Grayscale ra mắt quỹ trí tuệ nhân tạo phi tập trung mới
Quỹ chỉ dành cho các nhà đầu tư được chứng nhận. Giỏ hàng của nó bao gồm các token native từ Bittensor, Filecoin, Livepeer, Near và Render.
Theo thông báo ngày 17 tháng 7, Quỹ Trí tuệ nhân tạo Phi tập trung của Grayscale bắt đầu với một giỏ hàng token bao gồm Bittensor (TAO), Filecoin (FIL), Livepeer (LPT), Near (NEAR) và Render (RNDR).
Quỹ này chỉ dành cho các nhà đầu tư được chứng nhận, có nghĩa là nó không dành cho công chúng chung.
Chiến lược cho quỹ mới tập trung vào ba hạng mục chính của tài sản trí tuệ nhân tạo phi tập trung. Nó bao gồm các giao thức xây dựng các dịch vụ trí tuệ nhân tạo phi tập trung, chẳng hạn như chatbot và dịch vụ tạo ra hình ảnh; giải pháp cho các vấn đề liên quan đến trí tuệ nhân tạo tập trung, bao gồm kiểm tra sự chân thực đối với bot, deep fakes và tin tức sai lệch; và các giao thức xây dựng cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như thị trường phi tập trung cho lưu trữ dữ liệu, tính toán GPU, kỹ thuật 3D và các dịch vụ truyền hình.
Vào ngày 16 tháng 7, TAO chiếm 2,92% tổng tài sản của quỹ, tiếp theo là FIL với 30,59%, LPT với 8,64%, NEAR với 32,99%, và RNDR với 24,86%.
Trí tuệ nhân tạo phi tập trung thu hút sự chú ý
Hệ sinh thái SingularityNET, tập trung vào trí tuệ nhân tạo phi tập trung, gần đây đã thông báo về sáp nhập token với Fetch.ai và Ocean Protocol để tạo ra Liên minh Trí tuệ nhân tạo Siêu trí tuệ.
Từ danh mục của Grayscale, Bittensor cung cấp một thị trường nơi người dùng có thể tạo, huấn luyện và chia sẻ mô hình trí tuệ nhân tạo, kiếm phần thưởng khi đóng góp vào mạng lưới. Pantera Capital hậu thuẫn cho giao thức này. Trong khi đó, Filecoin cung cấp lưu trữ phi tập trung và phân phối các bộ dữ liệu lớn cần thiết cho việc huấn luyện và triển khai trí tuệ nhân tạo.
Livepeer, dùng mạng truyền hình video phi tập trung xây dựng trên blockchain Ethereum. Nó sử dụng thuật toán trí tuệ nhân tạo để mã hóa lại video thành nhiều định dạng, cải thiện chất lượng và thực hiện các tác vụ chỉnh sửa video bằng trí tuệ nhân tạo. Render dựa trên Solana là một mạng GPU phi tập trung có thể được sử dụng cho các tác vụ trí tuệ nhân tạo đòi hỏi tài nguyên GPU đáng kể, chẳng hạn như huấn luyện mô hình học sâu.
Tạp chí: Lỗ hổng phổ biến yêu thích của nhóm Lazarus tiết lộ — Phân tích về lỗ hổng Crypto
Nguồn: Cointelegraph
