最近AIエージェントが大人気ですが、たくさんのコンセプトを借りたミームが出てきていますが、コアなストーリーは結局基盤の構築に戻るでしょう。AIには3つの柱があります：データ、アルゴリズム、そして計算能力。その中でデータはAIの基礎です。大量の高品質なデータは、AIシステムが世界をよりよく学習し理解するのを助けます。データの多様性と量は、AIモデルの性能に直接影響します。

したがって、ブロックチェーンとAIの結合点はまずデータプロトコルです。最近、Chainbaseの構造においてmanuscriptがデータプロトコル層に焦点を当てていることに注目しました。Manuscriptは革命的なブロックチェーンデータフレームワークです。

Manuscriptを通じて、オンチェーンとオフチェーンのデータをシームレスにターゲットデータストレージに統合し、制限のないクエリと分析を行うことができます。Manuscriptのビジョンは、Chainbaseネットワーク内で「データ取引」を実現し、ユーザーが任意の方法、任意のサービス、任意の言語で任意のデータにアクセスできるChainbaseエコシステムコンポーネントを構築することです。

Manuscriptはこのプロセスに豊富なツールとリソースを提供し、データ処理をより効率的かつ透明にします。これらの技術手段により、Manuscriptはオンチェーンデータの取得をより自由で柔軟にし、データの価値を大幅に向上させ、より多くの人々がこれらのオンチェーンデータを簡単に使用し応用できるようにします。人工知能アルゴリズムと組み合わせることで、膨大なブロックチェーンデータを自動的に分析し、隠れたパターン、トレンド、異常を発見し、ユーザーがデータから洞察を得るのを助けます。

これらのプロセスには、データ生成、データ変換、データラベリングが含まれます。

データ生成：例えば、ブロックチェーン取引データの分析や詐欺検出分析
データ変換：例えば、従来のデータ形式からAIトレーニングデータへの変換
データラベリング：例えば、多モーダルデータのラベル付け、同時にブロックチェーンで信頼性を保証

これらの見えないデータの基盤アプリケーションプロセスは、AIの安定性と有効性を保証するものであり、これはオンチェーンとオフチェーンのデータの統一された保存と取引に基づいてのみ実現可能です。したがって、ChainbaseのManuscriptはAI業界の重要なインフラストラクチャとなり、様々な業界により高品質なデータと深い洞察を提供します。

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