючи нові стандарти промисловості для валідації та оцінки штучного інтелекту.

Дискусії про стандарти фреймворку AI Agent часто викликають змішані почуття, які розглядаються як потенційні прориви, так і значні ризики. Фреймворки в цьому секторі мають потенціал для швидкого зростання, можливо, швидко досягнувши доходу в 300 мільйонів доларів. Однак, якщо вони не виконають своїх обіцянок, втрата консенсусу може призвести до різкого падіння. У цій статті досліджується, чому стандарти фреймворку AI Agent стали критично важливою конкурентною сферою, і пропонується інформація про оцінку їхнього інвестиційного потенціалу.

Ця стаття досліджує концепцію, історію розвитку, класифікації, ключові інновації та виклики, з якими зіштовхуються AI-агенти в криптовалюті. З допомогою вивчення випадків кожної класифікації, вона допомагає користувачам швидко зрозуміти можливості, які представляють AI-агенти в криптовалютній галузі.

Ця стаття фокусується на інтеграції AI та блокчейну, досліджуючи поточний стан та тенденції в галузі AI-агентів. Агенти AI розвиваються через п'ять ключових напрямків: фреймворки та платформи запуску, децентралізована фінансова сфера (DeFI), розваги та геймінг, децентралізовані організації та економічну агентуру.

З огляду на нещодавні інциденти безпеки Spectral та попередні аудити безпеки майданчиків запуску мемкоїнів, таких як Tokr.fun, Pumpup та Pump404, ми надамо глибокий аналіз протоколу Virtuals та основних механізмів Clanker, а також детальну інтерпретацію його функціонального дизайну, включаючи карбування токенів, моделі комісій, ліквідність та інші ключові функції, допомагаючи користувачам зрозуміти їхні точки безпеки.

Ця стаття глибоко занурюється в ключові стратегії зростання капіталізації ринку у криптосфері та наголошує на важливості раннього запуску проектів. Стаття аналізує переваги ранніх запусків, такі як перевірка ідей, встановлення провідної позиції та формування ефектів спільноти, і вказує на те, що побудова продукту - не єдино визначальний фактор; командний досвід та розвиток спільноти також мають велике значення.

Ця стаття глибоко занурюється у чотири основні рамки в галузі Крипто x ШІ: Еліза ($AI16Z), ГРА ($VIRTUAL), Ріг ($ARC) і ЗереПі ($ZEREBRO). Вона аналізує їх технічні характеристики, ринкове позиціонування та промисловий вплив. У статті наведено докладне порівняння можливостей, масштабованості, адаптивності та продуктивності цих рамок, досліджуючи їх потенціал та обмеження в різних сценаріях застосування.

Assisterr це децентралізована платформа штучного інтелекту, яка використовує малі мовні моделі (SLM) та інноваційну економічну модель, щоб зробити технологію штучного інтелекту більш доступною, ефективною та стійкою. Платформа вирішує обмеження великих мовних моделей (LLM) та сприяє співпраці спільноти, дозволяючи користувачам створювати, спільно використовувати та монетизувати моделі штучного інтелекту. Її унікальна децентралізована економічна система винагороджує внесок учасників, забезпечуючи справедливий розподіл вартості, сприяє прийняттю штучного інтелекту, технологічному інноваційному та прогресу в цій галузі.

У цій статті ми розглянемо три основних випадки використання штучного інтелекту в рамках DeFi і продемонструємо, як кожен з них готовий перетворити спосіб, яким ми звертаємося до децентралізованих фінансових послуг та отримуємо вигоду від них.

На кінець 2024 року, Solana оголосила про офіційний запуск першого хакатону зі штучним інтелектом, з загальним призовим фондом понад 185 000 доларів для привернення розробників до подання проектів. До цього часу, за близько півмісяця, було подано понад 400 проектів. Які альфи можуть з'явитися з них? Цей стаття інтегрує різні типи інформації і організовує деякі з найбільш обговорюваних проектів, які вже мають токени, і підводить підсумок наступним чином.

Ця стаття досліджує концепцію d/acc, порівнюючи різні стратегії аналізу його ролі у вирішенні ризиків, пов'язаних з штучним інтелектом. Також обговорюється цінність криптовалют в цьому контексті та досліджуються механізми фінансування громадських благ. Нарешті, передбачається, що незважаючи на виклики у майбутньому технологічному розвитку, людство все ще має можливість використовувати існуючі інструменти та ідеї для побудови кращого світу.

Hyperbolic — це інноваційна платформа штучного інтелекту з відкритим доступом, яка пропонує економічно ефективні обчислювальні ресурси та послуги штучного інтелекту завдяки децентралізованому ринку графічних процесорів і передовим технологіям. Платформа дозволяє робити висновки на основі штучного інтелекту, орендувати графічні процесори та монетизувати моделі штучного інтелекту, що полегшує дослідникам, компаніям і розробникам початок роботи, оптимізуючи витрати. Завдяки вдосконаленій архітектурі, що включає Proof of Sampling (PoSP) і технологію spML, користувачі можуть безпечно та ефективно виконувати обчислювальні завдання. Від початківців до професіоналів, Hyperbolic надає потужні інструменти та ресурси, які допомагають користувачам досліджувати та вдосконалювати технологію штучного інтелекту.

Ця стаття порівнює та тестує п'ять основних платформ штучного інтелекту (ChatGPT, Google Gemini, HuggingChat, Claude та Mistral AI), оцінюючи їх зручність використання та якість результатів у створенні агентів штучного інтелекту.

У цій статті аналізується "хвильова-частинкова двозначність" таких фреймворків, як Eliza, ZerePy, Rig і Swarms, де "хвиля" представляє культуру спільноти, а "частинка" відноситься до очікувань галузі. Ці фреймворки надають різні функціональні можливості: Eliza зосереджена на простоті використання, ZerePy підходить для швидкого розгортання, Rig підкреслює оптимізацію продуктивності, а Swarms призначений для застосунків на корпоративному рівні.

Ця стаття досліджує еволюцію штучних інтелектуальних агентів, коли вони переходять від систем, що працюють на основі особистісних якостей, до систем, спрямованих на функціональність. Вона досліджує, як розвивалися штучні інтелектуальні агенти Web3, висвітлюючи торжество практичної цінності над простими персоналізованими взаємодіями. Аналізуючи спеціалізовані великі мовні моделі у фінансах та праві, поряд із ключовими перевагами Web3—глобальною ліквідністю, токеномікою та децентралізованою інфраструктурою—вона пропонує бачення штучних інтелектуальних агентів у 2025 році, які розвиваються від простих чат-ботів до висококваліфікованих професійних співлітників.