Recientemente, los agentes de IA han estado muy de moda. Aunque han surgido un montón de memes que aprovechan el concepto, la narrativa central eventualmente volverá a la infraestructura básica. La IA tiene tres pilares: datos, algoritmos y potencia de cálculo. Entre ellos, los datos son la base de la IA. Una gran cantidad de datos de alta calidad puede ayudar a los sistemas de IA a aprender y comprender mejor el mundo. La diversidad y cantidad de datos afectan directamente el rendimiento de los modelos de IA.

Por lo tanto, el punto de convergencia entre la blockchain y la IA es, ante todo, el protocolo de datos. Recientemente, se ha prestado atención a la arquitectura de Chainbase, donde Manuscript se centra en la capa del protocolo de datos. Manuscript es un marco revolucionario de flujo de datos en blockchain.

A través de Manuscript, se pueden integrar sin problemas los datos en cadena y fuera de cadena en el almacenamiento de datos objetivo, realizando consultas y análisis ilimitados. La visión de Manuscript es realizar "transacciones de datos" dentro de la red Chainbase, estableciendo un componente ecológico de Chainbase que permita a los usuarios acceder a cualquier dato de cualquier manera, servicio o lenguaje.

Manuscript proporciona una rica variedad de herramientas y recursos para hacer que el procesamiento de datos sea más eficiente y transparente. A través de estas técnicas, Manuscript puede hacer que la obtención de datos en cadena sea más libre y flexible, además de aumentar significativamente el valor de los datos, permitiendo que más personas utilicen y apliquen fácilmente estos datos en cadena. Combinado con algoritmos de inteligencia artificial, puede analizar automáticamente grandes volúmenes de datos de blockchain, descubriendo patrones, tendencias y anomalías ocultas, ayudando a los usuarios a obtener información valiosa de los datos.

Estos procesos incluyen producción de datos, transformación de datos y etiquetado de datos.

Producción de datos: por ejemplo, el análisis de datos de transacciones de blockchain y el análisis de detección de fraudes.
Transformación de datos: por ejemplo, la conversión de formatos de datos tradicionales a datos de entrenamiento de IA.
Etiquetado de datos: por ejemplo, las etiquetas de datos multimodales, garantizando al mismo tiempo la confianza a través de la blockchain.

Estos procesos de aplicación subyacentes de datos invisibles son precisamente la garantía de la estabilidad y efectividad de la IA, y esto solo puede establecerse sobre la premisa de un almacenamiento y transacción unificados de datos en cadena y fuera de cadena. Por lo tanto, el Manuscript de Chainbase se convertirá en una infraestructura fundamental importante para la industria de la IA, proporcionando datos de mayor calidad y una profunda comprensión a diversas industrias.

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