Протягом минулого року конкуренція в галузі штучного інтелекту зосередилася переважно на масштабах моделей та здатності до людського спілкування. Однак, з постійним розвитком технологій, новий тренд тихо виникає, особливо привертаючи увагу розробників у блокчейні AI. Цей тренд виявляє ключовий виклик майбутнього розвитку AI: отримання реальних, своєчасних, незмінних даних.
Експерти зазначають, що навіть найсучасніші AI-системи, якщо вхідні дані є фальшивими, застарілими або маніпульованими, їх вихідні результати все ще будуть позбавлені цінності. Ця точка зору підкреслює важливий вплив якості даних на продуктивність AI.
Наприклад, використовуючи AI-асистента для інвестицій у блокчейні, цей інтелектуальний агент повинен точно розуміти фінансовий стан користувача, в режимі реального часу перевіряти виконання транзакцій і мати можливість синхронізувати дані через кілька платформ блокчейну (такі як Solana, BNB та zkSync). Якщо бракує ефективної міжланкової перевірки, агрегації даних і технології стиснення в блокчейні, така AI-система не зможе реалізувати свій потенціал і зможе приймати рішення лише на основі обмеженої інформації.
У цьому контексті з'явилися технічні рішення Lagrange та інші. Lagrange є не лише простим інструментом для надання даних, він більше схожий на багатофункціонального помічника AI у блокчейні, який об'єднує управління даними, верифікацію та активацію. Конкретно кажучи, Lagrange виконує три ключові ролі:
1. Дані офіцер: відповідає за збір та організацію міжланцюгових даних. 2. Нотаріус: забезпечити достовірність та цілісність даних. 3. Тригер: активувати відповідну AI поведінку на основі стану даних.
Завдяки можливостям агрегації даних між ланцюгами у стилі SQL, Lagrange надає чітке "бачення" для AI у блокчейні, що дозволяє йому повністю розуміти динаміку екосистеми блокчейн. Ця можливість є критично важливою для розробки ефективних і надійних AI-додатків у блокчейні та може стати ключовим фактором у сприянні розвитку наступного покоління інтеграції блокчейну та AI.
З цим поглибленням тенденції ми можемо передбачити, що майбутня конкуренція в сфері ШІ полягає не лише в передовості алгоритмів, а й у тому, як побудувати екосистему, яка може надавати високоякісні, реальні та перевірені дані. Це відкриє нові сценарії застосування для поєднання технології блокчейн та штучного інтелекту, потенційно революціонізуючи такі сфери, як децентралізовані фінанси, управління ланцюгами постачання та автономні системи.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
9 лайків
Нагородити
9
6
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
GweiWatcher
· 08-08 16:51
Гарно зроблено zksync
Переглянути оригіналвідповісти на0
GateUser-c802f0e8
· 08-08 16:49
Це що таке? Навіть гірше, ніж Lido.
Переглянути оригіналвідповісти на0
SleepyValidator
· 08-08 16:41
Чи є надійні крос-ланцюгові дані?
Переглянути оригіналвідповісти на0
ImpermanentPhilosopher
· 08-08 16:39
Справжні дані важко знайти, фальшивих - повно.
Переглянути оригіналвідповісти на0
pvt_key_collector
· 08-08 16:39
Хто розуміє Блокчейн?
Переглянути оригіналвідповісти на0
0xSoulless
· 08-08 16:27
Активи, що знаходяться у блокчейні, просто чекайте, щоб вас обдурили людей, як лохів.
Протягом минулого року конкуренція в галузі штучного інтелекту зосередилася переважно на масштабах моделей та здатності до людського спілкування. Однак, з постійним розвитком технологій, новий тренд тихо виникає, особливо привертаючи увагу розробників у блокчейні AI. Цей тренд виявляє ключовий виклик майбутнього розвитку AI: отримання реальних, своєчасних, незмінних даних.
Експерти зазначають, що навіть найсучасніші AI-системи, якщо вхідні дані є фальшивими, застарілими або маніпульованими, їх вихідні результати все ще будуть позбавлені цінності. Ця точка зору підкреслює важливий вплив якості даних на продуктивність AI.
Наприклад, використовуючи AI-асистента для інвестицій у блокчейні, цей інтелектуальний агент повинен точно розуміти фінансовий стан користувача, в режимі реального часу перевіряти виконання транзакцій і мати можливість синхронізувати дані через кілька платформ блокчейну (такі як Solana, BNB та zkSync). Якщо бракує ефективної міжланкової перевірки, агрегації даних і технології стиснення в блокчейні, така AI-система не зможе реалізувати свій потенціал і зможе приймати рішення лише на основі обмеженої інформації.
У цьому контексті з'явилися технічні рішення Lagrange та інші. Lagrange є не лише простим інструментом для надання даних, він більше схожий на багатофункціонального помічника AI у блокчейні, який об'єднує управління даними, верифікацію та активацію. Конкретно кажучи, Lagrange виконує три ключові ролі:
1. Дані офіцер: відповідає за збір та організацію міжланцюгових даних.
2. Нотаріус: забезпечити достовірність та цілісність даних.
3. Тригер: активувати відповідну AI поведінку на основі стану даних.
Завдяки можливостям агрегації даних між ланцюгами у стилі SQL, Lagrange надає чітке "бачення" для AI у блокчейні, що дозволяє йому повністю розуміти динаміку екосистеми блокчейн. Ця можливість є критично важливою для розробки ефективних і надійних AI-додатків у блокчейні та може стати ключовим фактором у сприянні розвитку наступного покоління інтеграції блокчейну та AI.
З цим поглибленням тенденції ми можемо передбачити, що майбутня конкуренція в сфері ШІ полягає не лише в передовості алгоритмів, а й у тому, як побудувати екосистему, яка може надавати високоякісні, реальні та перевірені дані. Це відкриє нові сценарії застосування для поєднання технології блокчейн та штучного інтелекту, потенційно революціонізуючи такі сфери, як децентралізовані фінанси, управління ланцюгами постачання та автономні системи.