Crypto X AI は、次のラウンドで Memecoin の軌道にとどまるだけではありません。弱気市場は、より詳細な調査に適しています。より実現可能な物語を理解することによってのみ、将来的に波の頂点に到達できます。

昨今の AI トラックに関するさまざまなレポートを整理していたところ、Coinbase Ventures @cbventuresがリリースした Crypto + AI スタックを思い出しました

FLock.io: 分散型 AI で Crypto+AI トラックを再構築し、Web3 インテリジェント エコシステムを構築

JK @jonathankingvc暗号通貨と AI を組み合わせる理想的なシナリオには、さまざまな暗号通貨インフラで対話する AI エージェントが含まれます。 AI によって作成されたソフトウェア コード (スマート コントラクト) により、Dapps の数が急増し、ユーザー エクスペリエンスが向上し、ユーザーは独自の AI ビッグ モデルを所有、管理し、そこから利益を得ることができるようになりました。 それを分割する

1. コンピューティングパワー層は、Aethirなどの分散コンピューティングパワープロバイダーによって支配されています。

2. トレーニングデータセットをコアとしてAIビッグモデルのデータ層を拡張する

3. さまざまな新しいAIベースのインフラ(トレーニング/プライバシー推論/Agnetプラットフォーム)で構成されるミドルウェア層

4. アプリケーション層

現状、個人投資家が直接体験できるCrypto+AIアプリケーションレイヤー製品は非常に少なく、体験も良くないようです。最も直接的な理由は、アプリケーション層の下のいくつかの層のスタックの基礎がまだ構築されていないことです。

最近、モデル自体から始まるオンチェーンインセンティブを通じて分散型 AI とモデルトレーニングを推進してきたFLock.io @flock_ioは、暗号通貨トラック専用の大規模モデルをトレーニングすることによってのみ自らの能力を証明できることに気づきました。物語はより大規模な分散型 AI モデルのトレーニングに関するものですが、プロジェクトの初期段階でニッチな分野の優れた製品によってルートの実現可能性が検証され、 FLock.ioの初期の支持者が増えたため、 FLock.ioの Web3 エージェントモデルが誕生しました。

FLock.io: 分散型 AI で Crypto+AI トラックを再構築し、Web3 インテリジェント エコシステムを構築

アプリケーション層の Crypto AI エージェントがインテリジェント アシスタントである場合、そのビッグ モデルはアシスタントの頭脳に相当します。深い経験と知識があってこそ、あらゆるやり取りを自分にとって適切なものにし、あらゆる指示を正しく実行することができます。

FLock.ioの Web3 AI エージェント ビッグモデルの最も優れた指標は、FC 精密マッチング精度 75.93% です。簡単に言えば、Web3 の AI ビッグモデルをよりよく理解できることを意味します。他のモデルが認識できない、または意味不明な指示については、Web3 AIエージェントモデルはAI Arena Task 1の共同フレームワークに基づいてIO.netなどの業界トラックパートナーと協力し、分散型トレーニングを通じて単一のデータソースの偏差を減らし、Web3 AIエージェントモデルに基づいて呼び出されるAIエージェントをより実用的かつ正確なものにします。

FLock.io: 分散型 AI で Crypto+AI トラックを再構築し、Web3 インテリジェント エコシステムを構築

この時点で、暗号通貨製品の自然なインセンティブ特性から派生したエコロジカルな成長のフライホイールとして、 FLock.ioについて言及する必要があります。

FLock.io: 分散型 AI で Crypto+AI トラックを再構築し、Web3 インテリジェント エコシステムを構築

基本的な$FLock を通じて、より多くの高品質なモデル トレーナーが参加するよう奨励され、より高品質なデータとトレーニング スキルがもたらされます。

1. これらの貢献は、より優れた AI ビッグモデルの構築に役立ちます。

2. より強力な AI モデルにより、より機能が豊富で実用的なエージェントや Dapp を呼び込むことができます。

3. 実用的な DApps と AI エージェントは、Web3 モデルのサポートにより強力な市場競争力を持ち、より多くの収益を生み出します。

4. 大規模なモデルを呼び出すエージェントと Dapps が増えると、トレーナーのモデルインセンティブが増加します。

5. これらの新しいデータと使用状況のフィードバックにより、大規模な AI モデルをさらに最適化および改善できます。同時に、エコシステムの繁栄により、報酬と表彰を通じて、より多くの高品質のモデル トレーナーが参加するようになります。

この継続的な正のフィードバックのサイクルを通じて、 FLock.ioエコシステムは継続的な成長と自己強化を実現できます。 AI インフラは、Crypto AI 分野は言うまでもなく、まだ初期段階にあります。業界でFLock.ioのようなインフラ構築者がさらに増えることを期待しています。モデルの強固な基盤を築くことによってのみ、より安定した、繁栄するアプリケーション レイヤーが実現します。