dHedge a réalisé une nouvelle levée de fonds le 2020-08-27.

Bittensor est un réseau de machine learning décentralisé qui utilise la technologie blockchain pour résoudre le problème de la centralisation des données et favorise le partage et l'optimisation des modèles d'IA grâce à un mécanisme d'incitation équitable. Son jeton TAO est utilisé pour acheter des ressources de calcul et pour la gouvernance communautaire. L'architecture de subnet de Bittensor et son mécanisme de consensus innovant garantissent la sécurité et l'efficacité du réseau. À l'avenir, avec la combinaison de l'IA et du Web3, le potentiel de marché est énorme, mais il existe un risque de baisse des revenus.

L'article examine le développement rapide des technologies d'intelligence artificielle et ses défis dans le contexte du Web3, en mettant en avant Bittensor comme un projet innovant de réseau d'IA décentralisé. Bittensor offre des ressources de calcul pour l'apprentissage automatique grâce à un mécanisme d'incitation équitable et une architecture de sous-réseaux diversifiée, favorisant l'optimisation de l'écosystème. Bien que les perspectives d'avenir soient optimistes, il est également nécessaire de rester vigilant face aux risques de projets de faible qualité.

Le réseau CESS est en train de devenir rapidement un Benchmark. Le stockage Web3 offre une infrastructure entièrement Décentralisation, dépassant les capacités de l'IPFS. Pour les utilisateurs qui suivent la participation à des Airdrops, l'apprentissage du chiffrement et l'infrastructure Blockchain, le CESS Network apporte innovation et opportunités. En tant que créateur de contenu pour Gate, je suis ici pour expliquer pourquoi le CESS Network est en train de fixer de nouvelles normes pour le stockage Web3. Pourquoi le système de fichiers interstellaire a-t-il besoin d'une mise à niveau IPFS a ouvert la voie à un stockage de fichiers pair à pair basé sur l'adressage de contenu, utilisant une table de hachage distribuée (DHT) qui permet un accès aux données immuables et décentralisées. Cependant, il présente également des limitations : les nœuds doivent rester en ligne pour fournir des données, ce qui entraîne des problèmes potentiels de temps d'arrêt et de disponibilité des données. Malgré sa résilience, IPFS manque de la robustesse requise pour une utilisation Web3 de niveau entreprise.

L'article explore comment le réseau Bittensor redéfinit l'intelligence collective grâce à un mécanisme de décentralisation dans le contexte de la révolution de l'IA. Le parcours de développement de Bittensor, son architecture réseau et son mécanisme de consensus présentent progressivement ses caractéristiques d'allocation efficace des ressources et d'incitation à la participation des utilisateurs. Dans les perspectives d'avenir, il est souligné que ce projet pourrait favoriser la fusion entre le Web3 et l'IA, mais nécessite encore une validation sur le marché.

Révolution de l'IA : le passage de la centralisation à la Décentralisation Le développement rapide des technologies d'intelligence artificielle nous entraîne dans une toute nouvelle ère axée sur les données. Les avancées révolutionnaires dans des domaines tels que l'apprentissage profond et le traitement du langage naturel rendent les applications de l'IA omniprésentes. L'émergence de ChatGPT en 2022 a déclenché une véritable explosion dans l'industrie de l'IA, suivie par l'apparition de divers outils d'IA, de la génération de texte à la production vidéo, l'IA transforme notre façon de travailler et de vivre. On estime qu'en 2030, la taille du marché de l'industrie de l'IA atteindra des sommets impressionnants de 185 milliards de dollars. Cependant, l'industrie de l'IA est actuellement principalement dominée par quelques géants de la technologie, ce qui entraîne inévitablement une série de défis tels que la centralisation des données et la répartition inégale des ressources de calcul. En même temps, le concept de décentralisation de Web3 offre de nouvelles possibilités pour résoudre ces problèmes. Dans le réseau distribué de Web3, le paysage du développement de l'IA devrait être redéfini. Dans