人工智能应用示例***,人工智能***教程

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• 1、【AI赛道】去中心化AI:应用场景及主要项目盘点

【AI赛道】去中心化AI:应用场景及主要项目盘点

Aethir的应用场景和前景包括AI训练和推理、云游戏以及虚拟现实与物联网等多个领域。在AI领域，GPU的稀缺性导致了算力的限制，而Aethir提供了去中心化的算力支持，尤其对于初创AI项目至关重要。云游戏方面，Aethir的GPU网络作为云服务器，为跨设备运行的云游戏提供计算和渲染支持。

未发币潜力项目盘点如下：基础设施 Polyhedra：专注于使用 ZKP 技术的全栈基础设施，重点在于互操作性、可扩展性和隐私性。它通过分布式方式生成 SNARK 证明，并以此开发 zk 全栈项目（zkBridge，zk-DID，zk-NFT）。zkBridge 测试网已上线，有空投预期。

PowerPod项目专注于建设去中心化的电动汽车充电网络，通过结合区块链技术和电动汽车充电，重新定义充电体验。PowerPod正在部署方便高效的充电站，为用户提供便捷的充电服务，并***推出硬件装置，让充电站使用者获得代币激励。Depin项目与DeFi项目有着显著的不同，更加重视扩大用户规模并与现实生活场景紧密结合。

RSS3通过提供自由、高效和安全的去中心化资讯流，致力于成为Web3 和AI 技术之间的桥梁。它通过技术迭代，促进社交、金融和电商等领域的以AI 为驱动的应用程式开发。RSS3是Web3 与AI人工智慧结合赛道的先锋。

有意思的是，这四家公司主要从事的都是计算机视觉方面的产品开发。事实上，在AI领域，除了智能语音技术，计算机视觉技术的应用场景也颇为丰富。 讯飞也并没有忽视...事实上，科大讯飞早就在打造自己的AI生态***，时至今日已经进行到0版本。

在AI和Web3的热门赛道中，RSS3被视为融合两者潜力的关键桥梁。RSS3，作为开放网络的信息分发协议，旨在通过去中心化的方式为AI、搜索和社交提供信息索引基础设施，其目标是解决AI与Web3如何有效结合的问题。早在AI热潮低谷期，RSS3就尝试将Web3的去中心化资讯流与AI深度整合，打破协议间的信息壁垒。

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