@mtorygreen 提出了一个很好的观点。一般来说,很多人(还)不理解 DeAI 堆栈实际上是多么庞大和多样化。
想知道我是什么意思吗?
1 ) 应用/用户体验层:
@Infinit_Labs(代理用户体验层 + 策略市场)
@AIWayfinder(代理驱动的用户体验自动化)
@HeyAnonai(AI 驱动的 DeFAI 平台)
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2 ) AI 代理基础设施层和框架
@TalusNetwork(AI 代理的链上协调中心)
@TheoriqAI(群体协调框架)
@Spectral_Labs(智能链上代理)
@gizatechxyz(非托管算法代理)
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3 ) AI 原生执行层
@NEARProtocol(AI 原生高性能区块链)
@wardenprotocol(具有原生 AI 集成的智能应用)
@ritualnet(AI 的主权链)
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4 ) 推理与开放智能层:
@opentensor(达尔文式 AI 网络)
@AlloraNetwork(自我改进的机器学习网络)
@SentientAGI(开源 AGI)
@Fetch_ai(全球首个 Web3 LLM)
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5 ) 数据收集 + 市场层:
@OpenledgerHQ(可归属数据市场 + SLM 微调)
@oceanprotocol(用于 AI 的代币化数据市场)
@Hivemapper(去中心化地图数据)
@grass(数据收集激励基础设施)
@vana(数据主权的开放网络)
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6 ) GPU/计算层:
@ionet(最大的去中心化 GPU 聚合器)
@akashnet_(去中心化计算网络)
@AethirCloud(去中心化计算网络)
@theblessnetwork(边缘计算网络)
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7 ) 隐私层:
@ArciumHQ(高性能、并行化的 MPC 网络)
@nillionnetwork(专注于盲计算的 MPC 驱动 AI 推理)
@zama_fhe(FHE 领域的领导者,协处理器网络即将推出)
@inconetwork(支持 TEE + FHE 的模块化隐私层)
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8 ) 存储与 DA 层:
@eigen_da(由 Ethereum 保障的超大规模 DA 层)
@0G_labs(用于存储、计算和扩展的 AI 原生 L1)
@celestia(模块化数据可用性层)
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请注意,这些类别中还有很多很多项目,这只是为了举例,敬请关注即将发布的完整生态系统概述。

当人们谈论 DeAI 时,总有一些事情他们总是忘记:
数据。
模型的好坏取决于它们所训练的信息,而去中心化网络正在出现以提供这些信息。
两个值得关注的代币:$GRASS(网络数据)和 $HONEY(地图数据)
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