智云鏈|NBAI_NBAI幣價格_NBAI最新價格_NBAI交易所

智云鏈

Nebula AI 致力于構建去中心化的人工智能計算基礎鏈（智云鏈），通過將GPU礦機轉化成人工智能計算服務來減少傳統工作量證明的能源耗費。NBAI代幣用于購買計算能力，例如：開發者測試；DAI應用的使用；DAI訓練服務購買等等。

項目目標

為了改善?前中?化云計算的現狀，我們利?區塊鏈技術的去中?化特性將??智能機器在全球范圍內進?計算能?的租?和分配。區塊鏈加密技術有效規避了內部泄密問題的存在，?分布式的 AI 計算單元的維護則交給了????的??智能計算單元的擁有者，極?地減少了維護的?作量。這個總?標，可以拆分成以下?個??標：

1. 共享 AI 計算平臺

共享 AI 計算設備平臺將解決 AI 設備的擁有者和使?者之間的不平衡的需求狀況。AI 計算設備的擁有者?法 100% 得發揮其計算潛?從?導致了部分計算資源的閑置。與此同時，?量需要??智能的計算能?的?戶又?法得到經濟?效的AI 計算資源。通過區塊鏈技術完成的點到點?付以及區塊鏈記賬技術可以讓共享AI 算?以最便捷的?式完成?付和共享。

Avalanche生態DEX Trader Joe核心團隊宣布決定停用veJOE:5月19日消息，Avalanche生態DEX Trader Joe核心團隊宣布決定停用veJOE，用戶可以從veJOE中提取JOE代幣，veJOE將繼續作為V1流動性挖礦的助推器，但預計發送到V1流動性挖礦的veJOE將在2024年1月結束的計劃排放時間表之前停止。

團隊稱，自2022年11月中旬推出流動性賬簿以來，流動性賬簿池支持95%以上的交易量，繼續發送veJOE以獎勵V1 Yield Farms的流動性提供者不再是明智的做法。[2023/5/19 15:13:23]

2. AI 物理計算單元

?量的 GPU 計算礦機可以轉換成 AI 計算單元，從?從單純的哈希計算轉換成更有意義的 AI 任務計算。由于 AI 計算的特殊性，需要預裝指定的系統并且定期更新客戶端，包括記賬系統，才能更好的發揮硬件的性能以及分享 AI 計算能?。

谷歌副總裁警告不要盲目投資ChatGPT:2月15日消息，谷歌副總裁、有“互聯網之父”之稱的溫特·瑟夫（Vint Cerf）在美國加利福尼亞州一場會議上表示，不要因為ChatGPT“是一個熱門話題”，這項技術“很酷”，就爭先恐后地投資對話式人工智能（AI）。

?“每個人都在談論ChatGPT或谷歌版的對話式AI（Bard），但我們知道，它們并不總是按照我們希望的方式運行。”

?瑟夫表示，不要僅僅因為這項技術“真的很酷”就去投資，它甚至無法一直保持正常工作，會出現錯誤。?（鞭牛士）[2023/2/15 12:07:40]

3. 去中?化 AI 應用

去中?化 AI 應?（Decentralized AI Application）接?系統時需要對應的接?讓 DAI App 程序員以便捷的?式進?開發調?以使?平臺中強?的計算能?。主要包含?付 API，計算能?估算 API，?作量預估 API 等等，從?加快 AI 應?的開發速度。

Mirror推出Web3訂閱服務，讀者可連接錢包訂閱內容:7月27日消息，Mirror宣布推出web3訂閱服務。新功能允許讀者用錢包訂閱任何Mirror發布的內容，并在新內容發布時接收電子郵件通知。

對于內容創作者來說，該功能可以輔助建立一個基于錢包的社區。[2022/7/27 2:39:52]

4. 集成 IPFS 分布式存儲

去中?化應?需要使??件存儲系統來存儲數據，?個選項就是 IPFS 的存儲系統來替代傳統的中?化云存儲或者本地?件存儲，從?實現更好的分布式存儲。

IPFS 星際?件系統（InterPlanetary File System，縮寫 IPFS）是?個旨在創建持久且分布式存儲和共享?件的?絡傳輸協議。它是?種內容可尋址的對等超媒體分發協議。在 IPFS ?絡中的節點將構成?個分布式?件系統。未來的 IPFS?部分會使?跨鏈技術調?，關于跨鏈技術，請見跨鏈服務調?。

布拉德：當前縮表是一個良好的開端:金色財經報道，美聯儲布拉德表示，當前縮表是一個良好的開端，我們在量化緊縮上面必須要走的距離并非看起來那樣遠。[2022/6/21 4:41:24]

5. AI ?程師培養中心

Nebula AI 將建?系統的??智能培養中心，提供??智能實踐領域的基礎知識，?程師們通過系統學習，項?實操，逐步在產品設計中建?和訓??智能模型。我們致?于傳播??智能?業最新應?和知識、培養輸送優秀??智能?才。以填補?才缺?、充分發揮??智能在商業中的?量為使命。

使用價值

系統的代幣?于購買計算能?，當訓練數據?較?的時候，消耗的代幣?較少，當訓練數據?的時候消耗的代幣相應增多。?付的費?與訓練成本和當前代幣的價值有關。為每個 1080Ti 的顯卡計算?分鐘產?的計算能?，也就是 7514 GFLOP/s× 60。

用戶使用場景

1. 量化交易

量化交易從很早開始就運?機器進?輔助?作，分析師通過各種量化模型，設計?些指標，觀察數據分布，將機器當做?個運算器來使?。直到近些年機器學習的崛起，數據可以快速海量地進?分析、擬合和預測，從?更加精確預?未來?融產品的?情?向，然?這些模型的計算需要?量的??智能計算能?。如果采?傳統的?式，每個交易部門都需要??建??套數據中?。?共享計算能?可以省去昂貴的維護費?。讓?融交易公司更加專注于預測本?。

2. 人工智能學習者計劃

?校?前開始逐漸開設??智能課程，這種趨勢在未來?年將會更加流?，學?學習的時候?般會選擇在本機運??任務，在學校機房運?耗時的任務。然?這些碎?化的任務，完全可以?區塊鏈算?云解決。低成本的 AI 計算服務?常適合學?完成各種運算練習，快速修改??的模型。

3. 生物醫學人工智能

腫瘤的早期篩查意義重?，但由于早期癌癥病變區域?，傳統?法難以判斷良惡性，給臨床診斷造成了困難，醫?往往需要通過活檢的?式進?檢測，不僅增加了醫療成本，也給病?帶來巨?痛苦。?將??智能運?于醫學影像識別和多學科協作診斷，可以有效突破這?難點，提?醫?診斷能?、幫助快速決策，促進醫療服務向個體化、精準化轉變。

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