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A internet mudou a forma como fazemos compras, enquanto a blockchain está a mudar a forma como participamos.
Quando experimentei pela primeira vez a lógica do produto @watchdotfun, a sensação mais intuitiva foi realmente um sentimento de justiça.
Nos sorteios ou actividades tradicionais, é difícil para os utilizadores saber se todo o processo é transparente.
As regras não são públicas, os resultados não são transparentes, e os participantes só conseguem escolher confiar na plataforma.
O surgimento do Watchdotfun mudou esta estrutura. A plataforma executa o processo de sorteio através de um mec

Muitas pessoas falam sobre IA focando em parâmetros de modelo e capacidades.
Mas quem realmente trabalha em desenvolvimento entende melhor que o problema geralmente não está no modelo, mas na integração.
Plataformas diferentes, interfaces diferentes, sistemas de preços diferentes — quando há cada vez mais modelos de IA, os custos de desenvolvimento na verdade aumentam constantemente.
Depois de contactar @dgrid_ai, surgiu uma abordagem muito interessante.
Padronizar a forma como se chamam os modelos de IA.
DGrid oferece uma interface RPC de IA unificada que permite aos programadores chamar múlt

A velocidade de evolução da IA é rápida, mas uma questão nunca foi bem resolvida: de onde vêm os dados?
Os dados de treino, dados de inferência e as informações de contexto que os modelos precisam ler continuamente ainda estão armazenados principalmente em servidores centralizados.
Depois de compreender profundamente a arquitetura de @0G_labs, descobriremos que eles estão tentando resolver este problema mais fundamental: colocar verdadeiramente os dados da IA na rede blockchain.
0G construiu uma camada de disponibilidade de dados com alto débito e a combinou com uma rede de armazenamento distr

Se alargarmos um pouco a perspetiva do desenvolvimento da indústria de IA, descobriremos um ciclo interessante.
Cada avanço tecnológico primeiro se concentra e depois se dispersa gradualmente.
Isto aconteceu com a Internet, com a computação em nuvem, e a IA parece estar a repetir o mesmo caminho.
É por isso que tenho dedicado cada vez mais atenção a projetos como @dgrid_ai.
Eles estão a tentar fazer algo muito fundamental.
Transformar a inferência de IA numa rede aberta, em vez de uma capacidade exclusiva de poucas plataformas.
Através da execução de tarefas de inferência em nós distribuídos,

Se tens estado a usar vários produtos de IA recentemente, provavelmente terás uma experiência muito real: cada plataforma tem o seu próprio ecossistema.
Os modelos ficam bloqueados nas plataformas, as estruturas de preços são diferentes, os métodos de chamada são diferentes, e até é difícil verificar os dados e resultados.
Isto é bastante semelhante ao início da internet, os serviços tornam-se mais fortes, mas o controlo fica cada vez mais centralizado.
É por causa deste contexto que comecei a recompreender o que @dgrid_ai está a tentar fazer.
Estão a tentar construir uma rede de inferência de