ซานตาคลารา แคลิฟอร์เนีย 22 มกราคม 2568 Chainwire
CARV ซึ่งเป็นระบบนิเวศลูกโซ่ AI ที่ทำให้เกิดอำนาจอธิปไตยของข้อมูลในวงกว้าง วันนี้ได้เปิดตัว DATA Framework เพื่อเปลี่ยนแปลงวิธีที่ตัวแทน AI โต้ตอบกับข้อมูลทั้งแบบออนไลน์และออฟไลน์ กรอบงานแปลงข้อมูลคงที่ให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ ช่วยให้ตัวแทน AI สามารถวิเคราะห์ ปรับใช้ และดำเนินการได้อย่างอิสระด้วยความชัดเจนและความเป็นอิสระอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน
ในสภาพแวดล้อมที่มีการกระจายอำนาจในปัจจุบัน ข้อมูลที่กระจัดกระจายและไม่สามารถเข้าถึงได้จะจำกัดศักยภาพของปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) ด้วยการแก้ปัญหาความท้าทายที่สำคัญเหล่านี้ กรอบงานข้อมูล – การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล ความน่าเชื่อถือ และการรับรอง – มอบความสามารถในการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ในขณะที่ยังคงรักษามาตรฐานความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยที่เข้มงวด ความก้าวหน้านี้กำหนดนิยามใหม่ของวิธีดำเนินการ AGI ภายในระบบนิเวศแบบกระจายอำนาจ สร้างความเป็นไปได้ใหม่ๆ สำหรับทั้งนักพัฒนาและผู้ใช้
“AGI ต้องการมากกว่าพลังในการคำนวณ แต่ต้องการข้อมูลอัจฉริยะ” Yukai Tu ซีทีโอของ CARV กล่าว “DATA Framework เชื่อมช่องว่างระหว่างข้อมูลดิบและการดำเนินการที่มีความหมาย โดยกำหนดมาตรฐานใหม่สำหรับการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในระบบนิเวศแบบกระจายอำนาจ”
กรอบข้อมูล
DATA Framework ทำหน้าที่เป็นหูเป็นตาให้กับตัวแทน AI ทำให้พวกเขามีความสามารถในการรับรู้ ตีความ และดำเนินการกับข้อมูลในระบบนิเวศที่มีการกระจายอำนาจ ด้วยการแปลงข้อมูลคงที่ให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ กรอบงานดังกล่าวช่วยให้ตัวแทน AI สามารถตัดสินใจแบบเรียลไทม์อย่างชาญฉลาด ขณะเดียวกันก็รักษาความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยที่ไม่มีใครเทียบได้ โดยใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีล้ำสมัย เช่น การพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์, Trusted Execution Environments (TEE) และ CARV ID เพื่อให้มั่นใจว่าการเข้าถึงข้อมูลมีความสมบูรณ์ รับรู้บริบท และรักษาความเป็นส่วนตัว
คุณสมบัติที่สำคัญ ได้แก่ :
- เมตริกและแท็กที่ได้รับการปรับปรุง: ระบุวาฬ ผู้ค้า และผู้ควบคุมตลาดด้วยข้อมูลเชิงลึกที่ปรับแต่งและนำไปปฏิบัติได้
- บูรณาการรหัส CARV: การเชื่อมโยงข้อมูลประจำตัว Web2 กับพฤติกรรม Web3 เพื่อความเข้าใจแบบองค์รวมของผู้ใช้
- ข้อมูลเชิงลึกแบบออนไลน์แบบเรียลไทม์: การดำเนินการอัตโนมัติตามกิจกรรมบล็อกเชน เช่น การโอนโทเค็นและแนวโน้มของตลาด
- การรวมข้อมูลแบบ Cross-Chain และ Off-Chain: ให้ข้อมูลเชิงลึกที่ครอบคลุมโดยการรวมแหล่งข้อมูลหลายแหล่งเข้าด้วยกัน
ประโยชน์สำหรับนักพัฒนาและผู้ใช้
สำหรับ นักพัฒนาDATA Framework ช่วยลดความยุ่งยากในการสร้างเอเจนต์ AI ที่ชาญฉลาดและเป็นอิสระมากขึ้นด้วยเครื่องมือในตัวสำหรับการเข้าถึงและประมวลผลข้อมูลที่ครบถ้วนสมบูรณ์ แอปพลิเคชันมีตั้งแต่บอทการซื้อขายที่ตอบสนองทันทีไปจนถึงการเปลี่ยนแปลงของตลาดไปจนถึงตัวแทน AI สำหรับการเล่นเกมที่มีความสามารถในการโต้ตอบที่ชาญฉลาดและเป็นส่วนตัว
สำหรับ ผู้ใช้DATA ช่วยให้สามารถควบคุมและสร้างรายได้จากข้อมูลส่วนบุคคลได้อย่างปลอดภัย ในขณะเดียวกันก็มอบประสบการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่ได้รับการปรับแต่งโดยเฉพาะ ด้วยการเชื่อมช่องว่างของความไว้วางใจและส่งเสริมการทำงานร่วมกัน กรอบงานจะสร้างระบบนิเวศที่ทุกคนตั้งแต่ธุรกิจไปจนถึงผู้ใช้แต่ละรายจะได้รับประโยชน์อย่างเท่าเทียมกัน
แอปพลิเคชันทั้งสองนี้นำไปสู่กรณีการใช้งานในอนาคตอันได้แก่:
- การซื้อขายและการแจ้งเตือน: บอทอัตโนมัติที่วิเคราะห์กิจกรรมบล็อกเชนแบบเรียลไทม์ ระบุโอกาสทางการตลาดและดำเนินการซื้อขาย
- วิวัฒนาการการเล่นเกม: NPC อัจฉริยะและสหายที่เรียนรู้และปรับตัว ปรับปรุงการมีส่วนร่วมและการเล่นซ้ำ
- นวัตกรรมเดไซ: ความร่วมมือด้านการวิจัยที่รักษาความเป็นส่วนตัว เร่งความก้าวหน้าในด้านการแพทย์และวิทยาศาสตร์
- การปรับเปลี่ยนในแบบองค์รวม: สหาย AI ที่ให้การสนับสนุนด้านอารมณ์ที่ชาญฉลาดซึ่งปรับให้เหมาะกับความต้องการของแต่ละบุคคล
ขับเคลื่อนวิวัฒนาการของ AGI
DATA Framework ของ CARV เป็นมากกว่าชุดเครื่องมือ แต่เป็นรากฐานสำหรับการพัฒนาการทำงานร่วมกันของ AGI ด้วยการทำให้ตัวแทน AI สามารถแบ่งปันข้อมูลเชิงลึก เรียนรู้แบบไดนามิก และดำเนินการโดยอัตโนมัติภายในระบบนิเวศที่มีการกระจายอำนาจ CARV กำลังปูทางไปสู่อนาคตที่ AGI ไม่เพียงแต่โต้ตอบกับข้อมูลเท่านั้น แต่ยังเข้าใจข้อมูลอย่างแท้จริงอีกด้วย
“การเปิดตัว DATA Framework ถือเป็นก้าวกระโดดครั้งสำคัญสำหรับ AI แบบกระจายอำนาจ” กล่าว วิคเตอร์ หยู ซีโอโอของ CARV– “ไม่ใช่แค่การสร้าง AI ที่ชาญฉลาดขึ้นเท่านั้น แต่ยังเกี่ยวกับการเสริมพลังให้กับยุคใหม่ของความไว้วางใจ ความเป็นส่วนตัว และการทำงานร่วมกันในอุตสาหกรรมต่างๆ”
DATA Framework ได้รับการตั้งค่าให้มีการพัฒนาในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้าด้วยชุดการปรับปรุงแบบค่อยเป็นค่อยไปซึ่งจะขยายขีดความสามารถ ในระยะแรกDATA Framework จะแนะนำการแจ้งเตือนกิจกรรมออนไลน์แบบเรียลไทม์ การดำเนินการอัตโนมัติ เช่น การแอร์ดรอปและการโอนโทเค็น และข้อมูลเชิงลึกข้ามเชนที่ครอบคลุม แล้ว, เปิดตัวในเดือนกุมภาพันธ์กรอบงานจะรวมข้อมูลโซเชียลมีเดียผ่าน CARV ID เพื่อการสร้างโปรไฟล์ผู้ใช้ที่ได้รับการปรับปรุง และช่วยให้ตัวแทน AI จำนวนมากสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่นสำหรับการเข้าถึงข้อมูลแบบโมดูลาร์ การพัฒนาและขั้นตอนเพิ่มเติมจะมีการประกาศอย่างค่อยเป็นค่อยไปในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า
ขณะนี้ DATA Framework เผยแพร่แล้ว โดยเชิญชวนนักพัฒนา AI นักนวัตกรรมบล็อกเชน และธุรกิจต่างๆ ให้มาสำรวจความสามารถของกรอบงานดังกล่าว หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมและเริ่มสร้าง ผู้ใช้สามารถไปที่เอกสารอย่างเป็นทางการของ CARV
เกี่ยวกับ CARV
CARV กำลังสร้างระบบนิเวศห่วงโซ่ AI เพื่อรองรับอธิปไตยของข้อมูลในวงกว้าง ด้วยการเพิ่มขีดความสามารถของตัวแทน AI ด้วยโครงสร้างพื้นฐานที่ปลอดภัยและครบวงจร CARV ช่วยให้การดำเนินงานที่ชาญฉลาดและทำงานร่วมกันผ่าน SVM Chain เสนอความเห็นพ้องต้องกันที่ไว้วางใจได้ การพิสูจน์การเข้ารหัส และการดำเนินการที่ตรวจสอบได้ ด้วยกรอบงาน DATA CARV เสริม AI ด้วยข้อมูลคุณภาพสูงทั้งแบบออนไลน์และออฟไลน์ ช่วยให้ตัวแทนสามารถเรียนรู้ พัฒนา และทำงานร่วมกันแบบไดนามิก ด้วยผู้ใช้มากกว่า 15 ล้านคนและรหัส CARV 8 ล้านรายการ CARV รับประกันความเป็นส่วนตัวและการควบคุมข้อมูล ในขณะเดียวกันก็ให้ข้อมูลเชิงลึกข้ามสายโซ่ที่ทรงพลังแก่ตัวแทน AI สร้างระบบนิเวศที่เป็นนวัตกรรมที่ปลอดภัยสำหรับทั้ง AI และการทำงานร่วมกันของมนุษย์
ได้รับการสนับสนุนจากเงินทุน 50 ล้านเหรียญจากนักลงทุนชั้นนำเช่น Tribe Capital, HashKey Capital และ Animoca Brands และได้รับการสนับสนุนจากทีมงานผู้มีประสบการณ์จาก Coinbase (NASDAQ:), Google (NASDAQ:) และ Binance, CARV มุ่งมั่นที่จะส่งเสริม อนาคตที่มีการกระจายอำนาจซึ่งข้อมูลเป็นทรัพย์สินที่มีค่าและเป็นของผู้ใช้
ติดต่อซีโอโอวิคเตอร์ ยูคาร์วีvito@carv.io
บทความนี้เผยแพร่ครั้งแรกบน Chainwire
คำแนะนำการอ่านบทความนี้ : บางบทความในเว็บไซต์ ใช้ระบบแปลภาษาอัตโนมัติ คำศัพท์เฉพาะบางคำอาจจะทำให้ไม่เข้าใจ สามารถเปลี่ยนภาษาเว็บไซต์เป็นภาษาอังกฤษ หรือปรับเปลี่ยนภาษาในการใช้งานเว็บไซต์ได้ตามที่ถนัด บทความของเรารองรับการใช้งานได้หลากหลายภาษา หากใช้ระบบแปลภาษาที่เว็บไซต์ยังไม่เข้าใจ สามารถศึกษาเพิ่มเติมโดยคลิกลิ้งค์ที่มาของบทความนี้ตามลิ้งค์ที่อยู่ด้านล่างนี้
Source link
