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Autor original: Advait (Leo) Jayant Compilado por LlamaC "Mensaje recomendado: El encriptación completamente homomórfica (FHE) a menudo es considerado el Santo Grial de la criptografía. Este artículo explora las perspectivas de aplicación de FHE en el campo de la inteligencia artificial, señalando las limitaciones actuales. También enumera algunos proyectos que se dedican a utilizar el encriptación completamente homomórfica (FHE) en el campo de la encriptación para aplicaciones de inteligencia artificial, lo que permite a los entusiastas de la Criptomoneda comprender a fondo el encriptación completamente homomórfica a través de este artículo. ¡Disfruten!" Cuerpo 👇 A Espero recibir recomendaciones altamente personalizadas en Netflix y Amazon. B No quieren que Netflix o Amazon conozcan sus preferencias. En la era digital actual, disfrutamos de Amazon y Netflix

Escrito por: Davide

AI + web3, ¿vale la pena esperarlo?

Este artículo explora las oportunidades y desafíos que trae la combinación de la inteligencia artificial y la cadena de bloques, especialmente en las aplicaciones de Web3 y Crypto. El artículo analiza el papel de la IA en la cadena de bloques, abarcando la optimización de la potencia computacional, algoritmos y datos, y resume los cuatro tipos principales de aplicaciones de la combinación de IA y cadena de bloques, la tecnología zkML, el procesamiento de datos, las finanzas descentralizadas y las perspectivas de GameFi, presentando recomendaciones de estrategias de inversión a corto, medio y largo plazo.

DeFAI es un campo emergente que aplica inteligencia artificial a las Finanzas descentralizadas (DeFi), mejorando el potencial de DeFi a través de la automatización, la gestión de riesgos y la optimización del capital. DeFAI incluye múltiples niveles, como la capa abstracta que proporciona una interfaz amigable para el usuario, agentes de trading autónomos que pueden adaptarse a los cambios del mercado, y DApps impulsadas por IA que mejoran las funciones de préstamo y optimización. Los datos de alta calidad son clave para lograr agentes de IA efectivos, y los desafíos futuros involucran problemas de transparencia y verificabilidad.