AI

DeFAI (DeFi + AI) mang DeFi và làm cho nó trở nên dễ tiếp cận. Bằng cách tận dụng trí tuệ nhân tạo, nó đơn giản hóa giao diện phức tạp và loại bỏ sự cản trở ngăn chặn mọi người tham gia hàng ngày.

Trong những năm gần đây, sự tiến bộ nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo tạo ra những yêu cầu mới đối với cơ sở hạ tầng và quy trình làm việc, đặc biệt là trong việc xác thực và đánh giá. Sự đáng tin cậy của các ứng dụng trí tuệ nhân tạo chặt chẽ liên quan đến sự tin tưởng của người dùng, và Mira đã cam kết giải quyết vấn đề cốt lõi này thông qua mạng lưới phi tập trung, thiết lập các tiêu chuẩn mới cho việc xác thực và đánh giá trí tuệ nhân tạo.

Các cuộc thảo luận về các tiêu chuẩn khung lược AI Agent thường gây ra những cảm xúc xen lẫn - được coi là cơ hội đột phá tiềm năng và rủi ro đáng kể. Các khung lược trong lĩnh vực này có tiềm năng tăng giá nhanh chóng, có thể đạt doanh thu lên tới 300 triệu đô la một cách nhanh chóng. Tuy nhiên, nếu họ không thực hiện đúng những điều hứa, sự mất đồng thuận có thể dẫn đến sự suy giảm đột ngột. Bài viết này khám phá lý do tại sao các tiêu chuẩn khung lược AI Agent đã trở thành một lĩnh vực cạnh tranh quan trọng và cung cấp cái nhìn sâu sắc về việc đánh giá tiềm năng đầu tư của họ.

Bài viết này khám phá khái niệm, lịch sử phát triển, phân loại, sáng kiến chính và thách thức mà các đại lý AI đối mặt trong tiền điện tử. Qua các trường hợp nghiên cứu của mỗi phân loại, nó giúp người dùng nhanh chóng nắm bắt cơ hội mà các đại lý AI mang lại trong ngành công nghiệp tiền điện tử.

Bài viết này tập trung vào tích hợp trí tuệ nhân tạo và blockchain, khám phá trạng thái hiện tại và xu hướng trong lĩnh vực đại lý trí tuệ nhân tạo. Các đại lý trí tuệ nhân tạo đang tiến hóa qua năm lĩnh vực chính: các khung và nền tảng khởi động, DeFI (tài chính phi tập trung), giải trí và trò chơi, tổ chức phi tập trung và đại lý kinh tế.

Với những sự cố bảo mật gần đây của Spectral và những cuộc kiểm toán bảo mật trước đây của các nền tảng memecoin như Tokr.fun, Pumpup và Pump404, chúng tôi sẽ cung cấp một phân tích sâu về giao thức Virtuals và cơ chế cốt lõi của Clanker và một giải thích chi tiết về thiết kế chức năng của nó, bao gồm việc tạo token, mô hình phí, thanh khoản và các tính năng chính khác, đồng thời giúp người dùng hiểu rõ các điểm bảo mật của chúng.

Bài viết này đi sâu vào các chiến lược chính để đạt được sự tăng trưởng vốn hóa thị trường trong không gian tiền điện tử, và nhấn mạnh sự quan trọng của việc ra mắt dự án sớm. Bài viết phân tích các lợi ích của việc ra mắt sớm, như xác minh ý tưởng, thiết lập vị trí dẫn đầu, và tạo ra hiệu ứng cộng đồng, và chỉ ra rằng việc xây dựng sản phẩm không phải là yếu tố quyết định duy nhất; lịch sử đội ngũ và xây dựng cộng đồng cũng quan trọng không kém.

Bài viết này đi sâu vào bốn khung công nghệ chính trong lĩnh vực Crypto x AI: Eliza ($AI16Z), GAME ($VIRTUAL), Rig ($ARC) và ZerePy ($ZEREBRO). Nó phân tích các đặc điểm kỹ thuật, vị trí trên thị trường và ảnh hưởng công nghiệp của chúng. Bài viết cung cấp một sự so sánh chi tiết về tính khả dụng, khả năng mở rộng, tính thích ứng và hiệu suất của các khung công nghệ này, khám phá tiềm năng và giới hạn của chúng trong các kịch bản ứng dụng khác nhau.

Assisterr là một nền tảng trí tuệ nhân tạo phi tập trung sử dụng Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ (SLMs) và một mô hình kinh tế đổi mới để làm cho công nghệ AI dễ tiếp cận, hiệu quả và bền vững hơn. Nền tảng này giải quyết những hạn chế của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) và thúc đẩy sự hợp tác cộng đồng, cho phép người dùng tạo, chia sẻ và tiếp cận các mô hình AI. Hệ thống kinh tế phi tập trung độc đáo của nó thưởng cho những người đóng góp, đảm bảo phân phối giá trị công bằng, khuyến khích việc áp dụng AI, đổi mới công nghệ và thúc đẩy sự tiên tiến trong lĩnh vực này.

Bài viết này đào sâu vào khái niệm d / acc, so sánh các chiến lược khác nhau để phân tích vai trò của nó trong giải quyết các rủi ro liên quan đến trí tuệ nhân tạo. Nó cũng thảo luận về giá trị của tiền điện tử trong ngữ cảnh này và khám phá cơ chế để tài trợ cho hàng hóa công. Cuối cùng, nó mường tượng rằng mặc dù gặp thách thức trong việc phát triển công nghệ trong tương lai, nhân loại vẫn có cơ hội tận dụng các công cụ và ý tưởng hiện có để xây dựng một thế giới tốt đẹp hơn.

Vào cuối năm 2024, Solana đã thông báo về việc tổ chức Hackathon AI đầu tiên chính thức, với tổng giải thưởng lên đến hơn 185.000 đô la để thu hút các nhà phát triển nộp dự án. Cho đến nay, trong khoảng một nửa tháng, đã có hơn 400 dự án gửi bài của họ. Có những Alphas nào có thể nổi bật từ đó? Bài viết này tích hợp nhiều loại thông tin khác nhau và tổ chức một số dự án đã được thảo luận nhiều và đã có mã thông báo, và tóm tắt như sau.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ khám phá ba trường hợp sử dụng chính cho trí tuệ nhân tạo trong DeFi và minh họa cách mà mỗi trường hợp này được chuẩn bị để biến đổi cách chúng ta truy cập và hưởng lợi từ dịch vụ tài chính phi tập trung.

Bài viết này so sánh và thử nghiệm năm nền tảng AI chính (ChatGPT, Google Gemini, HuggingChat, Claude và Mistral AI), đánh giá sự dễ sử dụng và chất lượng kết quả trong việc tạo ra các đại lý AI.

Hyperbolic là một nền tảng trí tuệ nhân tạo tiên tiến và mở mang nhờ vào việc cung cấp các nguồn lực tính toán và dịch vụ trí tuệ nhân tạo giá rẻ qua thị trường GPU phi tập trung và công nghệ tiên tiến. Nền tảng cho phép suy luận trí tuệ nhân tạo, cho thuê GPU và tiếp thị mô hình trí tuệ nhân tạo, giúp người nghiên cứu, doanh nghiệp và nhà phát triển dễ dàng bắt đầu và tối ưu hóa chi phí. Thông qua kiến trúc tiên tiến của mình với Proof of Sampling (PoSP) và công nghệ spML, người dùng có thể thực hiện các nhiệm vụ tính toán một cách an toàn và hiệu quả. Từ người mới bắt đầu đến chuyên gia, Hyperbolic mang đến các công cụ và nguồn lực mạnh mẽ để giúp người dùng khám phá và phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo.

Bài viết này phân tích sự "song hành sóng-hạt" của các khung như Eliza, ZerePy, Rig và Swarms, trong đó "sóng" đại diện cho văn hóa cộng đồng và "hạt" thì liên quan đến kỳ vọng từ ngành công nghiệp. Các khung này cung cấp các chức năng khác nhau: Eliza tập trung vào sự dễ sử dụng, ZerePy phù hợp cho triển khai nhanh, Rig nhấn mạnh vào tối ưu hóa hiệu suất, và Swarms được tùy chỉnh cho các ứng dụng cấp doanh nghiệp.