vana mengumpulkan $5 JT dalam putaran Strategis pada 2024-09-17.

Potensi jalur data AI dan kebangkitan Web3 DataFi Di era di mana seluruh dunia berlomba membangun model dasar terbaik, kemampuan komputasi dan arsitektur model memang penting, tetapi sungguh-sungguh, moat yang sebenarnya adalah data pelatihan. Artikel ini akan membahas potensi jalur data AI, serta bagaimana Web3 DataFi dapat menjadi kekuatan baru yang muncul di bidang ini. Pentingnya data AI Kekuatan komputasi, model, dan data adalah tiga pilar utama model AI. Dengan penyebaran arsitektur transformer dan penyelesaian bertahap masalah kekuatan komputasi, pentingnya data semakin terlihat. Pelatihan model dibagi menjadi dua tahap: pra-pelatihan dan penyesuaian halus, yang masing-masing memerlukan jenis data yang berbeda. 1. Tahap pra-pelatihan: Memerlukan banyak teks, kode, dan informasi lainnya yang diambil dari internet. 2. Tahap fine-tuning: Memerlukan dataset yang dirancang dan disaring secara rinci untuk melatih kemampuan spesifik model. Kedua jenis data ini membentuk inti dari jalur data AI. Mengikuti

Pada Maret 2025, daftar peringkat pengaruh penulis kolom dan popularitas artikel diumumkan, di mana lima penulis termasuk Web3 Xiao Lu dan Shijiu Jun masuk dalam daftar pengaruh, artikel populer termasuk "Kekuatan XRP, Kemampuan Ripple" dan lainnya, mencerminkan tren pasar dan dinamika teknologi saat ini.

AI+Web3: Menara dan Lapangan TL;DR 1. Proyek Web3 dengan konsep AI menjadi target pengumpulan dana di pasar primer dan sekunder. 2. Peluang Web3 di industri AI terletak pada: menggunakan insentif terdistribusi untuk mengkoordinasikan pasokan potensial di ekor panjang ------ lintas data, penyimpanan, dan komputasi; pada saat yang sama, membangun model sumber terbuka serta pasar terdesentralisasi untuk AI Agent. 3. AI di industri Web3 terutama digunakan dalam keuangan on-chain (pembayaran kripto, perdagangan, analisis data) serta mendukung pengembangan. 4. Utilitas AI+Web3 terletak pada saling melengkapi keduanya: Web3 diharapkan dapat melawan sentralisasi AI, dan AI diharapkan dapat membantu Web3 untuk keluar dari batasan. Pendahuluan Dua tahun terakhir, perkembangan AI seolah telah ditekan tombol percepat, yang dipimpin oleh

Artikel ini membahas pentingnya jalur data AI dan kebangkitan Web3 DataFi, menekankan peran kunci data dalam pelatihan model AI. Karakteristik desentralisasi Web3 memberikan DataFi keuntungan seperti kedaulatan data, keamanan, dan privasi, yang menarik partisipasi pengguna biasa. Beberapa proyek DataFi telah mendapatkan pendanaan, menghadapi tantangan dalam akumulasi pengguna dan manajemen kualitas data, yang mewakili hubungan simbiosis antara kecerdasan manusia dan mesin.

AI Layer 1 proyek Kedalaman analisis: melampaui arsitektur tradisional, membangun ekosistem Desentralisasi kecerdasan buatan Seiring dengan pesatnya perkembangan teknologi kecerdasan buatan, arsitektur blockchain tradisional sulit untuk memenuhi kebutuhan aplikasi AI akan komputasi berkinerja tinggi dan pemrosesan data yang kompleks. Untuk itu, sekelompok platform blockchain Layer 1 yang dioptimalkan khusus untuk AI muncul, dengan karakteristik yang beragam dalam hal arsitektur teknologi, skenario aplikasi, dan model bisnis. Artikel ini menganalisis secara mendalam lima proyek AI Layer 1 terkemuka yaitu Bittensor, Vana, Kite AI, Nillion, dan Sahara AI. Bittensor: Infrastruktur jaringan AI desentralisasi Bittensor sebagai pelopor di bidang AI blockchain, berkomitmen untuk membangun jaringan kolaborasi kecerdasan buatan yang terbuka dan desentralisasi. Ini bertujuan untuk memecahkan batasan sentralisasi dalam pengembangan AI tradisional.