dHedge đã hoàn thành vòng gọi vốn mới vào ngày 2020-08-27.

Bittensor là một mạng lưới học máy phi tập trung, sử dụng công nghệ Blockchain để giải quyết vấn đề tập trung dữ liệu, và thông qua cơ chế khuyến khích công bằng để thúc đẩy việc chia sẻ và tối ưu hóa mô hình AI. Token TAO được sử dụng để mua tài nguyên tính toán và quản trị cộng đồng. Kiến trúc mạng con và cơ chế đồng thuận đổi mới của Bittensor đảm bảo tính an toàn và hiệu quả cho mạng lưới, trong tương lai, với sự kết hợp giữa AI và Web3, tiềm năng thị trường rất lớn, nhưng cũng đối mặt với rủi ro giảm lợi nhuận.

Bài viết khám phá sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo và những thách thức của nó trong bối cảnh Web3, nhấn mạnh Bittensor như một dự án đổi mới mạng AI phi tập trung. Bittensor cung cấp tài nguyên tính toán machine learning thông qua cơ chế khuyến khích công bằng và kiến trúc mạng con đa dạng, thúc đẩy tối ưu hóa hệ sinh thái. Mặc dù triển vọng tương lai lạc quan, nhưng cũng cần cảnh giác với rủi ro từ các dự án chất lượng thấp.

Mạng CESS đang nhanh chóng trở thành một điểm chuẩn. Lưu trữ Web3, cung cấp một cơ sở hạ tầng hoàn toàn phi tập trung, vượt qua khả năng của IPFS. Đối với những người theo dõi Airdrop, học mã hóa và cơ sở hạ tầng blockchain, Mạng CESS mang đến sự đổi mới và cơ hội. Là một người sáng tạo nội dung của Gate, tôi ở đây để phân tích lý do tại sao Mạng CESS đang thiết lập những tiêu chuẩn mới cho lưu trữ Web3. Tại sao IPFS cần nâng cấp IPFS đã khai phá việc lưu trữ tệp ngang hàng dựa trên địa chỉ nội dung, sử dụng bảng băm phân tán (DHT) cho phép truy cập dữ liệu không thay đổi và phi tập trung. Tuy nhiên, nó cũng có những hạn chế - các nút phải giữ trực tuyến để cung cấp dữ liệu, điều này dẫn đến các vấn đề tiềm ẩn về thời gian ngừng hoạt động và khả năng truy cập dữ liệu. Mặc dù có tính linh hoạt, IPFS thiếu các yêu cầu cần thiết cho việc sử dụng Web3 cấp doanh nghiệp.

Bài viết khám phá bối cảnh cách mạng AI, cách mà mạng Bittensor tái cấu trúc trí tuệ tập thể thông qua cơ chế phi tập trung. Quá trình phát triển của Bittensor, kiến trúc mạng và cơ chế đồng thuận đã dần dần giới thiệu các đặc điểm của nó trong việc phân bổ tài nguyên hiệu quả và khuyến khích người dùng tham gia. Trong triển vọng tương lai, dự án được kỳ vọng sẽ thúc đẩy sự tích hợp giữa Web3 và AI, nhưng vẫn cần được thị trường xác minh.

Cách mạng AI: Sự chuyển mình từ tập trung đến Phi tập trung Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo đang dẫn dắt chúng ta vào một kỷ nguyên mới dựa trên dữ liệu. Những tiến bộ đột phá trong các lĩnh vực như học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã khiến ứng dụng AI trở nên phổ biến. Sự xuất hiện đột ngột của ChatGPT vào năm 2022 đã gây bùng nổ toàn bộ ngành AI, và ngay sau đó là sự xuất hiện của nhiều công cụ AI khác nhau, từ việc tạo văn bản đến sản xuất video, AI đang thay đổi cách chúng ta làm việc và sinh hoạt. Dự kiến đến năm 2030, quy mô thị trường của ngành AI sẽ đạt mức 185 tỷ USD ấn tượng. Tuy nhiên, hiện tại ngành AI chủ yếu bị một số gã khổng lồ công nghệ thống trị, điều này không thể tránh khỏi mang lại một loạt thách thức như tập trung dữ liệu, phân bổ tài nguyên tính toán không đồng đều. Trong khi đó, triết lý Phi tập trung của Web3 cung cấp khả năng mới để giải quyết những vấn đề này. Trong mạng lưới phân tán của Web3, cấu trúc phát triển của AI hy vọng sẽ được tái định hình. Tại