AI与加密：发现先锋团队和项目
开源和闭源AI模型的优劣之争日益激烈，但随着加密网络的发展，人们开始探讨如何利用加密网络加速AI发展。一些团队已经开始在分布式计算网络上训练AI模型，并建立开源的机器学习协调平台。此外，还有团队致力于构建AI代理或链上代理网络，以加速加密网络上的经济活动。这些发展为AI和加密网络带来更多可能性，例如Bittensor和其他协调平台的重要性，以及Autonolas允许开发人员将代理和相关服务创建为NFT。预计代理与链上协议交互的数量将继续增长，特别是通过共享图形结构。许多团队也专注于AI系统的数据组件。 摘要由 Mars AI 生成 本摘要由 Mars AI 模型生成，其生成内容的准确性、完整性还处于迭代更新阶段。
一文速览 AI 代理类型及值得关注的项目
创建 AI 代理的需求日益增长，这些智能助手旨在简化加密应用程序的使用。
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Bankless：聚焦加密领域最热门的人工智能机会
本文介绍了新兴行业Crypto x AI，它将加密货币和人工智能结合起来。这些项目旨在通过去中心化计算和利用区块链的原则来创造一个更公平的人工智能生态系统。一些领先的项目包括io.net、Akash和Render，让任何人都可以参与到人工智能的发展中。此外，一些项目正在采用零知识机器学习技术，而人工智能代理也在DeFi平台上发挥作用。加密货币和人工智能的结合有巨大的潜力，可能会挑战像OpenAI这样的巨头。
Bankless：盘点加密货币领域最热门的人工智能机会
本文盘点了 zkML、AI 代理、去中心化计算等方面的创新项目。
加密货币和人工智能结合，利用区块链的去中心化原则，为人工智能技术发展创造公平竞争环境。开放和协作的方式构建人工智能技术，利用零知识机器学习确保准确性。人工智能代理成为加密货币和DeFi生态系统中的重要一环。这种结合有巨大潜力，可能挑战巨头如OpenAI。 摘要由 Mars AI 生成 本摘要由 Mars AI 模型生成，其生成内容的准确性、完整性还处于迭代更新阶段。
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