- RSS3 tritt dem NVIDIA Inception-Programm bei, um seine offene KI-Infrastruktur zu verbessern.
- Ziel der Zusammenarbeit ist es, Herausforderungen bei der Integration von Web3 und KI anzugehen.
- RSS3 entwickelt eine Infrastruktur, um Web3-native Daten für KI-Modelle bereitzustellen.
Die dezentrale Informationsplattform RSS3 ist dem Startup Inception Program von NVIDIA beigetreten, das darauf abzielt, die Entwicklung seiner offenen und überprüfbaren KI-Trainingsinfrastruktur zu beschleunigen. Die Partnerschaft unterstreicht die wachsende Konvergenz von Web3 und KI, wobei beide Branchen versuchen, die Stärken des jeweils anderen zu nutzen.
Die Dual-Layer-Infrastruktur der Plattform, die eine Incentivierungsschicht in die Datenschicht des Open Web integriert, wird von dieser fortschrittlichen Technologie profitieren. Joshua Meng, der Gründer von RSS3, erklärte, dass diese Partnerschaft das Unternehmen zu neuen Horizonten im Bereich der wirklich offenen KI und des Open Web führen wird. Darüber hinaus fügte RSS3 hinzu , dass es darauf abzielt, die Transformation des Internets voranzutreiben, um ein breiteres Publikum zu erreichen.
Die Allianz zwischen RSS3 und NVIDIA zeigt Fortschritte bei der Bewältigung von Herausforderungen und der Integration von Web3 und KI. Da beide Branchen am Rande eines erheblichen Wachstums stehen, ist die Etablierung einer robusten Infrastruktur und Standards für den zukünftigen Fortschritt von entscheidender Bedeutung.
Darüber hinaus veröffentlichte RSS3 am 17. Juli einen X-Beitrag, der sich auf die Schnittstelle von KI und Web3 konzentrierte. In der Ankündigung wurde hervorgehoben, dass in den letzten zwei Jahren fast 2 Milliarden US-Dollar in Web3- und KI-Startups investiert wurden.
In dem Beitrag wurde die Bedeutung hochwertiger, strukturierter Daten für KI-Modelle erörtert. Während GPT-4 und Stable Diffusion auf umfangreichen Datensätzen beruhen, erschwert die dezentrale Natur von Web3 die Datenaggregation. RSS3 entwickelt eine Infrastruktur, um Web3-native Daten in KI-fähigen Formaten bereitzustellen und so diese Herausforderungen anzugehen.
Traditionell haben Benutzer riesige Datenmengen bereitgestellt, ohne direkten Nutzen daraus zu ziehen. Die Konvergenz von Web3 und KI geht dieses Problem an, indem sie es dem Einzelnen ermöglicht, seine Daten zu kontrollieren und davon zu profitieren, um eine gerechtere Verteilung der KI-Vorteile zu gewährleisten.
Darüber hinaus ist eine effiziente Infrastruktur, die Web3-Daten in Echtzeit bereitstellt, für KI-Anwendungen von entscheidender Bedeutung. Eine solche Infrastruktur würde den Datenzugriff rationalisieren und die Wirksamkeit von KI-Technologien erhöhen.
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