Rencontre à Dubaï

Auteur original: Advait (Leo) Jayant Compilation : LlamaC "Recommandation: Le chiffrement homomorphique complet (FHE) est souvent considéré comme le saint Graal de la cryptographie. Cet article explore les perspectives d'application du FHE dans le domaine de l'intelligence artificielle et souligne les limites actuelles. Il répertorie également quelques projets qui s'efforcent d'utiliser le FHE dans le domaine du chiffrement pour des applications d'IA, ce qui permet aux amateurs de cryptomonnaie de mieux comprendre le chiffrement homomorphique complet (FHE) grâce à cet article. Profitez-en !" Texte👇 A souhaite des recommandations hautement personnalisées sur Netflix et Amazon. B ne souhaite pas que Netflix ou Amazon connaisse ses préférences. Dans l'ère numérique actuelle, nous profitons d'Amazon et de Netflix

Écrit par : Davide

AI + web3, ça vaut le coup d'attendre ?

Cet article explore les opportunités et les défis liés à la combinaison de l'intelligence artificielle et de la Blockchain, en particulier dans le domaine du Web3 et des Crypto. L'article analyse le rôle de l'IA dans la Blockchain, couvrant l'optimisation de la Puissance de calcul, des Algorithmes et des données, tout en résumant les quatre grandes catégories d'applications de la combinaison de l'IA et de la Blockchain, la technologie zkML, le traitement des données, ainsi que les perspectives de la Finance décentralisée et du GameFi. Il propose des recommandations de stratégies d'investissement à court, moyen et long terme.

DeFAI est un domaine émergent qui applique l'intelligence artificielle à la finance décentralisée (DeFi), améliorant le potentiel de DeFi grâce à l'automatisation, à la gestion des risques et à l'optimisation du capital. DeFAI comprend plusieurs niveaux, tels que le niveau d'abstraction qui offre une interface conviviale, des agents de trading autonomes capables de s'adapter aux changements du marché, tandis que les DApps alimentés par l'IA renforcent les fonctions de prêt et d'optimisation. Des données de haute qualité sont essentielles pour réaliser des agents IA efficaces, et les défis futurs concernent des questions de transparence et de vérifiabilité.