本文介绍了如何使用 Concrete ML 构建一个端到端加密的类似于 23andMe 的基因测试应用程序。文章重点介绍了 Zama Bounty Program Season 5 中两个获胜的解决方案,它们都使用了全同态加密(FHE)来保护敏感的 DNA 数据,并对这两种方案的实现原理、精度和性能进行了分析,展示了 FHE 在保护个人身份信息(PII)方面的价值。
Concrete ML v1.6 版本提升了大型神经网络的延迟,增加了对预训练的基于树模型的支持,并通过引入 DataFrame 模式和简化 Logistic 回归训练的部署,从而简化了协作计算。该版本还展示了深度 MLP 模型和 ResNet18 模型的延迟改进,并提供了加密训练和 DataFrame 模式的增强功能。此外,还包含用于Windows系统的GPU支持。
这篇文章深入探讨了AI代理在区块链游戏和娱乐领域的演变及其未来潜力。
生成式AI和区块链结合,开创了新趋势。AI能优化区块链用户体验,如聊天机器人协助交易,智能合约安全性分析。区块链可能改进AI,例如通过去中心化平台促进数据、模型和算力共享,以及创建AI组织(AIDAO)。尽管目前实验性强,但AI+区块链前景广阔。
Lumino AI is a decentralized compute protocol addressing GPU resource shortages in AI model training。
作者:lesley@footprint.network3月15日,链上数据平台FootprintAnalytics宣布入局AI,推出了旗下首款AI投研工具——Pea.AI。作为专门服务于区块链行业的AI平台,Pea.AI旨在提升加密资产投资领域的数据流动性和知识共
文章探讨了加密技术与人工智能(AI)结合的潜力和挑战,分析了AI在区块链生态系统中的应用前景,并分类讨论了AI作为玩家、游戏规则、游戏目标和游戏界面等不同角色时的优缺点。文章还讨论了加密技术在AI安全性方面的应用及其面临的挑战。
GPT的横空出世将全球的目光吸引至大语言模型,各行各业都尝试着利用这个“黑科技”提高工作效率,加速行业发展。
文章讨论了Bandwidth++场景,作为应对AI控制人类资源的威胁的实用方案,通过提高人与计算机之间的带宽,逐步实现人与硅基智能的平等竞争,并最终实现人类向硅基的转变。
这篇文章宣布了zkml的开源发布,zkml是一个用于生成机器学习模型执行的零知识证明的框架。文章详细介绍了zkml的愿景、使用方法及其应用,包括信任审计、去中心化市场和隐私保护生物识别等。作者强调了zkml的高效性和优化能力,并展望了未来的发展方向。
对于区块链与强人工智能协同机制的进一步思考
随着 NFT 技术和人工智能(AI)的发展,未来在 NFT 领域的应用也会逐渐增多,两者会擦出怎样的火花呢?从智能合约到机器学习,NFT 与 AI 技术的结合将带来怎样的变革?
工具包含:寻找创业想法、招聘、构建网站、编写文案、创建视频等。
本文介绍了如何在 PyTorch 中实现可复现的深度学习结果。文章涵盖了随机种子设置、数据分割、数据加载和确定性操作等关键步骤,并提供了相应的代码示例,以确保实验结果的一致性和可比性。通过遵循这些方法,可以有效地调试代码、比较模型,并优化深度学习流程。
本文探讨了AI DAOs(人工智能驱动的去中心化自治组织)的概念及其潜在影响,特别是通过一个名为“ArtDAO”的示例展示了如何利用AI生成艺术作品并实现盈利。文章还讨论了AI DAOs在社会、法律和经济层面的挑战,并呼吁在技术发展之前进行深入讨论和准备。
文章讨论了AI DAO(去中心化自治组织)的概念及其三种实现路径,包括智能合约边缘的AI、智能合约中心的AI以及群体智能。作者预测AI DAO将在不久的将来实现,并探讨了其潜在的影响和挑战。
文章探讨了人工智能(AI)可能在未来实现人类级别智能的几种驱动因素,包括芯片技术进步、资金的直接投入、去中心化计算的成熟以及没有根本性障碍。文章还讨论了这些因素如何推动AI技术的快速发展。
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