Io.net und Injective arbeiten zusammen, um dezentrale KI-Integrationen zu ermöglichen
In Kürze io.net ist eine Partnerschaft mit Injective eingegangen, um die Integration des iAgent AI-Frameworks von Injective in sein dezentrales GPU-Rechennetzwerk zu erkunden.
Dezentral verteiltes Computernetzwerk io.net hat eine Zusammenarbeit mit angekündigt Injektiv , eine Layer-1-Blockchain, die speziell für den Finanzbereich entwickelt wurde, um die Integration des iAgent-KI-Frameworks von Injective mit dem dezentralen GPU-Rechennetzwerk von io.net zu erkunden.
„Diese Zusammenarbeit spiegelt unser gemeinsames Ziel wider, praktische Lösungen für Entwickler und Ingenieure zu schaffen“, sagte Tausif Ahmed, Chief Business Development Officer von io.net, in einer schriftlichen Erklärung. „Durch die Kombination der dezentralen Computerinfrastruktur von io.net mit den KI-Agenten-Frameworks und -Tools von Injective wollen wir wichtige Herausforderungen im KI- und Blockchain-Bereich angehen, indem wir die Eintrittsbarrieren für Entwickler überall senken“, fügte er hinzu.
Injective ist eine schnelle, interoperable Layer-One-Blockchain, die die Entwicklung fortschrittlicher Web3 Finanz-Anwendungen. Es bietet Entwicklern eine Reihe leistungsstarker Plug-and-Play-Module zur Erstellung hochmoderner dezentraler Anwendungen (dApps).
iAgent, Injectives erstes KI-Agent-basiertes Software Development Kit (SDK), ermöglicht die Integration von KI-gesteuerten Funktionen in Blockchain-Operationen. Durch die Verwendung großer Sprachmodelle (LLMs) wie OpenAIiAgent ermöglicht es Benutzern, Blockchain-Aktivitäten wie das Senden von Zahlungen und Ausführen von On-Chain-Trades über KI-gestützte Befehle auszuführen. Dieses SDK wurde am 19. November öffentlich eingeführt.
Diese Zusammenarbeit zielt darauf ab, den Fortschritt an der Schnittstelle zwischen dezentralem Computing und künstlicher Intelligenz voranzutreiben und dabei die verteilte Infrastruktur von io.net zu nutzen, die über 10,000 clusterfähige GPUs und CPUs umfasst. Die Partnerschaft soll KI-Experten die notwendigen Werkzeuge zur Verfügung stellen, um Modelle für maschinelles Lernen mithilfe dezentraler Ressourcen zu trainieren, zu optimieren und einzusetzen.
Im Rahmen ihrer Zusammenarbeit werden die beiden Organisationen untersuchen, wie sich das iAgent-Framework von Injective in das dezentrale GPU-Netzwerk von io.net integrieren lässt, um die Rechenleistung zu verbessern. Sie werden auch untersuchen, wie die GPU-Preise und Datenfeeds von io.net möglicherweise in zukünftige On-Chain-Finanzprodukte integriert werden könnten, die von Injektiv .
„KI mit Blockchain-Rails hat in den letzten Monaten einen explosionsartigen Aufschwung erlebt und wir freuen uns über die zunehmende Akzeptanz von iAgent, das KI in die Blockchain bringt“, sagte Eric Chen, CEO und Mitbegründer von Injective Labs, in einer schriftlichen Erklärung. „Jetzt können wir mit der Unterstützung von io.net und ihrer dezentralen Computerplattform, die die Anforderungen von KI-Entwicklern in der Blockchain erfüllt, die Anwendungsfälle und Innovationen im aufstrebenden DeFAI-Sektor weiter ausbauen“, fügte er hinzu.
Io.net: Bereitstellung dezentraler GPUs zur Unterstützung von KI-Anwendungen
io.net ist ein dezentrales physisches Infrastrukturnetzwerk (DePIN), das auf Abruf dezentrale GPU-Cluster aus geografisch verteilten Quellen bereitstellt. Derzeit bietet das IO Network Zugriff auf Hunderttausende von GPUs, die speziell für die Anforderungen von Anwendungen mit geringer Latenz und hoher Verarbeitungsleistung wie KI/ML-Operationen und Cloud-Gaming entwickelt wurden. Durch die Demokratisierung des Zugriffs auf die GPU-Rechenkapazität senkt io.net die Kosten, verkürzt die Vorlaufzeiten und erweitert die Optionen für Ingenieure und Unternehmen.
Vor kurzem hat io.net bildete eine Partnerschaft mit Alpha Network, um eine sichere Umgebung für KI zu schaffen und Web3 Anwendungen. Diese Zusammenarbeit konzentriert sich darauf, Herausforderungen im Bereich der Datensicherheit anzugehen und gleichzeitig die KI-Infrastruktur zugänglicher zu machen, um Entwicklern letztendlich die Erstellung zuverlässiger dApps zu ermöglichen.
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