Сегодня расскажем о деталях интервью со соучредителем 0G Labs Майклом Хайнрихом на семинаре, организованном DL Research, о слиянии AI и Web3 @0G_labs
Соучредитель 0G Labs @michaelh_0g отметил, что ключ к реализации совместной работы AI-агентов заключается в масштабируемой координации. Он считает, что традиционная архитектура блокчейна имеет явные узкие места из-за неспособности обрабатывать высокоскоростные потоки данных на уровне гигабайт, в то время как 0G Labs добился ключевого прорыва, внедрив технологию стирающего кодирования с ускорением GPU. Эта технология позволяет распределенно кодировать и параллельно обрабатывать большие объемы данных, значительно увеличивая пропускную способность системы при обеспечении доступности данных, что позволяет AI-агентам в реальном времени получать надежный контекст и принимать сложные решения.
Помимо инноваций в технической архитектуре, Майкл Хайнрих также упомянул, что 0G Labs разработала новую модель стимулов — «Доказательство случайного доступа» (Proof of Random Access), предназначенную для поощрения операторов узлов предоставлять стабильные и надежные услуги данных. Этот механизм закладывает прочную основу данных для AI-агентов, обеспечивая проверяемость и доверие к поведению узлов в децентрализованной среде.
Майкл Хайнрих далее поясняет, что мы движемся к эпохе, когда миллионы легких ИИ-агентов будут работать совместно, и требования к объему данных, их актуальности и структурной сложности будут значительно превышать возможности современных одиночных моделей. 0G Labs создает именно такую базовую инфраструктуру данных, которая поддерживает высокую производительность, масштабируемость и сильную взаимосвязь.
Благодаря прорывам в базовых технологиях и тщательному дизайну экономических механизмов, 0G Labs не только способствует переходу ИИ от пассивной обработки данных к активному интеллектуальному выводу, но и содействует развитию всей перекрестной области Web3 и ИИ в более открытом и кооперативном направлении.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Сегодня расскажем о деталях интервью со соучредителем 0G Labs Майклом Хайнрихом на семинаре, организованном DL Research, о слиянии AI и Web3 @0G_labs
Соучредитель 0G Labs @michaelh_0g отметил, что ключ к реализации совместной работы AI-агентов заключается в масштабируемой координации. Он считает, что традиционная архитектура блокчейна имеет явные узкие места из-за неспособности обрабатывать высокоскоростные потоки данных на уровне гигабайт, в то время как 0G Labs добился ключевого прорыва, внедрив технологию стирающего кодирования с ускорением GPU. Эта технология позволяет распределенно кодировать и параллельно обрабатывать большие объемы данных, значительно увеличивая пропускную способность системы при обеспечении доступности данных, что позволяет AI-агентам в реальном времени получать надежный контекст и принимать сложные решения.
Помимо инноваций в технической архитектуре, Майкл Хайнрих также упомянул, что 0G Labs разработала новую модель стимулов — «Доказательство случайного доступа» (Proof of Random Access), предназначенную для поощрения операторов узлов предоставлять стабильные и надежные услуги данных. Этот механизм закладывает прочную основу данных для AI-агентов, обеспечивая проверяемость и доверие к поведению узлов в децентрализованной среде.
Майкл Хайнрих далее поясняет, что мы движемся к эпохе, когда миллионы легких ИИ-агентов будут работать совместно, и требования к объему данных, их актуальности и структурной сложности будут значительно превышать возможности современных одиночных моделей. 0G Labs создает именно такую базовую инфраструктуру данных, которая поддерживает высокую производительность, масштабируемость и сильную взаимосвязь.
Благодаря прорывам в базовых технологиях и тщательному дизайну экономических механизмов, 0G Labs не только способствует переходу ИИ от пассивной обработки данных к активному интеллектуальному выводу, но и содействует развитию всей перекрестной области Web3 и ИИ в более открытом и кооперативном направлении.