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🚀 參與方式:
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質押 BTC 或 ESPORTS,瓜分 803,571 枚 $ESPORTS,每小時發放
時間:7 月 21 日 20:00 – 7 月 25 日 20:00(UTC+8)
🧠 寫作方向建議:
Yooldo
Web3與AI融合:構建下一代互聯網基礎設施的關鍵
Web3與AI的深度融合:構建下一代互聯網基礎設施
Web3作爲新興的去中心化互聯網範式,與人工智能技術存在天然的契合點。傳統中心化架構下,AI的發展面臨諸多挑戰,如算力瓶頸、數據隱私等問題。Web3基於分布式技術,通過共享算力網路、開放數據市場等方式,爲AI注入新動力。同時,AI也能爲Web3生態賦能,如優化智能合約、完善反作弊機制等。探索二者結合,對構建新一代互聯網基礎設施具有重要意義。
數據驅動:AI與Web3的堅實基礎
數據是AI發展的核心動力。高質量數據是機器學習模型獲得深入理解和強大推理能力的基礎,決定了模型的準確性和可靠性。傳統中心化模式存在數據獲取成本高、資源壟斷、隱私風險等問題。Web3提供了新的去中心化數據範式來解決這些痛點:
盡管如此,真實世界數據獲取仍面臨質量參差不齊、處理難度大等挑戰。合成數據可能成爲未來的重要補充,在自動駕駛、金融交易等領域已顯示應用潛力。
隱私保護:FHE在Web3中的作用
隨着數據驅動時代的到來,隱私保護日益成爲焦點。全同態加密(FHE)技術允許在加密數據上直接計算,無需解密即可獲得與明文計算一致的結果。FHE爲AI隱私計算提供了保護,使GPU能在不觸及原始數據的環境中執行模型訓練和推理。
FHEML支持在整個機器學習週期內對數據和模型進行加密處理,確保敏感信息安全,防止數據泄露風險。它與ZKML形成互補,共同爲AI應用提供了安全的計算框架。
算力革命:去中心化網路中的AI計算
AI系統計算復雜性快速增長,導致算力需求激增。同時,全球GPU利用率不足,芯片短缺等因素加劇了算力供應問題。去中心化算力網路應運而生,通過聚合全球閒置GPU資源,爲AI公司提供經濟高效的算力市場。
這類網路提供公平透明的算力交易環境,打破壟斷,降低應用門檻,提高資源利用效率。在Web3生態中,去中心化算力網路將發揮關鍵作用,吸引更多創新型應用加入,推動AI技術發展和應用。
DePIN:Web3賦能Edge AI
Edge AI讓計算發生在數據產生源頭,實現低延遲、實時處理,同時保護用戶隱私。在Web3領域,這一概念被稱爲DePIN。Web3強調去中心化和用戶數據主權,DePIN通過本地處理數據增強隱私保護。Web3原生的代幣經濟機制可激勵節點提供計算資源,構建可持續生態系統。
IMO:AI模型發布新範式
IMO(Initial Model Offering)概念將AI模型代幣化,爲開源AI模型提供新的資金支持和價值共享方式。投資者可購買IMO代幣,分享模型後續收益。這種模式增強了透明度和信任,鼓勵開源協作,適應加密市場趨勢,爲AI技術可持續發展注入動力。
AI Agent:交互體驗的新紀元
AI Agent能感知環境、獨立思考並採取行動實現目標。在大語言模型支持下,AI Agent不僅理解自然語言,還能規劃決策、執行復雜任務。它們可作爲虛擬助手,通過互動學習用戶偏好,提供個性化解決方案。
目前,Web3與AI的融合主要集中在基礎設施層面的探索,包括高質量數據獲取、數據隱私保護、鏈上模型托管、去中心化算力高效使用、大語言模型驗證等關鍵問題。隨着這些基礎設施逐步完善,Web3與AI的融合有望孕育出一系列創新的商業模式和服務。