🌞 GM fortsätter att utforska: Varför fyller 0G nyckelluckan i Web3 AI? Under de senaste två åren har de flesta diskussionerna om AI i Web3 fokuserat på "hur man tränar modeller med on-chain-data" eller "låter AI kontrollera plånböcker och utföra transaktioner". Men det är få som på allvar löser ett problem: Har kedjan i sig förmågan att bära högfrekvent databehandling och dataöverföring för AI-applikationer? Uppgifterna från 0G-testnätet är faktiskt ett direkt svar på denna fråga: • Hög TPS garanterar att AI-förfrågningar inte kommer att köas; • Multinoder garanterar att samtal inte kommer att blockeras; • Den stora användarbasen säkerställer att ekosystemet inte är overksamt; • Modulär arkitektur säkerställer dynamiska framtida prestandauppgraderingar. Detta innebär att 0G gör grundkonstruktionen av "AI+Web3 motorvägen". Medan de flesta projekt fortfarande pratar om sloganen "AI måste finnas i kedjan", löser de redan den fysiska flaskhalsen "bilar kan inte köra". På infrastrukturnivå, när AI exploderar i kedjan, är sådana projekt ofta de första som skördar utdelning. @KaitoAI @0G_labs @michaelh_0g #kaitoai #yap
币到家 BDJ
币到家 BDJ11 aug. 15:28
Den här utgivningscykeln är ett viktigt steg från "utvecklarprojekt" till "användarprojekt" från @0G_labs Många AI+Web3-projekt dör vid ett tillfälle: tekniken är hård, men den är för svår för användarna att använda. @0G_labs uppdatering 7.14–8.4 tror jag att det löser det gamla problemet. För det första slår dimensionalitetsreduktionen till på verktygsnivå Nationell instrumentpanel för energiproduktion: Du kan köra uppgifter om datorkraft utan att förstå kommandoraden. Det som brukade ta 5 minuter att slå ett kommando görs nu på 30 sekunder. · SDK kör webbläsaren direkt: Det här är goda nyheter för frontend- och nätverksprojekt – du kan komma åt datorkraftnätverket utan att bygga en server. För det andra, den dubbla reparationen av prestanda och erfarenhet Felkorrigeringar vid tokenberäkning, finjustering är mer exakt och träningen är mer stabil, vilket bara behövs för team som vill köra stora modeller i kedjan. Kedjeskanning och lagringsskanning nytt gränssnitt, mobiloptimering, så att du kan kontrollera kedjan med din mobiltelefon utan att fastna. Kranen har uppgraderats, framgångsgraden för att ta emot vatten har förbättrats och testnätverket slösar inte längre tid på att fastna. För det tredje är den ekologiska idén mer uppenbar Den nya dokumenthemsidan har en tydlig ingång och kärnresurser kan hittas med ett ögonkast. Validerare, arkivnoder och RPC-riktlinjer från tredje part har alla förenklats, vilket tydligt förbereder för att fler noder ska ansluta sig. Därefter kommer den att stödja finjustering av anpassade modeller, vilket är en viktig signal om ekologisk öppenhet - tjänstemannen monopoliserar inte modellen, och användarna kan ta med sin egen. ———— Det här är inte en enkel versionsiteration, utan en omvandling av användarupplevelsen. Tidigare var 0G mer som ett paradis för tekniknördar, men nu närmar det sig allmänhetens användningsvanor. Slutsats: Efter att den tekniska tröskeln sänkts är antalet användare en explosiv variabel. Mönstret för AI L1 kommer inte alltid att vara en tävling mellan teknik och teknik, utan kommer snart att bli en tävling mellan människor - den som kan fånga användarna snabbast kommer att sätta standarden. I denna våg av uppdateringar banar 0G väg för att fånga människor. #0GLabs #AI #Web3 #kaitoai #yap
31,61K