我們在 AI x Web3 上有一個不錯的進展
然後典型的加密風格 - 貪婪佔據了上風,每個人都推出了一個代幣,我們失去了大部分的信譽
這裡看看仍在持續建設的幸存者 🧵

去中心化計算與 GPU 網絡
為什麼:AI 模型需要巨大的計算能力,目前的集中式雲端提供商(AWS、Google)造成了瓶頸
@akashnet_ @rendernetwork @ionet @SpheronFDN @hyperbolic_labs 在這方面做得很好
去中心化數據、訓練與存儲
為什麼:AI訓練需要大量數據集,數據擁有權和貨幣化是一個巨大的問題,用戶創造價值但卻無法捕捉到它
@vana @JoinSapien @LazAINetwork @oceanprotocol @flock_io @NousResearch @grass @nillionnetwork @SaharaLabsAI @OpacityNetwork @eigenlayer
代理框架與鏈上 AI 代理
為什麼:鏈上代理需要理解智能合約,自主執行交易,管理錢包,並與其他代理協調。
@GoKiteAI @ElizaEcoFund @FractionAI_xyz @Fetch_ai @TheoriqAI @Gaianet_AI @CircuitAI @lomen_org
驗證身份:針對人類和人工智慧
為什麼:隨著人工智慧代理成為自主經濟行為者,我們需要區分人類和人工智慧,防止 Sybil 攻擊,並建立聲譽系統。
@billions_ntwk @Kleros_io @proofofhumanity @0xHolonym @SelfProtocol @DNAOnChain
開源人工智慧
為什麼:目前的人工智慧發展由幾家大型企業主導。開源人工智慧通過合作加速創新,並防止人工智慧壟斷控制人類最強大的技術。
@SentientAGI @openmind_agi @opentensor
InfoFi,分發與人工智慧行銷
為什麼:資訊是一項有價值的資產,但發現和分發是集中化的。人工智慧可以優化內容分發,預測病毒式內容,並直接獎勵內容創作者。
@KaitoAI @cookiedotfun @mediapilot_
AI代理啟動平台
為什麼:創建和部署AI代理是複雜的。大多數開發者無法從零開始構建自主代理,並且沒有標準化的方法來啟動、管理或獲利。
@virtuals_io @clankeronbase @CreatorBid @BioProtocol @EternalAI_ @DreamStarterXYZ
AI L1s 和 L2s
為什麼:AI 操作需要高吞吐量、低延遲和專門的操作碼來進行機器學習操作。傳統區塊鏈對於 AI 推理和訓練來說太慢且成本過高。
@NEARProtocol @0G_labs @Quark_Chain @heurist_ai @Vanarchain @Elysium_VF
我確定我可能漏掉了一些類別和AI團隊 - 請在評論中告訴我
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