人工智能

Talus Network是一個新興的AI項目，旨在融合AI與區塊鏈技術，創建一個去中心化的AI代理中心。該項目已獲得Polychain Capital領投的300萬美金融資，並發布了白皮書進一步闡釋其業務範圍和代幣經濟。Talus提供高吞吐量的L1區塊鏈，解決數據隱私、安全性和可訪問性問題，促進AI生態系統的透明互動。白皮書總結了Talus的關鍵技術組件和新功能，包括Protochain Node、Sui Move、MoveVM、IBC協議、鏡像對象以及AI堆棧。TAI代幣作爲生態系統的核心，承擔交易媒介、資源購買、網路安全和治理等關鍵功能。Talus的應用場景涵蓋用戶體驗增強、DeFi、DAOs、物聯網、Gaming/SocialFi以及AI和數據生態系統。

深入研究 Mind Network：當完全同態加密與重新質押相遇時，加密 AI 專案的共識安全性觸手可及

io.net 利用Solana、Render、Ray和Filecoin，是一個分散式 GPU 系統，旨在利用分散的 GPU 資源來應對 AI 和機器學習計算挑戰。

CARV Protocol 是一個模塊化資料層，用於促進遊戲和 AI 領域的資料交換和價值分配。透過端對端資料流流程，採用模塊化設計，透過五個模塊進行資料驗證、身分認證、儲存、處理、模型訓練與價值分配等流程。通過 CARV 協議，數據的所有權、控制權與驗證權再次回到用戶手中，並可以將數據代幣化以獲得收益，確保以上權利掌握在個人手中，改變了長久的數據使用與共享方式。

Spectral是一個結合AI與Web3的鏈上代理機器智能網路，旨在簡化智能合約的編寫和部署，使非技術用戶也能參與Web3創新。通過其產品Syntax，Spectral降低了創新門檻，並通過Nova推理網路提供去中心化AI服務。項目獲得了約3000萬美元融資，得到Web2和Web3領域巨頭的支持。Spectral的生態布局廣泛，包括DeFi、DAO、安全等多個領域，展現了其在AI+Web3領域的領導地位和發展潛力。

本文論述了 Web3 的去中心化特性能夠平衡 AI 的中心化問題，並提出在算力、數據、平台、應用等層面如何透過 Web3+AI 創造新的產業價值。

Livepeer AI子網是Livepeer推出的一個創新項目，旨在打造首個具備AI計算能力的去中心化視頻處理網路。作爲一個去中心化的視頻直播網路協議，Livepeer自2017年推出以來，一直致力於提供基於區塊鏈的、高性價比的解決方案，以取代傳統的中心化直播。Livepeer AI 子網提供低成本、高性能的處理服務，通過利用 Livepeer 的數千個 GPU 開放網路，解決了中心化 AI 計算的結構性問題。本文詳細介紹了 Livepeer AI 子網的概念、工作原理、建立原因以及如何參與其中。

本文介紹了 Axonum 平台如何將 AI 集成到以太坊中，通過 OP Rollup 和 AI EVM 實現智能合約內的原生 AI 模型推理。這對於去中心化生態系統的發展具有重大影響和潛力。

本文主要講解“Crypto x AI x DePIN ”的生態框架和市場情況，幫助讀者了解通過去中心化算力的價值和潛力。

Mystiko.Network 作爲新一代 Web3 隱私解決方案，旨在利用零知識證明（ZKP）技術，爲用戶提供安全、高效的隱私保護。本文將介紹 Mystiko.Network 的技術架構、融資歷史等，探討其如何引領 Web3 隱私的未來。

ChainGPT 是一個先進的人工智能（AI）模型，旨在幫助個人、企業和開發人員解決復雜問題，並提供有關區塊鏈和加密貨幣的準確信息。

AIOZ Network 之前是一個具有 Ethereum 和 Cosmos 互操作性的 Layer-1 層網絡，擁有 120000+ 全球節點共同驅動的 AIOZ DePIN 來提供計算資源，能夠爲 AI 的處理速度、快速疊代、可擴展性和網絡安全性提供支持。作爲轉型 AI 的去中心化項目，能夠爲用戶提供更安全、更靈活高效的計算服務和有趣的生態體驗，並透過靈活的應用層結合市場獎勵機制以及代幣經濟學，將 AI 技術作爲在線服務提供給用戶的模式，使企業或個人無需昂貴的成本就可以享受 AI 技術帶來的便利。

本文詳細介紹了io.net，一個旨在爲機器學習提供計算能力的去中心化GPU網路。 該項目通過整合來自全球的獨立數據中心和加密貨幣礦工的計算資源，爲用戶提供低成本、高可用性的GPU計算服務。

Colony 作爲 Echelon Prime 生態系統的延伸，不僅爲玩家提供了一個新的遊戲世界，更將 Parallel 原有的初始交易卡片遊戲（TCG）資產納入核心遊戲元素，來爲玩家帶來更加豐富的遊戲體驗。

人工智能和算法加密貨幣交易機器人開發的目標都是提高交易效率，但它們在關鍵方面存在顯着差異。了解這些差異對於尋求有效利用自動交易策略的交易者至關重要。