ai推論

ChainCatcher のメッセージ、分散型コンピューティングと Web3 スマートインフラストラクチャの EdgeX Labs は正式に EdgeAI Labs に改名したことを発表し、プロジェクトが新たな発展段階に入ったことを示しています。次世代 AI インフラストラクチャネットワークの構築に全面的に焦点を当てています。公式は、このブランドアップグレードが EdgeAI Labs の長期的な戦略ビジョンを反映していると述べています：分散型、プライバシー保護、高エネルギー効率の AI ネットワークを構築し、スマートモデルの世界的な展開、運用、協調をサポートします。EdgeAI Labs は Ryze Labs、Waterdrip Capital、KuCoin Ventures、DepinLabs、ZC Capital などの著名な機関からの投資支援を受けています。同時に、今後の TGE に向けて、プロジェクトは新たな資金調達ラウンドを開始し、グローバルな展開とエコシステムの拡大を加速させる予定です。

ChainCatcher メッセージ、分散型 AI 推論プラットフォーム Gaia が 2000 万ドルのシードラウンドと A ラウンドの資金調達を完了したことを発表しました。ByteTrade、SIG、Mirana、Mantle が主導し、Outlier Ventures、NGC、Taisu Ventures、Consensys Mesh などが参加しました。新しい資金は、分散型 AI インフラの拡張に使用され、ユーザーの自主的なインテリジェンスのために特別に設計された世界初の AI ネイティブスマートフォン、Gaia AI スマートフォンを正式に発売します。Gaia AI スマートフォンは Galaxy S25 Edge ハードウェアを基に構築されており、すべての AI 推論プロセスはローカルで実行され、クラウドは不要で、データのアップロードやプライバシーの漏洩はありません。

ChainCatcher のメッセージ、分散型 AI プロジェクト Gata は本日、400 万ドルのシードラウンド資金調達を完了したことを発表しました。このラウンドには YZi Labs、IDG Blockchain、Maelstrom Fund、Manifold Trading、Gate Ventures、Formless Capital、Anti Capital、MH Ventures、V3V Ventures、071 Labs および Echo が参加しました。Gata は、分散型大規模モデルの推論、トレーニング、およびデータ技術の開発に注力し、分散型インフラが真に参加し、1 兆ドル規模のグローバル AI 経済を支えることを実現します。Gata は、分散型の推論、トレーニング、およびデータリソースが AI 業界により低コスト、高可用性、そして検閲に強いアーキテクチャをもたらし、AI の持続可能で包括的な発展を助けると信じています。重要なマイルストーンの一つとして、Gata は DataAgent プラットフォームを立ち上げ、世界中のユーザーが提供する計算リソースを利用して、AI が自動的に AI トレーニングに必要なデータを生成し、従来の手動データアノテーション方式を置き換えました。

ChainCatcher のメッセージ、分散型 AI 推論プロジェクト GaiaNet は、グローバルな「Living Knowledge Systems Hackathon」ハッカソンイベントの開始を発表しました。このイベントは 8 月 22 日から 9 月 13 日まで開催され、2024 年 8 月 19 日から参加登録が開始されました。GaiaNet チームは次のように述べています：イベントには最大 5 万ドルの賞金があります。勝者はシンガポールの TOKEN2049 で行われる専用リリースパーティーに招待され、費用は全額負担されます。その間、GaiaNet の実行チームと共にこのイベントに参加します。本イベントの目的は、分散型ノードを構築し、集中型 AI モデルのセキュリティ脆弱性を解決し、検閲、アルゴリズムの偏見、データプライバシーなどの問題に対処することです。

ChainCatcher のメッセージによると、Cointelegraph が報じたところでは、Web3 共通データインデックスフレームワーク SubQuery がベルリンの Web3 サミットでその分散型ネットワークの次世代機能------分散型人工知能（AI）推論ホスティングを発表しました。SubQuery の最高執行責任者 James Bayly が、最新のオープンソース LLama モデルが SubQuery 内部テストネットワーク上で動作する様子を現場でデモしました。