Giá Filecoin

◉ Đã bắt đầu mạnh mẽ, @irys_xyz và @Surf_Copilot đã có một sự kết hợp tuyệt vời! Mọi người đều biết tôi gần đây đã nghiên cứu @irys_xyz thông qua @Surf_Copilot, đã lần lượt xuất bản "Cuộc đời và sự nghiệp của Irys, phần tiếp theo của Irys, và lý do tại sao chúng ta cần Irys." Hôm nay cuối cùng tôi đã thấy @irys_xyz và @Surf_Copilot chính thức hợp tác! ➢ Sự hợp tác giữa Irys và Surf Copilot đại diện cho sự kết hợp đổi mới của "chuỗi dữ liệu có thể lập trình + nền tảng nghiên cứu AI". Thông qua việc tích hợp công nghệ, Surf sẽ ghi lại dữ liệu trên chuỗi thời gian thực và kết quả phân tích AI vào chuỗi dữ liệu thông qua lưu trữ vĩnh viễn của Irys, trong khi Irys cung cấp cho Surf cơ sở hạ tầng dữ liệu có thể xác minh với chi phí thấp. ➢ Sự hợp tác này tạo ra vòng quay tăng trưởng dữ liệu-AI: Nhiều dữ liệu Irys hơn → Nhận thức Surf phong phú hơn → Quyết định người dùng tốt hơn → Hoạt động trên chuỗi cao hơn → Nhiều dữ liệu được lưu trữ vào Irys. ➢ Đáng chú ý, Irys đã trở thành dự án được hỏi nhiều nhất trên nền tảng Surf, cho thấy nhu cầu mạnh mẽ của thị trường đối với cơ sở hạ tầng này. ◉ Vậy Irys làm thế nào để tăng cường khả năng nghiên cứu của Surf? 1️⃣ Hồ dữ liệu vĩnh viễn giá rẻ cho ngữ cảnh AI Giải quyết vấn đề: LLM của Surf cần một kho dữ liệu lớn, cập nhật về giao dịch trên chuỗi, dòng chảy token và dữ liệu nghiên cứu lịch sử. Lợi thế công nghệ: Chi phí ghi vào L1 điển hình quá cao, Irys cung cấp lưu trữ một lần, truy vấn nhiều lần, tìm kiếm chi phí thấp, thông qua Ingress chứng minh giữ nguyên tính xác thực. Chi phí hiệu quả: Chi phí lưu trữ giảm hơn 90% so với các giải pháp truyền thống, cung cấp tính khả thi kinh tế cho việc xử lý dữ liệu quy mô lớn của Surf. 2️⃣ Tính toán trên chuỗi để thực hiện phân tích có thể tái tạo Đổi mới chức năng: Surf có thể biên dịch phân tích Python/SQL phổ biến thành các tác vụ thông minh IrysVM (như tính toán ví hoạt động hàng ngày của bất kỳ token nào). Cơ chế tin cậy: Kết quả trở thành thành quả có thể xác minh trên chuỗi, người dùng khác và mô hình AI không cần chạy lại mã ngoại tuyến mà vẫn có thể tin cậy. Tăng cường tính minh bạch: Giảm thiểu các bước AI "hộp đen" không minh bạch, tăng cường độ tin cậy của kết quả phân tích. 3️⃣ Đối tượng nghiên cứu có thể lập trình Tài liệu động: Báo cáo, bảng điều khiển hoặc quy tắc cảnh báo do Surf tạo ra có thể được lưu trữ dưới dạng "dữ liệu có hướng dẫn". Cập nhật tự động: Ví dụ, mô hình DCF tự động làm mới khi có cập nhật về nguồn cung token. Giá trị người dùng: Người dùng nhận được tài liệu hoạt động thay vì PDF tĩnh, nâng cao tính thực tiễn của tài liệu nghiên cứu. ◉ Surf làm thế nào để thúc đẩy sự phát triển của hệ sinh thái Irys 1️⃣ Công cụ phân tích ít ma sát cho các nhà xây dựng mới Truy vấn ngay lập tức: Các nhà xây dựng trên Irys có thể nhận được câu trả lời ngay lập tức thông qua chức năng "Hỏi" của Surf. Truy vấn điển hình: "Trong tuần này, những dApp nào của Irys có số người dùng hàng ngày vượt quá 1K?" hoặc "Ước tính chi phí lưu trữ của tập dữ liệu 10GB." Giữ chân nhà phát triển: Rút ngắn thời gian nhận thức, thúc đẩy tỷ lệ giữ chân nhà phát triển. 2️⃣ Tính khả thi và giáo dục cho người dùng cuối Dịch thuật công nghệ: Surf chuyển đổi giá trị công nghệ của Irys (chứng minh Ingress, dữ liệu có thể lập trình) thành các giải thích và câu chuyện dễ hiểu. Mở rộng đối tượng: Mở rộng đối tượng từ các nhà phát triển Web3 cốt lõi sang một nhóm người dùng rộng hơn. Giá trị giáo dục: Giảm bớt rào cản hiểu biết công nghệ thông qua các giải thích do AI điều khiển. 3️⃣ Vòng tham gia cộng đồng Cơ chế khuyến khích: Các hoạt động rút thăm trúng thưởng hợp tác khuyến khích người dùng tạo ra và chia sẻ nghiên cứu về dự án Irys. Thông tin crowdsourcing: Tăng cường thông minh hệ sinh thái thông qua crowdsourcing hiệu quả, nâng cao sự tham gia của cộng đồng. Hợp tác thương hiệu: Cả hai bên tăng cường cơ sở người dùng thông qua tiếp thị chéo. ◉ Cả hai bên thực sự là một hệ thống hợp tác đôi bên cùng có lợi ◆ Con đường tăng trưởng đôi bên cùng có lợi ➢ Dòng chảy từ lớp dữ liệu → lớp AI: 1️⃣ Irys cung cấp dữ liệu có thể mở rộng, có thể xác minh, độ trễ thấp + tính toán trên chuỗi. 2️⃣ Surf tiêu thụ dữ liệu để đào tạo, định vị và làm mới mô hình AI. 3️⃣ Lưu trữ các kết quả nghiên cứu có thể tái tạo, hình thành tích lũy kiến thức. ➢ Lớp AI → áp dụng lớp dữ liệu: 1️⃣ Tóm tắt, bảng điều khiển và giao diện ngôn ngữ tự nhiên của Surf giảm bớt rào cản tương tác với Irys. 2️⃣ Thu hút nhà đầu tư, nhà phân tích và nhà xây dựng lưu trữ nhiều dữ liệu hơn trên Irys. 3️⃣ Thúc đẩy tăng trưởng lưu lượng mạng, hình thành vòng lặp tích cực. Sự hợp tác giữa Irys và Surf không chỉ đơn thuần là tích hợp công nghệ, mà còn định nghĩa lại mô hình hợp tác giữa cơ sở hạ tầng dữ liệu Web3 và công cụ nghiên cứu AI. Sự hợp tác này thể hiện giai đoạn phát triển tiếp theo của cơ sở hạ tầng Web3: từ các giải pháp lưu trữ tách biệt đến nền tảng dữ liệu-AI tích hợp, cung cấp một mô hình thành công có thể sao chép cho toàn ngành.