Sommet AI Décentralisé MIT à Cambridge

Le potentiel de la piste de données AI et l'essor de Web3 DataFi À une époque où le monde s'efforce de construire les meilleurs modèles de base, la puissance de calcul et l'architecture des modèles sont certes importantes, mais la véritable barrière à l'entrée est constitué des données d'entraînement. Cet article explorera le potentiel du secteur des données AI, ainsi que la façon dont Web3 DataFi peut devenir une nouvelle force émergente dans ce domaine. L'importance des données AI La puissance de calcul, les modèles et les données sont les trois piliers des modèles d'IA. Avec la généralisation de l'architecture transformer et la résolution progressive des problèmes de puissance de calcul, l'importance des données devient de plus en plus évidente. L'entraînement des modèles se divise en deux étapes : la pré-formation et le fine-tuning, qui nécessitent chacune différents types de données : 1. Phase de pré-entraînement : nécessite une grande quantité de textes, de codes et d'autres informations collectées sur Internet. 2. Phase de réglage : un ensemble de données nécessitant une conception et une sélection minutieuses pour développer des capacités spécifiques du modèle. Ces deux types de données constituent le noyau de la piste de données AI. Suivant

Le 2025 mars, le classement de l'influence des auteurs de colonnes et de la popularité des articles a été publié. Cinq auteurs, dont Web3 Xiao Lu et Shi Si Jun, figurent parmi les plus influents. Les articles populaires incluent "L'élan de XRP, la capacité de Ripple", reflétant les tendances actuelles du marché et les dynamiques technologiques.

IA+Web3 : Tours et places TL;DR 1. Les projets Web3 axés sur l'IA deviennent des cibles d'attraction de fonds sur les marchés primaire et secondaire. 2. Les opportunités de Web3 dans l'industrie de l'IA se manifestent par : l'utilisation d'incitations distribuées pour coordonner l'offre potentielle dans la longue traîne ------ à travers les données, le stockage et le calcul ; en même temps, établir un modèle open source et un marché décentralisé pour les agents IA. 3. L'IA dans l'industrie Web3 trouve principalement son utilisation dans la finance sur la chaîne (paiements cryptographiques, transactions, analyse de données) et le développement d'assistance. 4. L'utilité d'AI+Web3 se manifeste dans la complémentarité des deux : Web3 est promis à lutter contre la centralisation de l'IA, tandis que l'IA pourrait aider Web3 à sortir de son cercle. Introduction Au cours des deux dernières années, le développement de l'IA a semblé être accéléré, cette vague de

L'article discute de l'importance de la piste de données AI et de l'essor de DataFi dans le Web3, en soulignant le rôle clé des données dans l'entraînement des modèles d'IA. Les caractéristiques de Décentralisation du Web3 apportent des avantages tels que la souveraineté des données, la sécurité et la confidentialité à DataFi, attirant ainsi la participation des utilisateurs ordinaires. Plusieurs projets DataFi ont obtenu des financements, mais font face à des défis tels que l'accumulation d'utilisateurs et la gestion de la qualité des données, représentant la relation symbiotique entre l'intelligence humaine et artificielle.

Analyse approfondie des projets AI Layer 1 : Briser les architectures traditionnelles, construire un écosystème d'intelligence artificielle décentralisé. Avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, l'architecture de blockchain traditionnelle peine à répondre aux besoins des applications d'IA en matière de calcul haute performance et de traitement de données complexes. Pour cela, une série de plateformes de blockchain Layer 1 optimisées pour l'IA ont vu le jour, présentant des caractéristiques diversifiées en termes d'architecture technique, de cas d'utilisation et de modèles commerciaux. Cet article analyse en profondeur cinq projets leaders de l'IA Layer 1 : Bittensor, Vana, Kite AI, Nillion et Sahara AI. Bittensor : infrastructure de réseau AI décentralisée Bittensor, en tant que pionnier dans le domaine de l'IA blockchain, s'engage à construire un réseau de collaboration en intelligence artificielle ouvert et décentralisé. Il vise à briser les barrières de centralisation dans le développement traditionnel de l'IA.