Análisis de tendencias de proyectos populares recientes en el campo de Crypto+AI
En el último mes, la pista de Crypto+AI ha mostrado tres cambios de tendencia significativos:
La ruta técnica del proyecto es más pragmática, centrándose en los datos de rendimiento en lugar de un empaquetado puramente conceptual.
La segmentación de escenarios verticales se convierte en el foco de expansión, la IA especializada reemplaza a la IA generalizada.
El capital se centra más en la validación del modelo de negocio, los proyectos con flujo de caja son más favorecidos.
A continuación se presentan descripciones y análisis de algunos proyectos representativos:
Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizados
La plataforma califica más de 500 modelos grandes a través del crowdsourcing manual, y los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo. Ha atraído a una conocida empresa de IA para la compra de datos, creando un flujo de efectivo real.
Puntos destacados: Aplicar la ventaja del juicio subjetivo humano a las deficiencias de evaluación de IA, con un modelo de negocio claro.
Desafío: Los algoritmos de prevención de pedidos fraudulentos y de ataque de brujas deben ser optimizados continuamente.
Red de computación AI descentralizada
El proyecto ha lanzado un complemento de navegador y ya existe un consenso de mercado en el ámbito DePIN de una determinada cadena pública. El nuevo protocolo de transferencia de datos y el motor de inferencia han realizado exploraciones sustanciales en computación en el borde y verificabilidad de datos, lo que puede reducir la latencia en un 40% y admite la conexión de dispositivos heterogéneos.
Destacar: Se alinea con la tendencia de "deslocalización" de la localización de IA, donde la computación en el borde es la ventaja del marco distribuido de Web3 AI.
Desafío: La eficiencia en el manejo de tareas complejas todavía presenta una brecha en comparación con las plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos en el borde necesita ser mejorada.
Plataforma de infraestructura de datos AI descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios de todo el mundo a contribuir con datos en múltiples campos a través de tokens, acumulando ingresos de más de 14 millones de dólares, y ha establecido una red de contribuyentes de datos de millones. Técnicamente, integra la verificación ZK y el algoritmo de consenso BFT para garantizar la calidad de los datos, y también utiliza tecnología de computación privada para cumplir con los requisitos de conformidad.
Destacar: Aborda la necesidad real de etiquetado de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad de datos y cumplimiento son extremadamente altos.
Desafío: Una tasa de error del 20% sigue siendo más alta que en plataformas tradicionales, la calidad de los datos necesita una mejora continua.
Red de cálculo distribuido en una cadena de bloques pública
A través de la tecnología de fragmentación dinámica, se agregan recursos de GPU ociosos, apoyando la inferencia de modelos de lenguaje grandes, con un costo 40% más bajo que ciertos servicios en la nube. El diseño de transacciones de datos tokenizadas convierte a los contribuyentes de potencia de cálculo en partes interesadas.
Destacar: El modo "Agregación de recursos ociosos" tiene una lógica clara y presenta ventajas en escenas como la renderización 3D, donde no se requiere alta inmediatez.
Desafío: La tasa de error de verificación entre cadenas del 15% es alta, la estabilidad técnica debe seguir mejorando.
Plataforma de comercio de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
La plataforma utiliza tecnología especial para optimizar dinámicamente las rutas de negociación, reduciendo el deslizamiento, con una mejora de eficiencia comprobada del 30%. Se alinea con la tendencia de los agentes inteligentes y encuentra un punto de entrada en el campo relativamente vacío del trading cuantitativo en DeFi.
Destacar: Satisfacer la demanda de herramientas de negociación más inteligentes en DeFi.
Desafío: El comercio de alta frecuencia requiere una baja latencia y una alta precisión, la sincronización en tiempo real de la predicción de IA y la ejecución en cadena debe ser validada, y se debe prestar atención al riesgo de ataques MEV.
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fren_with_benefits
· 08-15 19:56
tomar a la gente por tonta una vez y salir, ya verás.
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StableBoi
· 08-15 06:33
¿Los pequeños proyectos están compitiendo, mientras que los grandes siguen en descanso?
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PositionPhobia
· 08-12 20:41
¿Quién va a calificar si quiere ganar dinero? Simplemente dale a me gusta.
Tendencias nuevas de Crypto+AI: Enfoque en escenarios verticales y validación de modelos de negocio
Análisis de tendencias de proyectos populares recientes en el campo de Crypto+AI
En el último mes, la pista de Crypto+AI ha mostrado tres cambios de tendencia significativos:
A continuación se presentan descripciones y análisis de algunos proyectos representativos:
Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizados
La plataforma califica más de 500 modelos grandes a través del crowdsourcing manual, y los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo. Ha atraído a una conocida empresa de IA para la compra de datos, creando un flujo de efectivo real.
Puntos destacados: Aplicar la ventaja del juicio subjetivo humano a las deficiencias de evaluación de IA, con un modelo de negocio claro.
Desafío: Los algoritmos de prevención de pedidos fraudulentos y de ataque de brujas deben ser optimizados continuamente.
Red de computación AI descentralizada
El proyecto ha lanzado un complemento de navegador y ya existe un consenso de mercado en el ámbito DePIN de una determinada cadena pública. El nuevo protocolo de transferencia de datos y el motor de inferencia han realizado exploraciones sustanciales en computación en el borde y verificabilidad de datos, lo que puede reducir la latencia en un 40% y admite la conexión de dispositivos heterogéneos.
Destacar: Se alinea con la tendencia de "deslocalización" de la localización de IA, donde la computación en el borde es la ventaja del marco distribuido de Web3 AI.
Desafío: La eficiencia en el manejo de tareas complejas todavía presenta una brecha en comparación con las plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos en el borde necesita ser mejorada.
Plataforma de infraestructura de datos AI descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios de todo el mundo a contribuir con datos en múltiples campos a través de tokens, acumulando ingresos de más de 14 millones de dólares, y ha establecido una red de contribuyentes de datos de millones. Técnicamente, integra la verificación ZK y el algoritmo de consenso BFT para garantizar la calidad de los datos, y también utiliza tecnología de computación privada para cumplir con los requisitos de conformidad.
Destacar: Aborda la necesidad real de etiquetado de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad de datos y cumplimiento son extremadamente altos.
Desafío: Una tasa de error del 20% sigue siendo más alta que en plataformas tradicionales, la calidad de los datos necesita una mejora continua.
Red de cálculo distribuido en una cadena de bloques pública
A través de la tecnología de fragmentación dinámica, se agregan recursos de GPU ociosos, apoyando la inferencia de modelos de lenguaje grandes, con un costo 40% más bajo que ciertos servicios en la nube. El diseño de transacciones de datos tokenizadas convierte a los contribuyentes de potencia de cálculo en partes interesadas.
Destacar: El modo "Agregación de recursos ociosos" tiene una lógica clara y presenta ventajas en escenas como la renderización 3D, donde no se requiere alta inmediatez.
Desafío: La tasa de error de verificación entre cadenas del 15% es alta, la estabilidad técnica debe seguir mejorando.
Plataforma de comercio de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
La plataforma utiliza tecnología especial para optimizar dinámicamente las rutas de negociación, reduciendo el deslizamiento, con una mejora de eficiencia comprobada del 30%. Se alinea con la tendencia de los agentes inteligentes y encuentra un punto de entrada en el campo relativamente vacío del trading cuantitativo en DeFi.
Destacar: Satisfacer la demanda de herramientas de negociación más inteligentes en DeFi.
Desafío: El comercio de alta frecuencia requiere una baja latencia y una alta precisión, la sincronización en tiempo real de la predicción de IA y la ejecución en cadena debe ser validada, y se debe prestar atención al riesgo de ataques MEV.