L'IA a été intégrée à la chaîne depuis si longtemps, mais qui a résolu le point sensible "les données sont mortes, le calcul est obscur, les résultats sont flous" ?
Les anciens projets dépendent soit des oracles pour transmettre des données, soit la chaîne est tellement encombrée qu'elle en devient paralysée. L'entraînement AI ressemble à assembler un puzzle les yeux fermés, les résultats des inférences ne peuvent tout simplement pas être vérifiés - jusqu'à l'apparition de @irys_xyz.
Ses données programmables intègrent une logique d'exécution, sans avoir besoin d'oracles ou de ponts inter-chaînes, les données vivent directement sur la chaîne ; l'IrysVM compatible EVM peut accéder nativement au stockage, la collaboration AI n'a enfin plus besoin de jongler entre les couches. L'architecture multi-livre est encore plus efficace, le Submit Ledger pour la validation temporaire, le Publish Ledger pour le stockage permanent, mettant définitivement fin aux congestions ; le mécanisme de "PoW utile + staking" ne permet que la montée en chaîne de données de haute qualité, les mineurs malveillants seront également sanctionnés, la qualité des données ne doit vraiment pas être une préoccupation.
Ce qui est le plus impressionnant, c'est son support complet pour l'IA : Le calcul avec le plan de GPU sur la chaîne permet de vérifier la provenance des données lors de l'entraînement, et l'inférence repose sur la validation croisée pour garantir la transparence. Du début de la résolution des points douloureux de l'IA sur la chaîne, jusqu'à la brillante conclusion d'une habilitation full-stack, @irys_xyz prouve avec sa force technique qu'il est véritablement l'infrastructure dont l'IA a besoin.
C'est vraiment une infrastructure conçue sur mesure pour l'IA, transformant le passé de "faire avec" en "correspondance précise", avec un potentiel futur totalement visible.
Dernièrement, je rappelle que le TGE du projet arrive bientôt. Pour ceux qui veulent grimper dans le classement, saisissez cette dernière opportunité pour faire un sprint !
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L'IA a été intégrée à la chaîne depuis si longtemps, mais qui a résolu le point sensible "les données sont mortes, le calcul est obscur, les résultats sont flous" ?
Les anciens projets dépendent soit des oracles pour transmettre des données, soit la chaîne est tellement encombrée qu'elle en devient paralysée. L'entraînement AI ressemble à assembler un puzzle les yeux fermés, les résultats des inférences ne peuvent tout simplement pas être vérifiés - jusqu'à l'apparition de @irys_xyz.
Ses données programmables intègrent une logique d'exécution, sans avoir besoin d'oracles ou de ponts inter-chaînes, les données vivent directement sur la chaîne ; l'IrysVM compatible EVM peut accéder nativement au stockage, la collaboration AI n'a enfin plus besoin de jongler entre les couches. L'architecture multi-livre est encore plus efficace, le Submit Ledger pour la validation temporaire, le Publish Ledger pour le stockage permanent, mettant définitivement fin aux congestions ; le mécanisme de "PoW utile + staking" ne permet que la montée en chaîne de données de haute qualité, les mineurs malveillants seront également sanctionnés, la qualité des données ne doit vraiment pas être une préoccupation.
Ce qui est le plus impressionnant, c'est son support complet pour l'IA :
Le calcul avec le plan de GPU sur la chaîne permet de vérifier la provenance des données lors de l'entraînement, et l'inférence repose sur la validation croisée pour garantir la transparence. Du début de la résolution des points douloureux de l'IA sur la chaîne, jusqu'à la brillante conclusion d'une habilitation full-stack, @irys_xyz prouve avec sa force technique qu'il est véritablement l'infrastructure dont l'IA a besoin.
C'est vraiment une infrastructure conçue sur mesure pour l'IA, transformant le passé de "faire avec" en "correspondance précise", avec un potentiel futur totalement visible.
Dernièrement, je rappelle que le TGE du projet arrive bientôt. Pour ceux qui veulent grimper dans le classement, saisissez cette dernière opportunité pour faire un sprint !
Classement Kaito Yap :
#irys # KAITO @cn_irys_xyz @KaitoAI #Starboard