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Cryptoria|用简单的语言,讲述纷乱繁杂的加密世界
Vivienne Su & Zhiyang
218 episodes
18 hours ago
用简单的语言,讲述纷乱繁杂的加密世界。 我和Zhiyang作为Web3的builder和观察者,一路走来我们都在为Web3所要构造的人类未来世界贡献微薄力量。在这里,希望和大家分享我们听到的,看到的,经历过的关于Web3和crypto的故事。 本频道的所有观点纯属两位主播个人意见,均不构成投资建议。加密行业目前还属于弱监管行业,相关加密投资有极高风险,在做出任何投资决定前,请先做好充分调查并咨询相关专业人士。
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用简单的语言,讲述纷乱繁杂的加密世界。 我和Zhiyang作为Web3的builder和观察者,一路走来我们都在为Web3所要构造的人类未来世界贡献微薄力量。在这里,希望和大家分享我们听到的,看到的,经历过的关于Web3和crypto的故事。 本频道的所有观点纯属两位主播个人意见,均不构成投资建议。加密行业目前还属于弱监管行业,相关加密投资有极高风险,在做出任何投资决定前,请先做好充分调查并咨询相关专业人士。
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Ep.131 「Crypto&AI」智能证明(PoI)革命:激励参与者为AI训练出一份力
Cryptoria|用简单的语言,讲述纷乱繁杂的加密世界
56 minutes 25 seconds
1 month ago
Ep.131 「Crypto&AI」智能证明(PoI)革命:激励参与者为AI训练出一份力

感谢DeAgentAI对本系列的支持


传统区块链挖矿饱受"浪费电力解决无意义数学难题"的诟病,而PoL(Proof of Intelligence,智能证明)正在颠覆这一现状。这种全新共识机制让矿工执行有价值的AI计算任务,在保护网络安全的同时推进癌症研究、气候建模等科学突破。从Bittensor的118个专业化子网,到Lightchain AI的2100万美元预售,PoL正将"烧电挖矿"转变为"智能贡献"。


核心要点

  • 技术突破:PoL奖励有价值的AI计算而非无意义哈希运算,能耗降低83%
  • 经济模式:矿工竞争提供最优质AI数据,通过同行评议系统获得代币奖励
  • 实际应用:已有网络处理数百万美元交易,每天5万个AI推理请求
  • 发展前景:2024年AI+区块链市场5.5亿美元,预计2033年复合增长率23.64%


POL技术架构解析,AI虚拟机与验证机制

  • AI虚拟机(AIVM):专门运行机器学习任务的计算环境
  • ZK证明验证:通过零知识证明验证工作完成度而不泄露训练数据
  • 三类节点分工:AI工作节点(GPU运算)、验证节点(检查证明)、存储节点(保存数据)
  • 质量评估:学术同行评议系统替代传统"先到先得"机制


Bittensor领跑市场表现

  • 市值地位:41亿美元,Crypto+AI赛道最有价值项目之一
  • 运营经验:2021年11月主网上线,超3年验证运营
  • 子网架构:118个专业化子网覆盖文本生成、图像处理、科学计算等
  • 数据规模:每天处理5万个AI推理请求,TVL超5亿美元,矿工贡献1万小时GPU计算


新兴项目突破创新

  • Lightchain AI:2100万美元预售,每代币0.007美元,智能合约内AI计算
  • AI Work:视频内容验证与元数据增强,结合AI处理和人类专家验证
  • 应用场景:DeFi协议智能优化、NFT市场趋势分析、借贷平台风险评估


技术挑战与现实考量,复杂性与门槛问题

  • 专业要求:需要发表期刊级别的AI知识,非简单"买设备插电"
  • 硬件成本:高端GPU、大容量RAM、冷却系统,投入按万美元计
  • 验证困难:主观质量判断替代客观数学答案,存在操控风险
  • 安全漏洞:Bittensor遭受攻击损失1900万美元代币


可扩展性与经济可持续性

  • 压力测试缺失:未经历比特币、以太坊级别的大规模压力测试
  • 代币波动影响:激励结构受加密市场波动影响,长期稳定性待验证
  • 贡献价值评估:不同AI工作类型价值比较困难,诺贝尔奖级贡献vs常规任务
  • 知识产权争议:突破性算法贡献的商业化权益分配复杂


学术与产业认可

  • 机构投资:a16z、红杉等顶级VC投资基础设施项目
  • 纳斯达克交易:TAO代币作为战略投资标的
  • 学术支持:朴茨茅斯大学启动区块链智能卓越中心
  • 人才流动:AI研究人员从大厂转向去中心化网络获得更多收益和IP权益


01:42 PoL与传统共识机制本质区别

03:47 以太坊进军AI与技术发展趋势

05:47 PoL解决比特币挖矿无意义难题

08:29 PoL基础概念与问题解决方案

12:10 PoL网络运作机制详解

15:27 具体工作流程与激励机制

18:36 AI虚拟机技术架构

20:37 三种网络节点角色分工

22:44 质量评估与同行评议系统

24:09 Bittensor项目深度分析

29:40 Lightchain AI预售与AIVM技术

32:34 AI Work内容验证应用

35:43 市场数据与投资前景分析

39:04 学术认可与碳足迹改善

40:37 技术复杂性挑战分析

44:13 验证困难与安全风险

48:13 可扩展性与压力测试问题

49:38 知识产权分配复杂性

51:12 未来发展趋势预测


关键词:AI、比特币、区块链、网络、智能、共识、压力测试、语言模型、人工智能、生态系统、机器学习、基础设施、工作节点、知识产权、网络安全、PoL、智能证明、Bittensor、TAO、Lightchain AI、AI虚拟机


主播:

Vivienne (Twitter @Vivienne_smile)

Zhiyang (Twitter @zhiyangxyz)

Twitter:@0x_cryptoria

小助手微信:trifoliumlabs

微信公众号:Cryptoria加密投研

免责声明: 所有观点纯属主播个人意见仅供分享,不构成任何投资建议。加密货币投资风险巨大,在做出任何投资决定前,请先做好充分调查并咨询相关专业人士。

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