UNI:AI 与区块链融合 CNTM优势如何?未来将会怎样?

区块链和AI可以说是当今最热门的两个技术方向了。在一般人看来,这两大技术似乎没有什么交叉的地方,因为区块链和AI分别属于是技术谱系的两个极端:一个是在封闭数据平台上培育中心化的智能,另一个则是在开放数据环境下促进去中心化的应用。但是有人却认为,AI与区块链融合可能会对整个技术范式都产生革命性影响。我们看看是如何分析的。不可否认,AI和区块链是促进创新节奏并且给每一个行业都引入了剧变的两大重要技术。每一项技术都有其自身的技术复杂度以及商业影响,但如果这两个强强联合的话也许会从头开始对整个技术范式进行重新设计。

本文旨在窥探一下AI与区块链的融合所产生的潜能,并且讨论这一联盟的标准定义、挑战以及好处,以及该领域的一些有趣的玩家。

区块链技术

区块链是“一种允许互不相识的人信任一个事件的共享记录的技术”。

Deus Finance攻击者已将1134枚BNB转移到Tornado Cash:金色财经报道,据PeckShieldAlert监测,Deus Finance攻击者已将1,134枚BNB(约27.7万美元)转移到Tornado Cash。2023年5月5日,Deus Finance在以太坊链上推出稳定币DEI、Arbitrum和BNB Chain上被利用,导致总损失约640万美元[2023/6/28 22:05:50]

数据被存储在名为区块的刚性结构里面,这些区块又通过散列值彼此连接为一条链。区块有一个头部,以及含有真实交易数据的内容部。既然每一个区块都是跟上一个连接的,所以随着参与者和区块的数量不断发展,在没有取得网络的共识的情况下想要篡改任何信息都是极其困难的。

这一技术的本质力量不仅仅是颠覆性技术,而更多在于它是旨在“改变中介范畴”的基础性技术。分布式总账技术的确会降低验证和联网的成本,进而影响市场结构并最终使得新的市场形成。

Venus Protocol更新:BNB Chain将独家接管BNB Bridge攻击者的仓位:6月12日消息,BNB Chain上借贷协议Venus Protocol刚刚删除了“若BNB达清算门槛,BNB Chain将接管平台BNB头寸 ”的推文,并修改了措辞,称“2022年11月,BNB Chain提交了一份由社区通过的治理提案,将BNB Bridge攻击者的仓位独家清算给BNB Chain核心团队,目的是确保挪用资产的安全,防止任何进一步影响和出售清算。列入白名单的钱包最初由3000万美元的USDT提供资金,以确保防止Venus损失并通过此Venus治理批准机制提供额外支持。”

此前HashDit表示,BNB Bridge攻击者在Venus平台的924,821枚BNB(约249万美元) 存款面临清算,此次Venus Protocol发布的更新系对此言论的回应。[2023/6/12 21:31:39]

区块链正在变革传统商业模式,正在将价值朝着与之前的技术栈背道而驰的方向分配:如果说15年前投资应用比投资协议技术更有意义的话,在区块链的世界里价值将集中在共享协议层,而在应用层的利润水平将非常微薄。

BNB Chain即将销毁超180万枚BNB,价值逾7.4亿美元:4月19日消息,bnbburn.info数据显示,BNB Chain将在Q1的首次销毁行动中销毁超过180万枚BNB(具体为1839786.26枚),按照BNB 403.22美元的价格计算,总价值为741,840,738.874美元。

去年12月下旬,币安宣布实施新的BNB自动销毁程序,并立即生效。季度销毁将被BNB自动销毁取代,为BNB社区提供更大的透明度和可预测性。当BNB总发行量低于1亿时,BNB自动销毁将停止。[2022/4/19 14:33:37]

AI将如何改变区块链

尽管区块链极其强大,但也存在自身的限制。其中一些是技术相关的,而有的则来自于金融服务领域固有的思想陈旧的文化,但所有这些都会在某种程度上受到AI的影响:

电力消耗:挖矿是一项极其困难的任务,需要大量的电力才能完成。而AI已经被证明是优化电力消耗的有效手段,所以我认为类似结果也可以在区块链方面实现。这也许会导致挖矿硬件方面的投资下降;

可伸缩性:比特币正在稳步地以每10分钟1MB的节奏在发展,目前累计已达85GB。中本聪首次提出可以把“区块链修剪”作为可能解决方案,但是AI可以引入诸如联邦学习等新的去中心化学习系统,或者引入新的数据分片技术来让系统更加高效。

区块链如何改变AI

反过来再看看区块链可能会对机器学习系统的发展产生什么样的影响。说得更仔细一点,区块链可以:

帮助AI解释自己:AI黑盒遭遇了可解释性的问题。有一个清晰的审计跟踪不仅可以提高数据的可信性,还可以提高模型的可信度,也为追溯机器决策过程提供了一条清晰的途径。

动态 | AnChain.ai 完成由 SIG 海纳亚洲领投的 430 万美元 Pre-A 轮融资:区块链安全公司 AnChain.ai 完成由 SIG 海纳亚洲及 AMINO Capital 领投的 430 万美元 Pre-A 轮融资,该轮融资投资者还包括 Sand Hill Angels。AnChain.ai 致力于 AI 驱动来维护区块链生态安全,由大数据及人工智能专家 Victor Fang 博士和 Ben Wu 联合创立。 链闻此前报道,AnChain.ai 于 2018 年 10 月完成数百万美元种子轮融资,投资方为吴军博士等创办的硅谷知名风险投资机构丰元创投 Amino Capital 、华尔街对冲基金背景的风险投资机构华岩资本 CRCM Ventures 等,并于 2018 年 11 月完成 SIG 海纳亚洲、Brain Robotics Capital、明道未来资本的一轮融资。[2020/2/15]

提高人工智能的有效性:安全的数据共享意味着更多的数据,然后就会有更好的模型,更好的行动,更好的结果......以及更好的新数据。到头来网络效应是最重要的东西。

降低市场的准入障碍:区块链将促进更干净、更有组织的个人数据的建立。其次,区块链会促进新市场的出现:比如数据市场;比如模型市场;甚至最后可能还会出现AI市场。因此,简单的数据共享和新的市场,再加上区块链数据验证一起,这些将提供更加顺畅的集成,从而降低小企业的进入门槛,缩小科技巨头的竞争优势。在降低进入门槛的努力中,我们实际上解决了两个问题,即提供更广泛的数据访问以及更有效的数据货币化机制;

增加对人工的信任:一旦我们的部分任务将交给自动虚拟代理来管理,清晰的审计跟踪将可以帮助机器人相互信任。在有了分项数据以及协调决策,再加上有健壮的机制到达法定人数的安全手段之后,这最终还将增加机器与机器之间的交互和交易。

减少灾难性风险的情况:DAO中编写的具有特定智能合约的AI只能执行那些动作,除此以外再无更多。

AI版块密码CNTMCNTM是什么币种?

很多投资者想要知道究竟这个CNTM是什么币种?下面就让小编为大家带来CNTM币的介绍。

Connectome是一个其干区块链核心技术开发的DeFi人丁智能投顾平台,支持DeFi产品上链交易,理财产品去中小化AI测评,流动件控矿,一键式智能投顾,智能客服等,通过大数据多维分析,A模型演练,为用户提供接近一站式的,定制化人工智能投资顾问服务,为理财产品发行人,投资用户提供全方位的区块链解决方案。

Connected2Me成就回顾

基于人工智能的个性化金融服务:

去中心化的理财产品AI测评;

通过AI模型演练为用户提供定制化的AI顾问服务;为什么推荐欧易CNTM:

1.欧易AI概念,每次热点只要某安开头,ok必定不会落下,目前AI板块火爆,概念普及中。

2.总市值才一千多万美金,币种严重被低估。

3.横盘洗了一年,每次不管行情多差,只要拉盘不低于一倍,跌有限涨无限。

4.据调查其ai项目已经完全落地前天走势属于周线级别启动。

5.提早布局,等待风口启动,火箭式拉升。

CNTM币的优势:

1专为Web3打造2基于最先进的人工智能技术3类似于ChatGPT,基于ChatGPT的模式打造的搜索引擎4由传统的主动搜索变为自动搜索,即根据用户的特征来为其推送其所需的内容搜索引擎的名字:Jinn(神灯精灵,可以满足人类的各种愿望用来代指在Web3里用户想要的东西都能通过Jinn获得)CNTM未来发展;

1.基于ChatGPT的理论,创建CNTM的GPT平台:Jinn;

2.为Jinn加入双引擎结构:GPT引擎+传统搜索引擎,从而实现Web3的AI搜索功能;

3.将Jinn与CNTM1.0的板块结合,增强金融领域的AI搜索推荐功能;

Jinn=ChatGPT+Sparrow

结论

区块链和AI是技术谱系的两个极端:一个是在封闭数据平台上培育中心化的智能,另一个则是在开放数据环境下促进去中心化的应用。然而,如果我们能找到一个聪明的方式让这两个一起协作的话,总的正外部性就能够在瞬间放大出去。

这两大技术的融合当然还有技术和伦理内涵,比方说我们应该如何对区块链上面的数据进行编辑?可编辑的区块链是不是解决方案?AI—区块链的融合会不会把我们推向成为数据囤积者的道路上?

说实话,我认为我们唯一能做的就是不断试验。

郑重声明: 本文版权归原作者所有, 转载文章仅为传播更多信息之目的, 如作者信息标记有误, 请第一时间联系我们修改或删除, 多谢。

链链资讯

中币交易所UNI:Uniswap 将在币安链上推出

加密货币的治理在促进去中心化概念方面发挥了重要作用。尽管如此,即使一群志同道合的人定期聚在一起对新提案进行投票,投票结果也会反映出不同的意见。公众号:小七财圈加密治理比你知道的更具性.

[0:15ms0-2:774ms