0G sẽ tham gia triển lãm tại Hội nghị ETHDenver từ ngày 17 đến 21 tháng 2

Các loại rãnh #RDNT #ORDI đáng chú ý: 1. BẢNG MEME: DOGE, SHIB, PEPE, FLOKI, BONK 2. Lĩnh vực AI: AGIX, WLD, FET, AI, NMR 3. Tấm chuỗi công khai: ETH, SOL, MATIC, FTM, ADA, Avax, DOT, Atom 4. Lớp 2: OP, ARB, METIS, IMX, MANTA, EGLD, MNT 5. Tấm giảm một nửa năm 2024: BCH, BSV, ZEC, ZEN, BTG 6. TẤM GAMEFI: CÁT, MANA, GALA, ENJ, RON, PIXEL, ACE, ILV, PHÉP THUẬT 7. Phần Oracle: TRB, LINK, API3, Band 8. Phần khái niệm thanh toán: MOB, ACH, XLM, CELO0 9. Biển khắc: ORDI, SATS, RATS BTCS 10. Tấm lưu trữ: AR, FIL, STORJ, BLZ 11. Lĩnh vực Defi: Aave, COMP, RDNT, CRV, MKR, Avax, DYDX 12. Lĩnh vực NFT: BLUR, DYDX, L0OKS, DEGO 13. Tấm mô-đun: TIA, MANTA, DYM, ALT 14. Phần thể thao: CHZ, SANT0S, POR, CITY, 0G # Tiền kỹ thuật số Bitcoin

Kỹ sư phần mềm: Việc cố định trí tuệ nhân tạo trên các chuỗi khối công cộng giúp thiết lập một 'Đường dẫn nguồn gốc vĩnh viễn' Với trí tuệ nhân tạo (AI) dường như được định sẵn để trở thành trung tâm của các ứng dụng và dịch vụ kỹ thuật số hàng ngày, việc neo các mô hình AI trên các blockchain công cộng có khả năng giúp "thiết lập một dấu vết xuất xứ vĩnh viễn", Michael Heinrich, Giám đốc điều hành của 0G Labs khẳng định. Theo Heinrich, dấu vết xuất xứ như vậy cho phép "phân tích giám sát thời gian thực hoặc bài đăng cũ" để phát hiện bất kỳ sự giả mạo, tiêm sai lệch hoặc sử dụng dữ liệu có vấn đề nào trong quá trình đào tạo mô hình AI.#BTC #ContentStar #比特币 #ETH

pov: bạn đã mua dip trong không trọng lực. 🐸

Đối với nhiều người, blockchain và AI vẫn giống như hai khái niệm treo lơ lửng trên không trung, xa rời thực tế. Cho đến khi tôi thực sự bắt đầu quan tâm đến tiến trình của 0G Labs, đặc biệt là khi thấy họ từng bước thúc đẩy quá trình ra mắt mainnet, và thu hút các nhà cung cấp dịch vụ hạ tầng như QuickNode và Thirdweb tham gia xây dựng hệ sinh thái, tôi mới nhận ra đây không chỉ là câu chuyện ở mức tầm nhìn, mà là một nền tảng công nghệ đang được xây dựng một cách nghiêm túc. @0G_labs Ấn tượng nhất đối với tôi là họ từ đầu đã không tự đặt mình vào vị trí của một chuỗi công khai truyền thống, mà thiết kế cấu trúc dựa trên nhu cầu thực sự của AI. Họ phân chia lưu trữ, tính toán và khả năng truy cập dữ liệu thành các mô-đun độc lập, giống như xây dựng bằng các khối ghép, cho phép các nhà phát triển tự do kết hợp theo nhu cầu ứng dụng. Ý nghĩa của thiết kế này, trong thực tế, sẽ ngày càng được nhân rộng. Trước đây, các nhà phát triển thường chỉ có thể thụ động chấp nhận các quy tắc và cấu trúc chi phí của nhà cung cấp dịch vụ đám mây, còn bây giờ, họ bắt đầu có nhiều quyền chủ động hơn, có thể triển khai và vận hành các ứng dụng AI trên một mạng mở. Sự thay đổi này không chỉ mang lại hiệu quả cao hơn, mà còn là một sự chuyển giao quyền lực. Cá nhân tôi cảm nhận rõ nhất là AI đang dần chuyển từ các sản phẩm do một số công ty sở hữu, thành cơ sở hạ tầng mà bất kỳ ai cũng có thể truy cập và sử dụng. Có thể hiện tại vẫn còn trong giai đoạn sơ khai, nhưng khi ngày càng nhiều nhà phát triển tham gia vào hệ sinh thái này, những đổi mới thực sự thường sẽ tự nhiên xảy ra trong môi trường mở này. Đây cũng chính là lý do tôi liên tục theo dõi 0G, vì họ không chỉ xây dựng một chuỗi, mà còn cố gắng định nghĩa lại cách AI nên hoạt động trên loại mạng nào.

Tôi đã luôn nghĩ rằng hầu hết các công chain khi thiết kế ban đầu, thực sự chưa xem xét đến sự tồn tại của AI, mục tiêu của chúng là xử lý giao dịch, chứ không phải xử lý mô hình, luồng dữ liệu và suy luận liên tục. Nhưng khi các ứng dụng AI bắt đầu lên chuỗi, sự khác biệt này trở nên rõ ràng hơn rất nhiều, thông qua khả năng xử lý cao, lưu trữ quy mô lớn và tính toán thời gian thực, không còn là điểm cộng nữa mà trở thành điều kiện nền tảng quyết định sự tồn tại của ứng dụng. Chính trong bối cảnh này, tôi bắt đầu xem xét lại ý tưởng kiến trúc của @0G_labs, 0G Labs không cố gắng giải quyết vấn đề bằng cách đơn giản nâng cao TPS, mà chọn bắt đầu từ chính cấu trúc. Nó tách riêng lưu trữ, khả năng sử dụng dữ liệu và tính toán, cho phép mỗi lớp có thể mở rộng độc lập, điều này trong lĩnh vực phát triển còn ý nghĩa lớn hơn so với vẻ bề ngoài. Trước đây, các nhà phát triển phải thích nghi với giới hạn của chuỗi, còn bây giờ, chuỗi bắt đầu thích nghi với nhu cầu của ứng dụng, sự thay đổi này về bản chất là một sự chuyển giao quyền kiểm soát. Các nhà phát triển không còn chỉ là người sử dụng chuỗi nữa, mà bắt đầu có nhiều tự do hơn trong kiến trúc, hiệu suất của mạng thử nghiệm cũng khiến tôi lần đầu cảm nhận được một cảm giác thực sự. Ứng dụng AI chạy trên chuỗi không còn chỉ là mô tả trong whitepaper, mà dần dần tiến gần đến thực tế kỹ thuật có thể triển khai, tính mô-đun mang lại khả năng mở rộng, đồng thời cũng nâng cao độ phức tạp của thiết kế hệ thống. Thách thức thực sự không chỉ là về mặt kỹ thuật, mà còn là làm thế nào để các nhà phát triển sẵn sàng chuyển đổi và sử dụng, nhưng về lâu dài, giá trị của cấu trúc có thể tiến hóa này là rất rõ ràng. Trong tương lai, cách tính toán chắc chắn sẽ tiếp tục thay đổi, và tính mô-đun có nghĩa là hệ thống có thể theo kịp sự biến đổi chứ không bị lỗi thời theo thời đại. Theo tôi, 0G đang cố gắng biến blockchain từ một sổ cái quy tắc cố định thành một hạ tầng tính toán có thể phát triển liên tục. Nếu AI là trung tâm của các ứng dụng thế hệ tiếp theo, thì nền tảng như vậy có thể ngày càng trở nên quan trọng hơn.