vana concluiu seu Estratégico de Captação de Recursos em 2025-02-23.

DataFi combina Blockchain com a demanda de dados de IA, demonstrando um enorme potencial. Garante a soberania dos dados, atrai força de trabalho global e oferece aos usuários a oportunidade de participar da revolução da IA. Apesar dos desafios, o DataFi ainda tem a possibilidade de reestruturar o ecossistema de dados de IA, promovendo o desenvolvimento de um mercado aberto e justo.

A ascensão e inovação da plataforma de Blockchain Layer 1 de IA Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial, a arquitetura tradicional de blockchain já não consegue atender às necessidades de computação de alto desempenho e processamento de dados complexos das aplicações de IA. Isso impulsionou o surgimento de plataformas de blockchain Layer 1 otimizadas para IA, que apresentam características diversificadas em termos de arquitetura técnica, cenários de aplicação e modelos de negócios. Este artigo analisa profundamente cinco projetos líderes de AI Layer1: Bittensor, Vana, Kite AI, Nillion e Sahara. Bittensor: infraestrutura de rede de IA descentralizada Bittensor, como um dos primeiros exploradores no campo da Blockchain de IA, está empenhado em construir uma rede colaborativa de inteligência artificial aberta e descentralizada. O seu objetivo é quebrar as barreiras de centralização na pesquisa e desenvolvimento de IA, permitindo que mais participantes contribuam em conjunto.

O ecossistema de encriptação do Sudeste Asiático está em plena expansão: Observações e percepções da conferência Devcon. A Tailândia está se tornando um participante chave no florescente ecossistema de encriptação e Web3 do Sudeste Asiático. Com uma população de mais de 70 milhões de pessoas, a Tailândia tem amplamente adotado a tecnologia blockchain sob políticas de apoio do governo à inovação e ao crescimento da economia digital. Medidas como a isenção de impostos sobre investimentos em tokens digitais reforçam ainda mais a atratividade da Tailândia como um centro de investimento em blockchain. A adoção de blockchain em toda a região do Sudeste Asiático está se desenvolvendo rapidamente, graças à população tecnologicamente habilidosa da região e à infraestrutura em constante aprimoramento. Este impulso de desenvolvimento foi particularmente evidente durante a recente semana do Devcon, que incluiu várias atividades importantes, como a Semana de Blockchain da Tailândia, a Cimeira EVM 2024 e eventos relacionados ao NEAR. Esses encontros destacaram a posição de liderança da Tailândia no vibrante campo do Web3 no Sudeste Asiático, abrindo caminho para um crescimento e criação adicional.

A combinação de IA e Web3 traz novas oportunidades de poder de computação e compartilhamento de dados, promovendo o desenvolvimento de mercados de descentralização, melhorando o treinamento e a inferência de modelos de IA, e impulsionando o progresso em finanças, infraestrutura e novas narrativas. Esta fusão visa realizar uma distribuição justa e transparente de recursos, servindo melhor a humanidade.

O potencial da pista de dados de IA e a ascensão do Web3 DataFi Na era em que o mundo compete para construir os melhores modelos de base, a capacidade de computação e a arquitetura do modelo são sem dúvida importantes, mas a verdadeira barreira de proteção é o dado de treinamento. Este artigo irá explorar o potencial da corrida de dados da IA, bem como como o Web3 DataFi pode tornar-se uma nova força emergente neste campo. A importância dos dados de IA A capacidade de processamento, os modelos e os dados são os três pilares dos modelos de IA. Com a popularização da arquitetura transformer e a resolução gradual dos problemas de capacidade de processamento, a importância dos dados tem se tornado cada vez mais evidente. O treinamento de modelos é dividido em duas fases: pré-treinamento e ajuste fino, que requerem diferentes tipos de dados. 1. Fase de pré-treinamento: é necessário um grande volume de textos, códigos e outras informações extraídas da internet. 2. Fase de ajuste fino: é necessário um conjunto de dados projetado e selecionado com precisão para desenvolver habilidades específicas do modelo. Estas duas classes de dados constituem o núcleo da pista de dados de IA. Acompanhando