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La principale problématique de nombreux projets d'IA sur la chaîne n'est pas un modèle insuffisant, mais le fait que les contrats intelligents ne peuvent pas déterminer si les résultats du raisonnement sont fiables. Une fois que le résultat n'est pas vérifiable, l'IA ne peut qu'en rester à un outil d'assistance.
@inference_labs face à cette lacune, construit une infrastructure de raisonnement vérifiable, décomposant le processus d'exécution du raisonnement, de génération des résultats et de validation, et l'intégrant dans un cadre auditif.
De cette façon, ce n'est plus une sortie d'IA à confia
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La véritable limite de l'écosystème multi-chaînes ne réside pas dans le nombre de chaînes, mais dans la fluidité du flux des actifs et des applications.
@MultichainZ_ s'articule précisément autour de cette problématique en utilisant une infrastructure inter-chaînes et une logique d'interaction unifiée, afin de réduire les barrières d'utilisation entre différentes chaînes.
MultichainZ souhaite permettre aux utilisateurs de transférer des actifs et d'interagir avec des applications dans un environnement multi-chaînes sans avoir à s'adapter constamment à de nouvelles règles et outils, améliorant
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Beaucoup de protocoles de prêt semblent complets, mais ce qui limite réellement leur adoption à grande échelle, c'est la capacité à maîtriser les risques face aux fluctuations du marché.
@LayerBankFi a dès le départ mis l'accent sur la gestion des risques en chaîne et l'efficacité des fonds. Grâce à un modèle de taux dynamique et un mécanisme de liquidation, LayerBank tente de maintenir un fonctionnement stable des pools de fonds dans différents environnements de marché.
Pour les utilisateurs, $ULAB ne représente pas un rendement agressif, mais une expérience de prêt relativement prévisible e
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Les ambitions de $RIVER ne se limitent pas à l'incitation sociale, elle construit un nouvel écosystème de liquidité cross-chain.
Les utilisateurs peuvent utiliser BTC, ETH, BNB, LST, etc. comme garantie, déposer des fonds sur une chaîne, et frapper des stablecoins satUSD sur une autre chaîne, réalisant une véritable liquidité cross-chain sans passer par une passerelle intermédiaire.
Plus important encore, @River4fun combine comportement social, contribution de contenu et revenus de staking, permettant que l'interaction et l'attention se transforment également en droits économiques.
Dans cet é
BTC-2.34%
ETH-1.61%
BNB-2.3%
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De nombreuses solutions cross-chain résolvent le problème du transfert d'actifs, mais négligent la continuité opérationnelle que les utilisateurs recherchent réellement.
@useTria offre la valeur centrale de transformer l'interaction multi-chaînes en une expérience unifiée.
Tria permet aux utilisateurs, grâce à l'abstraction de compte et à l'exécution d'intention, de réaliser des opérations cross-chain et de gérer leurs actifs sans avoir à comprendre les différences entre les chaînes sous-jacentes.
Pour les utilisateurs ordinaires, la complexité est intégrée au système, la sensation de présence
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Alors que de plus en plus de projets commencent à parler de l'IA sur la blockchain, peu d'équipes sont réellement prêtes à résoudre la problématique de la confiance à la base.
@inference_labs s'est ainsi imposé dans le secteur, l'équipe ayant été fondée en 2023 et ayant son siège à Hamilton, au Canada. Leur objectif n'est pas de créer des modèles ou de fournir de la puissance de calcul, mais de construire une couche d'infrastructure fiable permettant de vérifier tous les résultats d'inférence IA.
La technologie Proof of Inference utilise la cryptographie à zéro connaissance pour générer des ré
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Dans les discussions sur l'IA décentralisée, de nombreuses questions finissent par revenir au même point de départ : d'où viennent les données, sont-elles authentiques, peuvent-elles être utilisées à long terme.
La réalité est que les données sont dispersées entre différents acteurs, manquent de normes unifiées et d'incitations continues, ce qui rend difficile une croissance stable des applications d'IA.
@codexero_xyz aborde la question à la source des données, en construisant une infrastructure de données autour de la vérifiabilité, de la traçabilité et de l'alignement des incitations, permet
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