LLM
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AI 与Web3 数据行业融合现状、竞争格局与未来机遇探析(上)
LLM是一种AI技术,可以处理非结构化数据,如Twitter情感分析,计算核心指标,查询数据,指标选择、排序和相关性分析,以及产生业务抽象的自然语言描述。它可以应用于不同的链上数据场景,但仍有一些挑战,如生成代码、数据标注、准确性和幻觉问题等。LLM可以加速区块链数据生产的各个流程,支持决策和战略规划,但开发者和研究者在应用LLM时需要保持谨慎,以找到更适合的应用场景并最大程度地发挥其优势。
摘要由 Mars AI 生成本摘要由 Mars AI 模型生成,其生成内容的准确性、完整性还处于迭代更新阶段。 -
一月上涨 400%,AI + Crypto 黑马 Bittensor 到底是什么?
Bittensor是一种用于编写去中心化商品市场的语言,由矿工和验证者管理,矿工提交预先训练的模型,验证器确认模型输出的有效性和准确性,TAO是Bittensor网络的奖励代币,每12秒铸造1个TAO,新铸造的代币将平均分配给矿工和验证者。Bittensor的目标是实现人工智能模型的民主化,如果能够实现复合大语言模型的目标,将是一件意义非凡的事情。
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币安博文:Web3 X AI —— 去中心化在哪里发挥作用?
深入探讨了AI的Web3基础设施的发展,计算需求和机会领域的当前挑战。
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大语言模型(LLM)时代的区块链——AI将从意图交易、体验等方面促进区块链大规模采用
原文标题:Blockchain in the age of LLMs
原文作者:Yellow Propeller
原文来源:propellerheads
编译:Kate, Marsbit
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a16z:生成式人工智能领域的 4 个突破点
原文标题:The Next Token of Progress: 4 Unlocks on the Generative AI Horizon
原文作者:Sarah Wang and Shangda Xu
原文来源:yakihonne
编译:DAOrayaki