VANA 價格

Binance - USDT市場 #VANA - 異常購買活動 14秒內241K USDT（21%） P: 3.91 🔴（1.06%） 24小時交易量: 1.38M USDT

→ $TAO 和 @vana 是同一論點的延續：沒有所有權的數據是一個破碎的系統。

➥ 克服數據稀缺 - AI 數據來源 沒有可靠的訓練數據，AI 無法發揮其全部潛力。 遺憾的是，80% 的 AI 項目因數據質量差或無法驗證而失敗，這突顯了數據來源在開發可靠 AI 系統中的重要性。 今天，我們將探討解決 AI 數據來源多方面問題的項目。 每個項目都解決了一個關鍵方面，包括用戶擁有的數據、透明的鏈上記錄、知識產權貨幣化和數據流動性。 讓我們深入了解！ 🧵 … — @vana / $VANA Vana 是一個去中心化網絡，專注於用戶擁有的數據，旨在改變數據的所有權、共享和貨幣化。 它整合了個人伺服器主權、區塊鏈協調、現代密碼學和代幣經濟激勵，提供用戶通過 DataDAOs 和貢獻證明對其數據使用和權限的可編程控制。 -- — @OpenledgerHQ / $OPN OpenLedger 是一個專注於 AI 的區塊鏈，將數據、模型和代理轉化為流動的可交易資產。它與 EVM 兼容，因此您可以無縫連接現有的錢包和合約。 它的 Datanets 功能用於協作數據集創建，歸屬證明確保所有 AI 貢獻都是可追溯的並得到公平獎勵。 … — @oceanprotocol / $OCEAN Ocean Protocol 通過安全的數據貨幣化解決 AI 的數據問題，而不妥協隱私。通過數據 NFT 和數據代幣，數據所有者保持控制，同時允許通過代幣門控權限訪問 AI 訓練。 他們的計算到數據方法使 AI 模型能夠在數據集上訓練，而不暴露原始數據，確保數據來源，同時為數據貢獻者創造可持續的收入流。 … — @getoro_xyz / $ORO ORO 通過創建一個公平的市場來解決 AI 的私人數據短缺，用戶在保持隱私的同時貢獻個人數據用於 AI 訓練。他們的加密技術確保在訓練過程中數據的完整性和來源。 用戶通過任務和社交鏈接為數據貢獻賺取 ORO 積分，解決了激勵高質量、可驗證訓練數據的關鍵問題，這是 AI 迫切需要的。 … — @campnetworkxyz / $CAMP Camp Network 是一個 Layer-1 區塊鏈，現代化 AI 代理的知識產權基礎設施。它使創作者能夠擁有、共享和貨幣化他們的知識產權，同時允許 AI 代理在全球知識產權登記處通過其來源證明訓練經過驗證的用戶擁有的數據。 Camp 解決了 AI 快速增長與創作者保護系統之間的關鍵差距，確保可驗證的數據來源和所有參與者在 AI 驅動的創意經濟中公平的價值捕獲。 ... — @StoryProtocol / $IP Story Protocol 通過使知識產權可編程和可交易，解決了 AI 的 80 萬億美元知識產權瓶頸。 它通過自動化許可、歸屬和版稅分配，提供權利清晰的專業數據集用於 AI 訓練，跨衍生圖譜。 Story 使數據提供者能夠無權限地許可不可爬取的數據集，同時確保知識產權所有者獲得公平的補償。這解決了 AI 對合法合規、高質量訓練數據的關鍵需求，規模化推出了他們的新產品 @psdnai 與 @a16zcrypto。 … — @irys_xyz / $IRYS Irys 是一個完整的數據鏈，使訓練數據瞬間可驗證和可編程。Irys 提供與數據來源的密碼學證明的集成執行，速度如磁碟。 使 AI 開發者能夠訪問可追溯的、權利清晰的數據集，同時確保數據創作者獲得公平的補償，解決了困擾 AI 訓練的基本驗證問題。 … — @LazAINetwork LazAI 通過數據錨定代幣 (DAT) 解決 AI 的數據不對齊危機，使訓練數據可驗證和可追溯。他們的驗證計算框架使用零知識證明和共識協議確保數據來源的防篡改。 在保持數據源透明驗證的同時，確保數據貢獻者獲得公平補償，直接解決了困擾 AI 訓練數據集的可靠性問題。LazAI 由 @ProjectZKM 和 @MetisL2 孵化。 … — @Lilypad_Tech Lilypad Network 是一個去中心化計算平台，旨在通過分佈式的 GPU 和其他資源為 AI 和機器學習工作負載提供動力。 它使用戶能夠在無伺服器環境中運行容器化作業，例如 AI 模型推理，同時允許計算提供者貨幣化他們的硬體，AI 開發者擁有、部署並從他們的模型中獲利。 … — @grass / $GRASS Grass Network 是一個去中心化平台，用戶通過用戶設備或 Grasshopper 分享未使用的互聯網帶寬來賺取被動收入。它建立在 Solana 上，為 AI 訓練、網絡抓取和價格檢查或廣告監控等任務提供公共網絡數據，均由經過驗證的實體提供。 這種方法以道德的方式支持 AI 開發，利用大型數據集，避免與科技巨頭相關的集中控制和隱私問題。