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The privacy-preserving, data sharing protocol for #AI and the #NewDataEconomy.
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Ocean Protocol
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人工智能的未來在於效率 計算效率邊界(CEF)是人工智能在不浪費資源的情況下達到最佳性能的地方。超過這一點,更多的計算=收益遞減 Ocean提供平衡計算與數據以實現可持續人工智能的工具: - 數據NFT用於所有權和貨幣化 - 計算到數據用於安全的人工智能訓練 - Ocean節點作爲去中心化的計算提供者 讓人工智能更聰明,而不僅僅是更大。瞭解更多:
人工智能的未來在於效率
計算效率邊界(CEF)是人工智能在不浪費資源的情況下達到最佳性能的地方。超過這一點,更多的計算=收益遞減
Ocean提供平衡計算與數據以實現可持續人工智能的工具:
- 數據NFT用於所有權和貨幣化
- 計算到數據用於安全的人工智能訓練
- Ocean節點作爲去中心化的計算提供者
讓人工智能更聰明,而不僅僅是更大。瞭解更多:
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GM Oceaners 超過 50 萬個海洋節點爲 70 個國家的去中心化 AI 提供動力!
GM Oceaners
超過 50 萬個海洋節點爲 70 個國家的去中心化 AI 提供動力!
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GM Oceaners 擁有您的數據。Power AI 讓我們一次一個節點塑造未來
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擁有您的數據。Power AI
讓我們一次一個節點塑造未來
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"機器將變得像我們一樣或比我們更聰明,但不幸的是,我們開始變得越來越像機器"💭 隨着人工智能變得越來越智能,我們是否有失去人性的風險? 在2024年11月於曼谷舉行的超級智能峯會上,@Mihaela_Ulieru 呼籲我們暫停思考:我們如何在不失去人性的情況下應對人工智能和技術的崛起? 在這裏觀看她發人深省的演講:
"機器將變得像我們一樣或比我們更聰明,但不幸的是,我們開始變得越來越像機器"💭
隨着人工智能變得越來越智能,我們是否有失去人性的風險?
在2024年11月於曼谷舉行的超級智能峯會上,@Mihaela_Ulieru 呼籲我們暫停思考:我們如何在不失去人性的情況下應對人工智能和技術的崛起?
在這裏觀看她發人深省的演講:
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隱私、可擴展性以及支持 AI 的工具,Ocean 的技術堆棧應有盡有 🌊
隱私、可擴展性以及支持 AI 的工具,Ocean 的技術堆棧應有盡有 🌊
Ocean Protocol
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傳統數據市場面臨透明度問題和所有權問題,限制了AI/ML的高質量數據集 Ocean提供預構建框架,以創建去中心化數據市場和AI應用,確保數據隱私、安全和所有權 https://oceanprotocol.com/templates/
傳統數據市場面臨透明度問題和所有權問題,限制了AI/ML的高質量數據集
Ocean提供預構建框架,以創建去中心化數據市場和AI應用,確保數據隱私、安全和所有權
https://oceanprotocol.com/templates/
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你很可能每天都在使用人工智能,比如ChatGPT。 但是你考慮過自己編寫一個人工智能模型來賺錢嗎? 使用你的人工智能對未來的加密貨幣價格做出準確預測——無論是上漲還是下跌,並從Ocean Predictoor獲得獎勵! https://blog.oceanprotocol.com/df125-completes-and-df126-launches-9229f96511e5
你很可能每天都在使用人工智能,比如ChatGPT。
但是你考慮過自己編寫一個人工智能模型來賺錢嗎?
使用你的人工智能對未來的加密貨幣價格做出準確預測——無論是上漲還是下跌,並從Ocean Predictoor獲得獎勵!
https://blog.oceanprotocol.com/df125-completes-and-df126-launches-9229f96511e5
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"AGI和ASI非常接近,它們比人們今天認爲的更有可能。我們將開始能夠真正做到我想描述的變革性腦機接口。這意味着以更高的帶寬連接大腦與計算機。" 回顧由@oceanprotocol主辦、@ASI_Alliance支持的超級智能峯會,在那裏,富有遠見的領導者分享了塑造我們未來的突破性思想。 查看@JuanBenet的完整演講,他深入探討了神經技術如何引領我們走向人類超級智能,開啓人類的下一個偉大邊界。
"AGI和ASI非常接近,它們比人們今天認爲的更有可能。我們將開始能夠真正做到我想描述的變革性腦機接口。這意味着以更高的帶寬連接大腦與計算機。"
回顧由@oceanprotocol主辦、@ASI_Alliance支持的超級智能峯會,在那裏,富有遠見的領導者分享了塑造我們未來的突破性思想。
查看@JuanBenet的完整演講,他深入探討了神經技術如何引領我們走向人類超級智能,開啓人類的下一個偉大邊界。
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隱私風險阻礙了醫療保健和智慧城市等領域的 AI 創新 差分隱私 (DP) 通過添加細微噪音來確保數據保持私密,同時保持整體分析的準確性和實用性。 Ocean C2D 通過實現去中心化、機密的 AI 模型訓練進一步實現了這一點。它與 DP 結合,可在不泄露敏感信息的情況下實現安全的數據共享 瞭解更多:
隱私風險阻礙了醫療保健和智慧城市等領域的 AI 創新
差分隱私 (DP) 通過添加細微噪音來確保數據保持私密,同時保持整體分析的準確性和實用性。
Ocean C2D 通過實現去中心化、機密的 AI 模型訓練進一步實現了這一點。它與 DP 結合,可在不泄露敏感信息的情況下實現安全的數據共享
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GM 致那些週末睡過頭的人 是時候醒來並開始建設了
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是時候醒來並開始建設了
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2025 年隱私還重要嗎?
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這是季節...❄️ 爲了賺錢! 使用 Ocean Predictoor 賺取加密貨幣,通過使用人工智能準確預測未來加密貨幣價格在未來 5 分鐘或 1 小時內是上漲還是下跌!立即加入 Ocean 的 Predictoor 計劃! https://predictoor.ai https://blog.oceanprotocol.com/df124-completes-and-df125-launches-bb71cf0cfec5
這是季節...❄️
爲了賺錢!
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你知道嗎? 全球90%的數據是在過去兩年中產生的,這得益於人工智能、物聯網和數字增長 隨着數據生成的激增,Ocean技術確保其得到負責任的使用,使您能夠擁有、分享和貨幣化您創造的數據 https://docs.oceanprotocol.com/developers/contracts/data-nfts
你知道嗎?
全球90%的數據是在過去兩年中產生的,這得益於人工智能、物聯網和數字增長
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我們知道人工智能的發展在您的2025年決議清單上 從擴展數據集到隱私優先的人工智能解決方案,Ocean的去中心化技術棧使您能夠構建更智能、更好和更安全的產品 在這裏開始您的旅程: https://docs.oceanprotocol.com
我們知道人工智能的發展在您的2025年決議清單上
從擴展數據集到隱私優先的人工智能解決方案,Ocean的去中心化技術棧使您能夠構建更智能、更好和更安全的產品
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GM Oceaners 422k 節點,數量還在增加 2025 只是去中心化人工智能的開始!
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2025 只是去中心化人工智能的開始!
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DeFAI > 去中心化金融 ?
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想象一下人工智能讓我們的生產力提高 5 倍 能源解決方案?氣候解決方案?都可以實現。 然而,正如 Ocean 創始人 @BrucePon 指出的那樣,指數級的潛力伴隨着指數級的風險 當人工智能變得自由時,社會將走向何方? 我們必須明智地做出選擇
想象一下人工智能讓我們的生產力提高 5 倍
能源解決方案?氣候解決方案?都可以實現。
然而,正如 Ocean 創始人 @BrucePon 指出的那樣,指數級的潛力伴隨着指數級的風險
當人工智能變得自由時,社會將走向何方?
我們必須明智地做出選擇
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你的新年決心是賺更多的錢嗎? 使用 ML 提交加密貨幣價格上漲/下跌預測,通過 Ocean Predictoor 獲得獎勵! 準確預測*方向*,而不是價格,從而獲得報酬!🤑 加入 @ https://predictoor.ai 獲取詳細信息: https://blog.oceanprotocol.com/df123-completes-and-df124-launches-7d52dfc5be7a
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2025年下一個大趨勢的加密貨幣將是 ...? 在下面的評論中分享你的想法 👇
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海洋者,海洋 Zealy 活動的第 9 季正在進行中! 接受有趣的挑戰,比如創建獨特內容和與我們的帖子互動,賺取經驗值並在排行榜上攀升 在這裏加入: https://t.co/ncLFSC3GNd 完成任務,獲得經驗值,登上排行榜,贏取 5,000 $FET 獎勵的份額 完整細節在這裏: https://t.co/B1Gz9ZPHsI 活動將於 2 月 7 日 UTC 時間中午 12:00 結束!
海洋者,海洋 Zealy 活動的第 9 季正在進行中!
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在這裏加入: https://t.co/ncLFSC3GNd
完成任務,獲得經驗值,登上排行榜,贏取 5,000 $FET 獎勵的份額
完整細節在這裏: https://t.co/B1Gz9ZPHsI
活動將於 2 月 7 日 UTC 時間中午 12:00 結束!
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#DeepSeek冲击全球算力 玩笑开大了,杭州这家公司自己都没有任何 干倒英伟达和OpenAi想法,因为他们知道自己 是站在巨人肩膀上的算力公司,毕竟这家公司 A100显卡存货,是在制裁前就搞了一万张 英伟达显卡,创新只是把32位算法集成为8位算法 0到1创新毕竟是别人开源的!贡献最大的就是 Meta公司前脸书做出的!杭州这家公司自己都 坦言,前面的路还是极其漫长的。 但终究是把现实中的成本打下来了,国内厂家 现已纷纷降价,开启了低价时代,最终受益的 还是消费者。 以下文字做统一回复,希望回复过我的先生, 您具备一定的阅读能力! 根据Deepseek技术论文,600万美元不包括 「与之前对架构、算法和数据的研究和消融实验 相关的成本」。这意味着,如果实验室已经 花费了数亿美元进行前期研究,并且可以使用 更大的集群,那么用600万美元的运行成本训练 一个r1质量的模型是可能的。Deepseek显然拥有 超过2048个H800;他们早期的一篇论文提到过 1万个A100组成的集群。一个同样聪明的团队 不可能只用600万美元就组建一个2000个GPU 的集群,并从头开始训练r1。
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