"GIZA"

Risultato della ricerca di

Співпроцесор ZK можна розглядати як плагін офчейн-обчислень, що походить від модульної концепції. Його функція схожа на графічний процесор у наших традиційних комп'ютерах, який розділяє графічні обчислювальні завдання для центрального процесора, тобто процесора, який розділяє обчислювальні завдання в певних сценаріях. . Згідно з цією архітектурою дизайну, важкі дані та складні завдання логіки обчислень, з якими публічні ланцюжки не справляються, можуть бути обчислені за допомогою співпроцесора ZK. Ланцюжку потрібно лише отримати повернуті результати обчислень, а його правильність визначається гарантіями доказу ZK, і в кінцевому підсумку дозволяє проводити надійні офчейн-обчислення складних завдань.

Ця стаття досліджує десять останніх досягнень та інновацій у сфері DeFi, охоплюючи технологічні оновлення, інновації протоколу, розвиток екосистеми та інтеграцію з штучним інтелектом.

Окрім Депіна, які іскри може запалити переплетення Web3 та ШІ? Які можливості відкриває трек Sora? У цій статті також розглядаються можливості Web3 в епоху штучного інтелекту.

HyperAGI — це керований спільнотою децентралізований проєкт штучного інтелекту, спрямований на створення справжніх агентів штучного інтелекту та сприяння автономній криптовалютній економіці. Він досягає цього шляхом інтеграції рішень Bitcoin рівня 2, інноваційного механізму консенсусу Proof of Useful Work (PoUW) та великих мовних моделей (LLM). Проєкт присвячений реалізації безумовного базового доходу агента (UBAI) та просуванню децентралізованого та справедливого цифрового суспільства за допомогою технології штучного інтелекту.

У цій статті досліджується інтеграція штучного інтелекту та технології блокчейн у секторі децентралізованих фінансів (DeFi) та її потенціал. Завдяки аналізу інтелектуальних протоколів DeFi, таких як Fyde Treasury та Mozaic Finance, стаття демонструє застосування штучного інтелекту в управлінні фондами та оцінці ризиків. У ньому також обговорюються проблеми, з якими стикається штучний інтелект у DeFi, включаючи проблеми децентралізації та масштабованості, а також представлено технологію машинного навчання з нульовим розголошенням (zkML), пояснюючи, як вона допомагає вирішити проблеми застосування штучного інтелекту в блокчейні.