我们在 AI x Web3 上有一个不错的进展
然后典型的加密风格 - 贪婪占据了上风,每个人都推出了代币,我们失去了大部分的信誉
以下是仍在建设中的幸存者的情况 🧵

去中心化计算与GPU网络
原因:AI模型需要巨大的计算能力,目前的集中式云服务提供商(AWS、Google)造成了瓶颈
@akashnet_ @rendernetwork @ionet @SpheronFDN @hyperbolic_labs 在这方面做得很好
去中心化数据、训练与存储
原因:AI训练需要大量数据集,数据所有权和货币化是一个巨大问题,用户创造价值却无法捕获它
@vana @JoinSapien @LazAINetwork @oceanprotocol @flock_io @NousResearch @grass @nillionnetwork @SaharaLabsAI @OpacityNetwork @eigenlayer
代理框架与链上人工智能代理
原因:链上代理需要理解智能合约,执行交易,管理钱包,并自主与其他代理协调。
@GoKiteAI @ElizaEcoFund @FractionAI_xyz @Fetch_ai @TheoriqAI @Gaianet_AI @CircuitAI @lomen_org
验证身份:针对人类和人工智能
原因:随着人工智能代理成为自主经济参与者,我们需要区分人类和人工智能,防止Sybil攻击,并建立声誉系统。
@billions_ntwk @Kleros_io @proofofhumanity @0xHolonym @SelfProtocol @DNAOnChain
开源人工智能
原因:当前的人工智能发展被少数大型公司主导。开源人工智能通过协作加速创新,并防止人工智能垄断控制人类最强大的技术。
@SentientAGI @openmind_agi @opentensor
InfoFi,分发和人工智能营销
原因:信息是一种宝贵的资产,但发现和分发是集中化的。人工智能可以优化内容分发,预测病毒式内容,并直接奖励内容创作者。
@KaitoAI @cookiedotfun @mediapilot_
AI代理启动平台
原因:创建和部署AI代理是复杂的。大多数开发者无法从头开始构建自主代理,并且没有标准化的方法来启动、管理或货币化它们。
@virtuals_io @clankeronbase @CreatorBid @BioProtocol @EternalAI_ @DreamStarterXYZ
AI L1和L2
原因:AI操作需要高吞吐量、低延迟和专门的操作码来进行机器学习操作。传统区块链对于AI推理和训练来说太慢且成本太高。
@NEARProtocol @0G_labs @Quark_Chain @heurist_ai @Vanarchain @Elysium_VF
我相信我可能遗漏了一些类别和人工智能团队 - 请在评论中告诉我
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