Recentemente gli agenti AI sono diventati molto popolari, anche se sono emersi molti meme che sfruttano il concetto, la narrativa centrale tornerà comunque alle infrastrutture di base. L'AI ha tre pilastri: dati, algoritmi e potenza di calcolo. Tra questi, i dati sono la base dell'AI. Una grande quantità di dati di alta qualità può aiutare i sistemi AI a imparare e comprendere meglio il mondo. La diversità e la quantità dei dati influenzano direttamente le prestazioni dei modelli AI.

Pertanto, il punto di incontro tra blockchain e AI è principalmente il protocollo dei dati, recentemente ho notato che nella struttura di Chainbase, il manoscritto si concentra sul livello del protocollo dei dati. Manuscript è un framework rivoluzionario per il flusso di dati sulla blockchain.

Attraverso Manuscript, è possibile integrare senza soluzione di continuità i dati on-chain e off-chain nel sistema di archiviazione dei dati target, effettuando query e analisi illimitate. La visione di Manuscript è realizzare “scambi di dati” all'interno della rete Chainbase, creando un componente ecologico di Chainbase che consenta agli utenti di accedere a qualsiasi dato con qualsiasi metodo, servizio e linguaggio.

Manuscript offre una ricca serie di strumenti e risorse per rendere il processo di gestione dei dati più efficiente e trasparente. Attraverso questi strumenti tecnologici, Manuscript può rendere l'acquisizione dei dati on-chain più libera e flessibile, aumentando notevolmente il valore dei dati e consentendo a più persone di utilizzare e applicare facilmente questi dati on-chain. Combinato con algoritmi di intelligenza artificiale, può analizzare automaticamente enormi quantità di dati blockchain, scoprendo modelli, tendenze e anomalie nascoste, aiutando gli utenti a ottenere intuizioni dai dati.

Questi processi includono produzione di dati, trasformazione dei dati e annotazione dei dati.

Produzione di dati: ad esempio, analisi dei dati delle transazioni blockchain e analisi delle frodi.
Trasformazione dei dati: ad esempio, conversione di formati di dati tradizionali in dati di addestramento per AI.
Annotazione dei dati: ad esempio, etichettatura dei dati multimodali, garantendo al contempo la fiducia attraverso la blockchain.

Questi processi applicativi invisibili a livello di dati sono la garanzia della stabilità ed efficacia dell'AI, che può avvenire solo sulla base di un'archiviazione e scambio uniforme di dati on-chain e off-chain, pertanto Manuscript di Chainbase diventerà un'importante infrastruttura per l'industria AI, fornendo dati di qualità superiore e approfondimenti approfonditi per vari settori.

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