Recentemente, os agentes de IA estão em alta. Embora tenha surgido uma série de memes que apenas aproveitam o conceito, a narrativa central eventualmente retornará à infraestrutura básica. A IA possui três pilares: dados, algoritmos e poder de computação. Dentre eles, os dados são a base da IA. Uma grande quantidade de dados de alta qualidade pode ajudar os sistemas de IA a aprender e compreender melhor o mundo. A diversidade e a quantidade de dados afetam diretamente o desempenho dos modelos de IA.

Portanto, o ponto de interseção entre blockchain e IA também é, em primeiro lugar, um protocolo de dados. Recentemente, notei que a arquitetura do Chainbase, em Manuscript, foca na camada de protocolo de dados. Manuscript é uma estrutura revolucionária de fluxo de dados em blockchain.

Através do Manuscript, é possível integrar dados on-chain e off-chain de forma perfeita ao armazenamento de dados alvo, permitindo consultas e análises ilimitadas. A visão do Manuscript é realizar “negociação de dados” dentro da rede Chainbase, estabelecendo um componente ecológico do Chainbase que permite aos usuários acessar qualquer dado de qualquer forma, serviço ou linguagem.

O Manuscript oferece uma rica variedade de ferramentas e recursos para tornar o processamento de dados mais eficiente e transparente. Por meio dessas técnicas, o Manuscript pode tornar a obtenção de dados on-chain mais livre e flexível, além de aumentar significativamente o valor dos dados, permitindo que mais pessoas utilizem e apliquem facilmente esses dados on-chain. Combinando com algoritmos de inteligência artificial, é possível analisar automaticamente enormes volumes de dados de blockchain, descobrindo padrões, tendências e anomalias ocultas, ajudando os usuários a obter insights a partir dos dados.

Esses processos incluem produção de dados, conversão de dados e rotulagem de dados.

Produção de dados: por exemplo, análise de dados de transações de blockchain e análise de detecção de fraudes.
Conversão de dados: por exemplo, a conversão de formatos de dados tradicionais em dados de treinamento de IA.
Rotulagem de dados: por exemplo, rotulagem de dados multimodais, garantindo confiabilidade com a blockchain.

Esses processos invisíveis de aplicação de dados subjacentes são a garantia estável e eficaz da IA, que só pode ser estabelecida com um armazenamento e negociação unificados de dados on-chain e off-chain. Portanto, o Manuscript do Chainbase se tornará uma infraestrutura importante na indústria de IA, fornecendo dados de alta qualidade e insights profundos para diversos setores.

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