En el último año, el enfoque de la competencia en el campo de la inteligencia artificial se ha centrado principalmente en la escala de los modelos y la capacidad de diálogo humano. Sin embargo, con el avance continuo de la tecnología, está surgiendo una nueva tendencia que está atrayendo especialmente la atención de los desarrolladores de agentes inteligentes on-chain. Esta tendencia revela un desafío clave en el desarrollo futuro de la IA: obtener datos reales, oportunos y no manipulados.
Los expertos señalan que incluso los sistemas de IA más avanzados, si los datos de entrada son falsos, obsoletos o manipulados, sus resultados seguirán careciendo de valor. Este punto destaca la importante influencia de la calidad de los datos en el rendimiento de la IA.
Tomando como ejemplo el asistente de inversión en AI on-chain, este agente necesita comprender con precisión la situación de los activos del usuario, verificar en tiempo real el estado de ejecución de las transacciones y poder sincronizar datos a través de múltiples plataformas de blockchain (como Solana, BNB y zkSync). Si falta una verificación efectiva entre cadenas, agregación de datos y tecnología de compresión on-chain, tal sistema de AI no podrá alcanzar su potencial y solo podrá tomar decisiones basadas en información limitada.
En este contexto, surgieron soluciones técnicas como Lagrange. Lagrange no es solo una herramienta simple de provisión de datos, sino que actúa más como un asistente multifuncional de IA on-chain, integrando gestión de datos, verificación y activación. Específicamente, Lagrange desempeña tres roles clave:
1. Oficial de datos: encargado de recolectar y organizar datos cross-chain. 2. Verificador: asegurar la autenticidad y la integridad de los datos. 3. Activador: Activa el comportamiento de IA correspondiente según el estado de los datos.
A través de la capacidad de agregación de datos entre cadenas al estilo SQL, Lagrange proporciona una "visión" clara para la IA en la cadena, lo que le permite comprender completamente la dinámica del ecosistema blockchain. Esta capacidad es crucial para desarrollar aplicaciones de IA en la cadena que sean eficientes y confiables, y podría convertirse en un factor clave para impulsar el desarrollo de la próxima generación de integración entre blockchain y IA.
A medida que esta tendencia avanza, podemos prever que la competencia futura en IA no solo dependerá de la sofisticación de los algoritmos, sino también de cómo construir un ecosistema que pueda ofrecer datos de alta calidad, en tiempo real y verificables. Esto abrirá nuevos escenarios de aplicación para la combinación de la tecnología blockchain y la inteligencia artificial, potencialmente revolucionando campos como las finanzas descentralizadas, la gestión de la cadena de suministro y los sistemas autónomos.
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GweiWatcher
· hace11h
¡Bien hecho zksync!
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GateUser-c802f0e8
· hace11h
¿Qué es esto? Ni siquiera se compara con Lido.
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SleepyValidator
· hace11h
¿Hay datos de cross-chain fiables?
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ImpermanentPhilosopher
· hace11h
Es difícil encontrar datos reales, hay un montón de falsos.
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pvt_key_collector
· hace11h
¿Quién entiende de Cadena de bloques?
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0xSoulless
· hace11h
Activos en la cadena, solo espera a que te tomen por tonto.
En el último año, el enfoque de la competencia en el campo de la inteligencia artificial se ha centrado principalmente en la escala de los modelos y la capacidad de diálogo humano. Sin embargo, con el avance continuo de la tecnología, está surgiendo una nueva tendencia que está atrayendo especialmente la atención de los desarrolladores de agentes inteligentes on-chain. Esta tendencia revela un desafío clave en el desarrollo futuro de la IA: obtener datos reales, oportunos y no manipulados.
Los expertos señalan que incluso los sistemas de IA más avanzados, si los datos de entrada son falsos, obsoletos o manipulados, sus resultados seguirán careciendo de valor. Este punto destaca la importante influencia de la calidad de los datos en el rendimiento de la IA.
Tomando como ejemplo el asistente de inversión en AI on-chain, este agente necesita comprender con precisión la situación de los activos del usuario, verificar en tiempo real el estado de ejecución de las transacciones y poder sincronizar datos a través de múltiples plataformas de blockchain (como Solana, BNB y zkSync). Si falta una verificación efectiva entre cadenas, agregación de datos y tecnología de compresión on-chain, tal sistema de AI no podrá alcanzar su potencial y solo podrá tomar decisiones basadas en información limitada.
En este contexto, surgieron soluciones técnicas como Lagrange. Lagrange no es solo una herramienta simple de provisión de datos, sino que actúa más como un asistente multifuncional de IA on-chain, integrando gestión de datos, verificación y activación. Específicamente, Lagrange desempeña tres roles clave:
1. Oficial de datos: encargado de recolectar y organizar datos cross-chain.
2. Verificador: asegurar la autenticidad y la integridad de los datos.
3. Activador: Activa el comportamiento de IA correspondiente según el estado de los datos.
A través de la capacidad de agregación de datos entre cadenas al estilo SQL, Lagrange proporciona una "visión" clara para la IA en la cadena, lo que le permite comprender completamente la dinámica del ecosistema blockchain. Esta capacidad es crucial para desarrollar aplicaciones de IA en la cadena que sean eficientes y confiables, y podría convertirse en un factor clave para impulsar el desarrollo de la próxima generación de integración entre blockchain y IA.
A medida que esta tendencia avanza, podemos prever que la competencia futura en IA no solo dependerá de la sofisticación de los algoritmos, sino también de cómo construir un ecosistema que pueda ofrecer datos de alta calidad, en tiempo real y verificables. Esto abrirá nuevos escenarios de aplicación para la combinación de la tecnología blockchain y la inteligencia artificial, potencialmente revolucionando campos como las finanzas descentralizadas, la gestión de la cadena de suministro y los sistemas autónomos.