币安研究院：排名前五的人工智能加密货币项目一览-转载

NEAR 协议、Internet Computer、人工智能联盟、Render 和 Bittensor 都是旨在让人工智能技术更易于访问和更高效的区块链项目。
- }/ R. n9 P( d% D9 k; J' \# |这些项目以各种方式整合人工智能，例如优化网络性能、支持自主代理、分散人工智能训练过程等等。
加密货币领域的人工智能和区块链的融合正在推动创新并为去中心化应用程序提供新的机遇，这可以使广泛的开发人员和用户受益。
介绍
+ p# s2 X8 ?% m& g9 H3 J; P6 Q加密货币与人工智能 (AI) 的结合是科技界最令人兴奋的发展之一。随着人工智能逐渐融入各个领域，越来越多的区块链项目专注于利用人工智能来增强其生态系统。
: t  x9 k" H* s( `( Q
本文将按市场探索顶级人工智能加密货币项目。截至 2024 年 8 月，排名前 5 的人工智能项目分别是 NEAR 协议 (NEAR)、互联网计算机 (ICP)、人工智能超级联盟 (FET)、Render (RNDR) 和 Bittensor (TAO)。让我们仔细看看每个项目以及它们如何整合人工智能。

& f) d0 @8 Q# D/ [5 h1. NEAR 协议（NEAR）
  X2 s7 n0 B2 Y. f9 T! s% o市值：46.8 亿美元（截至 2024 年 8 月）。

什么是 NEAR 协议？
2 ?' t& s$ R' o8 i6 o* sNEAR 协议是第一层区块链，旨在解决以太坊等流行网络中常见的可扩展性问题。NEAR 于 2020 年推出，采用一种名为 Nightshade 的独特分片技术，通过将工作负载分散到多个验证器节点上，使网络能够每秒处理数千笔交易。

这种方法使 NEAR 能够为去中心化应用程序 ( DApps )提供高效且可扩展的平台。NEAR 还通过彩虹桥提供跨链互操作性，允许用户在以太坊和 NEAR 之间转移资产。此外，NEAR 生态系统还提供了一个名为 Aurora 的二层解决方案，增强了网络与基于以太坊的应用程序的兼容性。
" n( c5 T# t/ c# [  Q
NEAR 如何融入人工智能？
$ _6 u3 t* }0 L% A; yNEAR 协议以多种方式集成 AI，特别是在其智能合约执行和 DApp 开发中。AI 通过预测和管理流量来优化网络性能，从而提高交易效率并减少延迟。
. g  s4 B. I6 S" j7 Q0 _% b& e+ B, r
此外，NEAR 正在探索人工智能驱动的开发者工具，帮助自动化和简化智能合约的编写和部署过程。这使开发人员可以更轻松地创建更复杂、更可靠的 dApp，而无需具备丰富的区块链技术知识。
! K) M/ x9 F' {, x- {; R. b9 V
( w; \& v- f$ O了解更多：什么是 NEAR 协议（NEAR）？
! m# T0 F( M8 {6 T3 |
) Z& d6 g# {$ r6 D2. Internet Computer（ICP）
: q2 n: y1 Y  \" E市值：36.4 亿美元（截至 2024 年 8 月）。

什么是Internet Computer ？
: Z6 g% U6 O2 `) ?! d; S* eDFINITY 基金会开发的Internet Computer协议是一个区块链项目，旨在通过创建各种 DApp 和 Web3 服务来扩展互联网的功能。
0 X5 `& e* p1 b; ^. Z. g$ n
( B+ u" F" _5 v# \; C例如，开发人员可以使用 ICP 多链功能和全栈工具来构建社交媒体渠道、以企业为中心的平台、游戏、虚拟现实等。虽然传统区块链通常依赖云服务来运行 DApp，但 ICP 直接在其去中心化网络上运行它们。这种方法可以提供更好的安全性、可扩展性和效率。

' }0 U, P2 _+ ?# g+ RICP如何融入AI？
AI 通过增强去中心化应用程序的功能，在 ICP 生态系统中发挥着关键作用。ICP 可以将 AI 算法直接集成到智能合约和 DApp 中，使它们能够自主执行复杂的计算和决策过程。这在DeFi中尤其有用，因为 AI 可用于优化交易策略、管理风险，甚至实现交易和金融服务的自动化。
9 \3 s* j  l0 }. H  a  H
: j4 K6 K" r5 F) G3.人工智能超级联盟（FET）
市值：28 亿美元（截至 2024 年 8 月）。

( \8 X0 f8 F# Y0 W什么是人工智能超级联盟？
! f( f' p- R2 c4 Z由 Fetch.ai、SingularityNET 和 Ocean Protocol 组成的人工智能超级智能 (ASI) 联盟是一项战略合作，旨在推进去中心化的通用人工智能 (AGI) 并最终实现人工智能超级智能 (ASI)。

通过利用 Fetch.ai 的自主代理、SingularityNET 的开源 AGI 计划以及 Ocean Protocol 的安全数据交换框架，ASI 联盟旨在加速人工智能研究和创新。
6 g* }; H: r  S: g' l& Z' R
人工智能超级联盟如何整合人工智能？
8 A. L- Q4 ^1 m) j( f- T该平台的自主代理由人工智能算法驱动，使其能够执行复杂的任务，例如谈判合同、优化物流和管理能源消耗。这些代理可以实时相互交互并与区块链交互，为各种数据和服务创建一个动态而高效的市场。

ASI 联盟致力于通过强调开源解决方案和公平分配 AI 创新来推动去中心化 AI。这种方法不仅可以加快 AI 的发展速度，还可以确保这些技术惠及更广泛的用户。
$ S5 T8 L& e( O" x4 |
1 O( U- }9 v8 l4 [* h$ _& J了解更多：什么是人工智能超级智能 (ASI) 联盟？

4.Render(RNDR)
7 g1 M0 j7 J& |' z# @8 t市值：20.4 亿美元（截至 2024 年 8 月）。

什么是Render?
Render是一个去中心化的 GPU 渲染平台，旨在将数字艺术家和工作室与拥有闲置计算能力的 GPU 所有者联系起来。该平台允许用户使用分布式 GPU 资源渲染高质量的图形和动画，让创作者能够以更实惠的价格获得更便捷的体验。

通过使用 RNDR 代币，该平台通过基于以太坊的智能合约实现安全自动支付，从而实现创作者和节点运营商之间简化且透明的交易流程。这种去中心化方法不仅降低了与传统集中式渲染服务相关的成本，而且还使更广泛的受众能够使用高级渲染功能，包括小型工作室、独立艺术家和其他可能无法使用昂贵的高端 GPU 硬件的创作者。

6 W- ?# U) A4 Q* ~  T; hRender 如何整合 AI？
Render 利用 AI 增强渲染流程，提高网络整体效率。通过 AI 算法优化 GPU 资源分配，确保尽可能快速、经济高效地完成渲染任务。

此外，AI 还用于渲染过程本身，以提高图形和动画的质量，特别是在图像升级、纹理生成和实时渲染等任务中。这使得艺术家无需昂贵的硬件即可更轻松地获得专业级的效果。

了解更多：什么是渲染（RNDR）？
9 g+ u  R( j5 N- X4 Q+ |  D7 I& A
' ^, [0 j" E3 H* t1 m5. Bittensor （TAO）
市值：20.3 亿美元（截至 2024 年 8 月）。

什么是 Bittensor？
Bittensor (TAO) 是一种基于区块链的去中心化协议，可用于创建开源的 AI 驱动神经网络。与由中心化实体控制的传统 AI 模型不同，Bittensor 旨在实现 AI 训练和使用的去中心化，允许任何参与者为网络贡献计算能力和数据。这将创建一个全球分布式 AI 网络，贡献者将因其参与而获得 TAO 加密货币奖励。

Bittensor 如何整合 AI？
Bittensor 的整个协议都是围绕人工智能构建的。它允许参与者（称为矿工）提供有价值的数据和计算能力来训练网络上的人工智能模型。作为回报，矿工将根据其贡献的质量和数量获得 TAO 代币奖励。
/ s% Y! l- e( v9 C! q
Bittensor 还将人工智能融入其共识机制。该网络使用人工智能来评估贡献，并确保根据它们为网络带来的价值公平分配奖励。其理念是鼓励使用有用的数据和计算资源，从而产生更准确、更高效的人工智能模型。
6 t3 e7 {1 v( M. |5 e5 i
结束语
0 r; Q- O1 u2 ~3 g人工智能与区块链技术的融合代表着科技界的一个新前沿，为创新和颠覆提供了潜力。NEAR 协议、Internet Computer、人工智能超级联盟、Render 和 Bittensor 是区块链领域一些流行的人工智能项目，每个项目都有其独特的方法和设计。

2 _5 W7 C5 |. w7 P/ g, {; G: G

排列前五的对我们又如何呢，跟上哪一个？

这个也是需要去研究起来的啊。

有盈利的时候就该离开，全部游戏长玩就是完了

介绍各种技术的玩法，值得好好学习哦

币安是在几几年前创办的啊？

今次游戏也确实很好的胜率来的啊

其实各个方法的吧~这个也是关心一下了

辛苦的介绍也是要收藏，玩法肯定是有用的

这一次方法在这个帖子的运气还是值得肯定的.

币安啊，没事就别搞他们了。不然让你吃不完兜着走的。

每一种方法也是值得去看看学习下的啦。

币安除了赵长鹏有多少人？

每一种游戏也是值得去看看学习下的啦。

今天楼主介绍要用这个玩法去赢下多少的呢

老哥介绍这个技巧还是需要多多的收藏一下的。

这个游戏能自己好好掌握，也是很好的。