Chainbase

Récemment, les agents d'IA sont très populaires. Bien qu'il y ait une multitude de mèmes qui surfent sur le concept, le récit central finira par revenir à l'infrastructure de base. L'IA a trois piliers : les données, les algorithmes et la puissance de calcul. Parmi eux, les données sont la fondation de l'IA. Une grande quantité de données de haute qualité peut aider les systèmes d'IA à mieux apprendre et comprendre le monde. La diversité et la quantité des données influencent directement les performances des modèles d'IA.

Ainsi, le point de convergence entre la blockchain et l'IA est avant tout le protocole de données. Récemment, j'ai remarqué que dans l'architecture de Chainbase, Manuscript se concentre sur la couche de protocole de données. Manuscript est un cadre révolutionnaire de flux de données blockchain.

Grâce à Manuscript, il est possible d'intégrer sans couture les données on-chain et off-chain dans un stockage de données cible, permettant des requêtes et des analyses illimitées. La vision de Manuscript est de réaliser des « transactions de données » au sein du réseau Chainbase, en établissant un composant écologique Chainbase, permettant aux utilisateurs d'accéder à n'importe quelles données de n'importe quelle manière, avec n'importe quel service et dans n'importe quelle langue.

Manuscript offre une riche gamme d'outils et de ressources pour rendre le traitement des données plus efficace et transparent. Grâce à ces moyens techniques, Manuscript peut rendre l'acquisition des données on-chain plus libre et flexible, tout en augmentant considérablement la valeur des données, permettant à un plus grand nombre de personnes d'utiliser et d'appliquer facilement ces données on-chain. Combiné à des algorithmes d'intelligence artificielle, il peut analyser automatiquement d'énormes volumes de données blockchain, découvrir des modèles cachés, des tendances et des anomalies, aidant les utilisateurs à obtenir des insights à partir des données.

Ces processus incluent la production de données, la transformation de données et l'annotation de données.

Production de données : par exemple, l'analyse des données de transactions blockchain et l'analyse de détection de fraude.
Transformation de données : par exemple, la conversion de formats de données traditionnels en données d'entraînement pour l'IA.
Annotation de données : par exemple, l'étiquetage de données multimodales, tout en garantissant la fiabilité grâce à la blockchain.

Ces processus d'application de données invisibles sont la garantie stable et efficace de l'IA. Cela ne peut être réalisé qu'en établissant un stockage et des transactions de données unifiés on-chain et off-chain. Par conséquent, Manuscript de Chainbase deviendra une infrastructure essentielle pour l'industrie de l'IA, fournissant des données de meilleure qualité et des insights approfondis pour divers secteurs.