AI「敗者」ウォッチリスト - 10 項目:
新しい AI のリリースは混雑した取引です。全員が泥の中をふるいにかけて、塊を見つけようとしました。しかし、目に見えないところに金が隠されているとしたらどうなるでしょうか?新しい輝くキャラクターからベテランの弱者に焦点を移しましょう。 AI の最大の進歩の一部は、古いプロジェクトが変革されたものです。彼らは多くの場合、微妙だが影響力のある方法で人工知能と統合するためにユースケースを適応させます。多くの企業は、強力なネットワーク、健全な供給計画、経験豊富なチームを擁しています。以下にいくつかの例とアイデアを示します。
$RNDR: 元々はレンダリングに使用されていましたが、現在は GPU を介してさまざまな人工知能アプリケーションに電力を供給しています。
$AR: 新しい AO コンピューターにより、LL.M. がスマート コントラクトで機能できるようになります。
$LPT: 大手ビデオ インフラストラクチャ ネットワークは現在、人工知能推論に挑戦しています。
$FIL: 人工知能ストレージ。LLM スナップショットと合成バックアップのアーカイブに最適です。
$AIOZ: モデルのトレーニングとデータセットのストレージのための人工知能エコシステムを構築します。
$NEAR: Famous L1 は現在、3 ～ 6 か月かけてユーザー所有の AI の刷新を行っています。
$ROSE: ユーザーを保護し、拡張するために人工知能に必要なプライバシー インフラストラクチャを提供するように設計されています。
$PHA および $POND: TEE (teeML) を使用した信頼できる ML モデルの推論/トレーニング。
$PRIME: ゲーム内自律エージェントを利用した新しいゲームが第 4 四半期に発売されます。これらは最近の例のほんの一部です。独自の機会を見つけるには、次の点を考慮してください。 1. AI に関係のない業界のプロジェクト 2. ブランド名が変更された古い優良企業 3. AI エンジニアなどの最近の採用活動 4. 新しい AI リリースと提携するプロジェクト
どのプロジェクトが失敗だったと思いますか?
