Buen punto aquí por @mtorygreen. Piense en general, muchos no entienden (todavía) cuán grande y diversa es realmente la pila de DeAI. ¿Te preguntas a qué me refiero? 1) Capa de aplicación / UX: @Infinit_Labs (capa UX agencial + estrategia de mercado) @AIWayfinder (automatización de UX impulsada por agentes) @HeyAnonai (plataforma DeFAI impulsada por IA) +++ 2) Capas y marcos de infraestructura de agentes de IA @TalusNetwork (centro de coordinación onchain para agentes de IA) @TheoriqAI (marco de coordinación de enjambres) @Spectral_Labs (agentes inteligentes en cadena) @gizatechxyz (agentes algorítmicos sin custodia) +++ 3). Capas de ejecución nativas de IA @NEARProtocol (cadena de bloques de alto rendimiento nativa de IA) @wardenprotocol (aplicaciones inteligentes con integraciones nativas de IA) @ritualnet (cadena soberana para IA) +++ 4) Inferencia y capas de inteligencia abierta: @opentensor (red darwiniana de IA) @AlloraNetwork (red de ML de automejora) @SentientAGI (AGI...
Cuando la gente habla de DeAI, hay algo que siempre olvidan:
Datos.
Los modelos son tan buenos como la información con la que están entrenados, y están surgiendo redes descentralizadas para suministrarla.
Dos tokens para ver: $GRASS (datos web) y $HONEY (datos de mapas)
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