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Solana 的 AI 浪潮初现：黑客松亮点

SendAI 主办的 Solana AI 黑客松圆满结束，总奖金超过 27.5 万美元，共收到 300 多个项目。黑客松旨在构建 Solana 网络的 AI 代理和工具，涵盖自主聊天代理、社交媒体代理、Meme 代理、基础设施、代币工具、DeFi 代理和交易代理七个赛道。Solana 生态系统通过黑客松等活动，大力培育新兴项目，营造了鼓励创新和合作的环境，预计这将促进其 AI 生态系统的良性增长。
Solana  AI 代理  黑客松  SendAI  DeFi  Solana AI Hackathon 

AI Agent浪潮：在加密领域，技术与角色扮演并行发展

本文探讨了加密货币与人工智能代理（AI Agent）结合的趋势，分析了ai16z和Virtuals Protocol等领先项目如何通过开源框架和增长策略推动AI Agent的发展。文章还展望了多代理系统、基于代理的链上接口以及替代框架的未来，并强调了加密支付轨道为AI Agent带来的经济活力，以及AI Agent为加密市场带来的效率提升和创新潜力。
AI Agent  加密货币  多代理系统  链上接口  框架  DeFi 

bci/acc：平衡人工智能超级智能之路

文章探讨了通过脑机接口（BCI）加速人类智慧的发展，以应对人工超级智能（ASI）的挑战，提出了bci/acc的概念，旨在通过大规模应用BCI技术实现人类超级智能（HSI）。
ASI  BCI  bci/acc  HSI  人工智能  脑机接口 

VirtualsProtocol初探

先简单说说virtual是做什么的。VirtualsProtocol。VirtualsProtocol作为去中心化的AIAgent「生产工厂」，为不同的AIAgent的发布提供支持。VirtualsProtocol的平台币VIRTUAL已经突破10亿市值并且还在不
AI  pump.fun 
  • ben46
  • 发布于 2024-12-19
  • 阅读 ( 1811 )
  • ( 73 )

🔥 人工智能代理 + 加密货币：下一个热门技术潮流？

本文深入探讨了AI Agent与加密货币结合的新兴趋势，分析了其在开发者和加密社区中的迅速升温现象。文章介绍了AI Agent的定义、特点、应用场景，并列举了多个实际案例和开发框架，包括Truth Terminal、Eliza等，同时讨论了潜在的风险和挑战。
AI Agent  加密货币  Solana  Eliza  DeFi  区块链 
  • csjcode
  • 发布于 2024-12-18
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web3 代理：新的元叙事

本文探讨了Web3 AI代理的兴起及其市场潜力，分析了当前Web3 AI代理的状态，包括其功能、经济模型和面临的中心化问题。文章还讨论了Web3 AI代理的设计空间、未来发展方向，以及更好的通证经济模型、真正的去中心化、更多模式和更好的工具的重要性。
Web3 AI代理  AI代理  去中心化  通证经济模型  智能合约  人工智能 

FLock.io：人工智能民主化的基础层

文章探讨了当前AI行业缺乏透明度和信任，以及高准入门槛限制了AI应用扩展的问题。为了解决这些挑战，文章介绍了FLock.io，一个旨在通过将区块链元素与联邦学习方法相结合，实现AI模型生命周期民主化的平台，目标是创建一个更具创造性和可信赖的AI行业。
联邦学习  区块链  人工智能  数据隐私  模型训练  FLock.io 

哪个 AI 编程助手在 Solidity 语言上表现更出色

评估各个 AI 编程助手在 Solidity 语言上的表现
Solidity  AI 

人工智能代理：研究与应用

这篇文章深入探讨了自主AI代理的概念，特别是基于大型语言模型（LLM）的代理在各个领域中的应用，包括游戏、治理、科学和机器人技术。文章详细介绍了代理的架构、记忆系统、感知能力、推理与规划，以及它们如何在复杂环境中动态互动和决策。通过多代理系统的框架，研究了如何利用这些代理实现智能协作和优化任务执行，同时也提出了在代理智能的发展中需要面对的伦理和社会问题。
AI代理  语言模型  智能系统  多代理架构  推理与规划  记忆系统 
  • accelxr
  • 发布于 2024-11-21
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加密原生 AI 代理框架之战

这篇文章深入探讨了加密原生的人工智能代理框架，分析了它们如何结合区块链技术与人工智能进行创新。通过对比现有的框架，文章阐述了这些新框架的必要性及其对未来金融交易的影响，同时评估了各种框架的特点与设计。文章还提供了不同框架适合构建的多种AI代理类型，并展望了未来这些技术的发展趋势。
AI代理  区块链  加密技术  LangChain  自主代理  代理框架 

Concrete ML v1.7：Transformer 模型微调与 DNA 祖源应用

Concrete ML v1.7 版本发布，引入了多项新功能，包括在加密数据上微调 LLM 模型和神经网络，利用 GPU 加速提升加密推理的性能（最高可达 1-2 倍），以及展示了一个通过加密 DNA 预测祖源的 Hugging Face space 示例。此外，该版本还支持 Python 3.11 和 PyTorch 2。
Concrete ML  同态加密  LLM  GPU加速  DNA祖源分析  加密推理 
  • ZamaFHE
  • 发布于 2024-10-09
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解决深度学习和LLM中的可复现性挑战：我们的旅程

本文讲述了在深度学习和LLM中实现可复现性的挑战，特别是使用Nvidia GPU时，浮点运算的非结合性以及硬件差异会导致结果不一致。文章分享了通过重写GEMM CUDA kernel，避免使用Tensor Cores，并确保运算顺序的确定性来解决这一问题，最终在不同硬件上实现了模型输出的一致性。
可复现性  深度学习  LLM  CUDA  GEMM  量化 

可证明的水印提取

本文介绍了 zkDL++ 框架，该框架旨在为可证明的 AI 提供支持。zkDL++ 解决了生成式 AI 水印技术中的关键问题：如何在保护隐私的同时确保可证明性。通过改进 Meta 开发的水印系统，zkDL++ 解决了需要对水印提取器进行保密以避免攻击的问题，并提供了一种更安全的解决方案。此外，zkDL++ 能够高效地证明任何深度神经网络（DNN）的完整性。
零知识证明  深度神经网络  水印技术  zkDL++  密码学  卷积神经网络 

去中心化 AI 的前沿

本文探讨了去中心化AI领域中最有前景的想法和技术，包括计算、数据、模型和评估的去中心化方法，以及多代理系统和代理经济的发展方向。文章提出了38个关于去中心化和分布式AI的构想，并探讨了相关的机遇和挑战，强调了在AI领域实现无偏见、无需许可和开放创新的重要性。
去中心化AI  分布式AI  多代理系统  代理经济  模型评估  数据 incentivization 

智能互联网 IOI

本文介绍了“智能互联网”（IOI）的概念，它是一个开放、去中心化的市场，允许用户直接与人工智能能力互动。通过将需求方（需要完成任务的用户）与供应方（AI模型、代理和多代理工作流）连接，IOI 旨在革新技术帮助人们实现更多目标的方式。文章还探讨了 IOI 的架构、面临的挑战以及潜在的经济影响。
智能互联网  人工智能  AI代理  去中心化  多代理工作流  经济影响 

什么是 Allora Network (ALLO) - 综合概述

Allora Network 是一个去中心化的AI平台，它构建在Cosmos Layer 1区块链上，旨在通过在模型之间实现持续的、协作的学习来打破机器智能的孤岛。其特点是使用Inference Synthesis机制，AI agents可以预测彼此的模型，创建一个自我完善的网络。该网络由顶级加密基金支持，并利用ALLO通证驱动价值交换，以确保网络的经济安全。
去中心化AI  区块链  Cosmos  Inference Synthesis  ALLO通证  ZKML 

通过 Concrete ML 加速 ML 的 FHE：超越我们之前论文的基准测试结果

Zama团队使用Concrete ML加速了同态加密（FHE）在机器学习中的应用，并成功超越了之前论文中的基准测试结果。他们通过改进编译器，分离了机器学习和密码学任务，并采用了MLIR框架，支持多种硬件加速器。实验结果表明，新的Concrete ML在执行速度上有了显著提升，例如NN-20模型比2021年的结果快21倍。
同态加密  机器学习  Concrete ML  TFHE  MLIR  神经网络 
  • ZamaFHE
  • 发布于 2024-07-24
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使用 Concrete ML 构建端到端加密的类 23andMe 基因测试应用程序

本文介绍了如何使用 Concrete ML 构建一个端到端加密的类似于 23andMe 的基因测试应用程序。文章重点介绍了 Zama Bounty Program Season 5 中两个获胜的解决方案，它们都使用了全同态加密（FHE）来保护敏感的 DNA 数据，并对这两种方案的实现原理、精度和性能进行了分析，展示了 FHE 在保护个人身份信息（PII）方面的价值。
全同态加密  Concrete ML  基因测试  隐私保护  机器学习  DNA 
  • ZamaFHE
  • 发布于 2024-07-18
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Concrete ML v1.6：更大的神经网络和预训练的基于树的模型

Concrete ML v1.6 版本提升了大型神经网络的延迟，增加了对预训练的基于树模型的支持，并通过引入 DataFrame 模式和简化 Logistic 回归训练的部署，从而简化了协作计算。该版本还展示了深度 MLP 模型和 ResNet18 模型的延迟改进，并提供了加密训练和 DataFrame 模式的增强功能。此外，还包含用于Windows系统的GPU支持。
Concrete ML  预训练模型  神经网络  全同态加密  DataFrame  隐私计算 
  • ZamaFHE
  • 发布于 2024-07-06
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Web3游戏和娱乐中AI代理的案例分析

这篇文章深入探讨了AI代理在区块链游戏和娱乐领域的演变及其未来潜力。
AI代理  区块链  游戏  虚拟伴侣  NPC  去中心化