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🌞 GMは調査を続けています:なぜ0GがWeb3 AIの重要なギャップを埋めているのか? 過去 2 年間、Web3 における AI に関する議論のほとんどは、「オンチェーン データを使用してモデルをトレーニングする方法」または「AI にウォレットを制御してトランザクションを実行させる方法」に焦点を当ててきました。
しかし、問題を真剣に解決する人はほとんどいません。
チェーン自体には、AI アプリケーション向けの高周波コンピューティングとデータ送信を伝送する機能がありますか?
0G テストネットのデータは、実際にはこの質問に対する直接的な答えです。
• 高い TPS により、AI リクエストがキューに入れられないことが保証されます。
• マルチノードにより、通話がブロックされないことが保証されます。
• 大規模なユーザーベースにより、エコシステムがアイドル状態にならないようにします。
- モジュラーアーキテクチャにより、将来のパフォーマンスのダイナミックなアップグレードが保証されます。
これは、0G が「AI+Web3 ハイウェイ」の基盤エンジニアリングを行っていることを意味します。 ほとんどのプロジェクトはまだ「AI はチェーン上にある必要がある」というスローガンについて話していますが、すでに「車は走れない」という物理的なボトルネックを解決しています。 インフラストラクチャ レベルでは、AI がチェーン上で爆発的に普及すると、そのようなプロジェクトが最初に配当を得ることがよくあります。
@KaitoAI @0G_labs @michaelh_0g #kaitoai #yap

8月11日 15:28
このウェーブは、@0G_labsから「開発者プロジェクト」から「ユーザープロジェクト」への重要なステップです
多くの AI+Web3 プロジェクトは、テクノロジーは熾烈ですが、ユーザーにとって使いにくいため、一度は死んでしまいます。
アップデート7.14–8.4@0G_labs、この古い問題が修正されたと思います。
まず、工具レベルでの寸法削減が
National Power ダッシュボード: コマンドラインを理解しなくても、コンピューティングパワータスクを実行できます。 コマンドを打つのに5分かかっていたことが、30秒で完了するようになりました。
· SDKはブラウザを直接実行します:これはフロントエンドおよびネットワークプロジェクトにとって朗報です-サーバーを構築せずにコンピューティングパワーネットワークにアクセスできます。
第二に、パフォーマンスとエクスペリエンスの二重の修復
トークン計算エラーが修正され、微調整がより正確になり、トレーニングがより安定し、これはチェーン上で大規模なモデルを実行したいチームにのみ必要です。
チェーンスキャンとストレージスキャンの新しいインターフェイス、モバイルの最適化により、携帯電話でチェーンを動かなくなることなく確認できます。
蛇口がアップグレードされ、水の受水成功率が向上し、テストネットワークが立ち往生して時間を無駄にすることがなくなりました。
第三に、生態学的な考え方がより明白です
新しいドキュメントホームページは入り口が明確で、コアリソースが一目でわかります。
バリデーター、アーカイブ ノード、サードパーティの RPC ガイドラインはすべて簡素化され、より多くのノードが参加する準備が明確に行われました。
次に、エコロジカルなオープン性の重要なシグナルであるカスタムモデルの微調整をサポートします - 公式はモデルを独占せず、ユーザーは独自のモデルを持ち込むことができます。
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これは単純なバージョンの反復ではなく、ユーザー エクスペリエンスの変革です。
過去には、0G はテクノロジーオタクの楽園のようでしたが、現在は一般大衆の使用習慣に近づいています。
結論:技術的な閾値が下がった後、ユーザー数は爆発的な変数です。
AI L1 のパターンは、必ずしもテクノロジーとテクノロジーの競争ではなく、すぐに人と人の間の競争になるでしょう。
このアップデートの波の中で、0G は人々をつかむ道を切り開いています。
#0GLabs #AI #Web3 #kaitoai #yap

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