Der KI-Trend in Krypto: Beste Altcoins und Deep-Learning-Modelle

Das KI-Trend hat im Jahr 2023 einen bedeutenden Sprung nach vorne gemacht und unser Verständnis dessen, was möglich ist, verändert. Während wir uns dem Jahr 2024 nähern, sind diese Fortschritte nicht nur theoretisch; Sie sind praktisch, einflussreich und eng mit verschiedenen Sektoren, insbesondere Kryptowährungen, verflochten.

An der Spitze dieser Revolution stehen Deep-Learning-Modelle, hochentwickelte Algorithmen, die zum Antriebsmotor geworden sind neueste KI-Trends. Diese Modelle verändern nicht nur traditionelle Industrien, sondern haben auch tiefgreifende Auswirkungen auf den Kryptoraum. Dieser Artikel untersucht die Synergien zwischen KI und Krypto und zeigt auf, wie KI-Trends die Zukunft digitaler Währungen und darüber hinaus beeinflussen.

Der KI-Trend: Den Hype verstehen

Im Jahr 2023 erlebte die KI-Landschaft eine Reihe von Durchbrüchen, die das auslösten, was viele heute als KI-Revolution bezeichnen. Das Jahr war geprägt von bedeutenden Fortschritten in verschiedenen KI-Bereichen, von Chatbots bis hin zur Content-Erstellung, die alle zum immensen Hype um die heutige KI beitrugen.

Ein wichtiger Akteur bei dieser Revolution war ChatGPT von OpenAI, eine Konversations-KI, die beispiellose Fähigkeiten in der Verarbeitung natürlicher Sprache demonstrierte. Sein Erfolg legte den Grundstein für eine breitere Akzeptanz und Integration von KI in alltägliche Anwendungen und machte die Interaktion mit Maschinen nahtloser und intuitiver als je zuvor.

Gleichzeitig entwickelte sich Googles Bard zu einer weiteren prominenten Figur in der KI-Erzählung. Bard konkurrierte im Bereich fortschrittlicher Sprachmodelle und demonstrierte das Potenzial der KI beim Verstehen und Generieren menschenähnlicher Texte, was den Wettbewerb und die Innovation in der KI-Sprachverarbeitung weiter ankurbelte.

KI-Trends jenseits von ChatGPT

Doch der KI-Trend im Jahr 2023 ging über Chatbots hinaus. Im Bereich der Inhaltserstellung haben KI-Tools die Art und Weise revolutioniert, wie wir digitale Inhalte produzieren und konsumieren. KI-gesteuerte Plattformen ermöglichten es Entwicklern, schriftliche Inhalte zu erstellen, Grafiken zu entwerfen und sogar Musik mit einer Effizienz und Kreativität zu komponieren, die zuvor unerreichbar war. Diese Demokratisierung der Inhaltserstellung eröffnete neue Ausdrucks- und Kommunikationsmöglichkeiten und machte sie zu einem Eckpfeiler des KI-Hypes.

Auch bei der Video- und Bilderzeugung gab es bahnbrechende Fortschritte. KI-Algorithmen wurden in die Lage versetzt, qualitativ hochwertige Bilder und Animationen zu erstellen, was früher die Domäne erfahrener menschlicher Künstler und Videoeditoren war. Dieser Wandel beschleunigte nicht nur den Content-Produktionsprozess, sondern löste auch wichtige Diskussionen über die Rolle der KI in der Kreativbranche aus.

Diese Entwicklungen bei Chatbots, der Erstellung von Inhalten und der visuellen Generierung trugen gemeinsam zu einem Anstieg des Interesses und der Investitionen in KI-Technologien bei. Große und kleine Unternehmen begannen zu erforschen, wie KI ihre Abläufe revolutionieren könnte, während sich Verbraucher in ihrem täglichen Leben immer mehr an KI-gesteuerte Erfahrungen gewöhnten.

Das Jahr 2023 ist daher ein entscheidender Moment in der Geschichte der KI. Es war ein Jahr, in dem die Fähigkeiten der KI nicht nur getestet, sondern auch in einem noch nie dagewesenen Ausmaß genutzt wurden. Dies bereitete die Bühne für den Hype, den KI heute genießt – ein Hype, der auf greifbaren Fortschritten und realen Anwendungen basiert, die weiterhin unsere digitale und physische Realität prägen.

Schlüsseltrends in der KI

Während wir uns mit den Feinheiten der KI-Entwicklung befassen, fallen mehrere wichtige KI-Trends auf, die ein anschauliches Bild davon zeichnen, wie KI die technologische Landschaft neu gestaltet.

1. Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP):

Im Jahr 2023 haben NLP-Technologien erhebliche Fortschritte gemacht, wie beispielsweise Systeme wie ChatGPT von OpenAI und Google Bard zeigen. Diese Plattformen haben die Fähigkeit der KI verbessert, menschenähnliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen, was zu ausgefeilteren und nahtloseren Interaktionen zwischen Menschen und Maschinen führt.

2. KI in Automatisierung und Robotik:

Die Rolle der KI in der Automatisierung hat sich über die traditionelle Fertigung hinaus auf die Dienstleistungsbranche, das Gesundheitswesen und die Logistik ausgeweitet. Auf KI basierende Robotik ist heute besser in der Lage, komplexe Aufgaben auszuführen, von komplizierten Operationen bis hin zur effizienten Lagerverwaltung, und demonstriert die Vielseitigkeit von KI in verschiedenen praktischen Anwendungen.

3. KI-gesteuerte Datenanalyse und Entscheidungsfindung:

Unternehmen nutzen zunehmend KI für datengesteuerte Entscheidungen. KI-Algorithmen können riesige Datensätze analysieren, um Muster und Erkenntnisse aufzudecken. Sie helfen in Bereichen wie Marktanalyse, Vorhersage des Kundenverhaltens und Risikomanagement und werden so zu einem unschätzbar wertvollen Werkzeug für Unternehmen.

4. Ethische KI und Governance:

Mit dem wachsenden Einfluss der KI sind ethische Überlegungen und Governance wichtiger geworden. Die KI-Community konzentriert sich auf die Entwicklung ethischer Richtlinien und Rahmenwerke, um einen verantwortungsvollen Umgang mit KI sicherzustellen, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz, Voreingenommenheit und Transparenz.

5. KI bei der Inhaltserstellung:

KI hat die Erstellung von Inhalten revolutioniert und die Generierung von schriftlichen, visuellen und akustischen Inhalten in beispiellosem Umfang ermöglicht. Tools für die KI-gesteuerte Inhaltserstellung werden immer zugänglicher und ermöglichen es den Erstellern, mit minimalem Aufwand hochwertige Inhalte zu erstellen.

6. Personalisierte KI-Erlebnisse:

Personalisierung ist zu einem zentralen Schwerpunkt in der KI-Entwicklung geworden. KI-Systeme sind jetzt besser dafür gerüstet, personalisierte Empfehlungen und Erfahrungen in Bereichen wie E-Commerce, Unterhaltung und Gesundheit anzubieten und so das Engagement und die Zufriedenheit der Benutzer zu steigern.

7. KI und Cybersicherheit:

Mit der Weiterentwicklung der Cyber-Bedrohungen verändert sich auch die Rolle der KI in der Cybersicherheit. KI-Algorithmen werden eingesetzt, um Cyberbedrohungen genauer und schneller vorherzusagen, zu erkennen und darauf zu reagieren, und werden so zu einem wesentlichen Bestandteil moderner Cybersicherheitsstrategien.

8. KI im Gesundheitswesen:

Die Anwendung von KI im Gesundheitswesen verzeichnet ein exponentielles Wachstum, von der Diagnostik und Patientenversorgung bis hin zur Arzneimittelentwicklung und Epidemiologie. KI ermöglicht genauere Diagnosen, personalisierte Behandlungspläne und bessere Patientenergebnisse.

Neue KI-Trends für 2024

Die KI-Landschaft im Jahr 2024 ist voller Innovationen, gekennzeichnet durch bedeutende Fortschritte und aufkommende KI-Trends. Zwei der bemerkenswertesten Entwicklungen in diesem Bereich sind AGI und Grok, die jeweils einen einzigartigen Fortschritt in der KI-Technologie darstellen.

AGI: Die Suche nach künstlicher allgemeiner Intelligenz

Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) steht an der Spitze der KI-Trends für 2024. AGI ist ein Paradigmenwechsel von den aktuellen KI-Modellen, die sich bei bestimmten Aufgaben auszeichnen (oft als künstliche Narrow Intelligence oder ANI bezeichnet), hin zu einer ganzheitlicheren Form der Intelligenz vergleichbar mit der menschlichen Erkenntnis. Das Ziel von AGI besteht darin, Maschinen zu schaffen, die ähnlich wie ein Mensch selbstständig lernen, schlussfolgern und Wissen in einem breiten Spektrum von Aufgaben und Disziplinen anwenden können. Diese Entwicklung stellt nicht nur einen Technologiesprung dar, sondern auch einen bedeutenden philosophischen und ethischen Meilenstein auf dem Weg der KI.

Grok von xAI: Ein neuer Anwärter in der Konversations-KI

Grok, entwickelt von Elon Musks Unternehmen xAI, entwickelt sich zu einem wichtigen Akteur im KI-Trend der Konversations-Bots, ähnlich wie ChatGPT von OpenAI. Dieser KI-Bot zeichnet sich durch seine fortschrittlichen Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache und seine Fähigkeit aus, sinnvolle, kontextbezogene Gespräche zu führen.

Die Entwicklung von Grok spiegelt einen wachsenden KI-Trend wider, anspruchsvollere, intuitivere und benutzerfreundlichere Konversationsschnittstellen zu schaffen. Diese Schnittstellen beschränken sich nicht nur auf Kundendienstanwendungen, sondern werden zunehmend zu einem integralen Bestandteil verschiedener Bereiche, darunter Bildung, Gesundheitswesen und persönliche Assistenz.

Diese KI-Trends, AGI und Grok, sind nur die Spitze des Eisbergs in einem Jahr, das exponentielles Wachstum und Innovation in der KI verspricht. Während sich die KI weiterentwickelt, wird sie die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, neu definieren und wie Technologie wiederum unsere Welt prägt.

Experten sagen die KI-Trends für 2024 voraus

Während wir uns durch die sich entwickelnde KI-Landschaft bewegen, bieten Einblicke von Branchenexperten wertvolle Einblicke in die Zukunft. Zwei bemerkenswerte Persönlichkeiten, Stephen Anthony und Vala Afshar, haben ihre Vorhersagen für die KI-Trends des Jahres 2024 geteilt und einen Einblick in die aufregenden Fortschritte und Veränderungen gegeben, die wir erwarten können.
Stephen Anthony, der Schöpfer von AI Top Rank, teilte kürzlich über X (ehemals Twitter) seine 15 Vorhersagen für KI-Trends im Jahr 2024 mit. Seine Prognosen umfassen ein breites Spektrum an Entwicklungen und deuten auf eine vielfältige und dynamische Zukunft für KI hin. Er gepostet:

15 Vorhersagen für KI-Trends im Jahr 2024:

• AGI
• Grok
• OpenAI
• Telepathie
• Persönliche KI
• Synchronicity
• Humanoide Roboter
• Selbstfahrende Fahrzeuge
• Automatisierte Unternehmen
• Dezentralisierung
• Zensur
• Datenschutz
• GPTs
• xAI

Vala Afshars Prognosen: KI-Trends für 2024

Vala Afshar, Chief Digital Evangelist für Salesforce, hat ebenfalls tiefgründige Aussagen gemacht Einblicke in das Erwartete KI-Trends für 2024, wobei insbesondere sein zunehmender Einfluss auf die Geschäftswelt und das alltägliche Verbraucherleben hervorgehoben wird. Afshars Prognosen basieren auf der Forschung von Forrester und unterstreichen eine Zukunft, die eng mit Fortschritten im Bereich der KI verbunden ist.

Afshar prognostiziert einen deutlichen Wandel im Verbraucherengagement mit generativer KI und erklärt: „60 % der Skeptiker werden generative KI nutzen (und lieben), ob sie es wissen oder nicht.“ Diese Aussage unterstreicht einen transformativen Wandel in der Interaktion der Öffentlichkeit mit KI, der von Skepsis zu weit verbreiteter Akzeptanz und Vertrauen führt.

Im geschäftlichen Bereich sieht Afshar KI als Katalysator für mehr Produktivität und Kreativität. Er betont: „Enterprise-KI-Initiativen werden die Produktivität und kreative Problemlösung um 50 % steigern.“ Dies stellt einen erheblichen Anstieg gegenüber dem aktuellen Niveau dar, bei dem KI-Projekte bereits eine Effizienzsteigerung von bis zu 40 % erzielt haben, insbesondere bei Softwareentwicklungsaufgaben.

Afshar betont auch die sich entwickelnde Rolle der KI im Marketing und Branding. Er hebt das Engagement großer Agenturen für KI hervor und sagt: „Die Top-10-Agenturen werden 50 Millionen US-Dollar für Partnerschaften ausgeben, um maßgeschneiderte KI-Lösungen für Unternehmenskunden zu entwickeln.“ Diese Investition zeigt die wachsende Anerkennung des Potenzials von KI, Markenstrategien und Verbraucherengagement zu revolutionieren.

Diese Erkenntnisse von Afshar offenbaren eine Landschaft, in der KI nicht nur ein technologisches Werkzeug, sondern eine grundlegende Komponente für die Neugestaltung von Geschäftsstrategien, Verbrauchererlebnissen und gesellschaftlichen Interaktionen im Jahr 2024 ist.

Deep-Learning-Modelle: Vorreiter des KI-Trends

Deep-Learning-Modelle haben die KI-Revolution maßgeblich vorangetrieben und bahnbrechende Fortschritte in verschiedenen Sektoren gebracht. Zu den bekanntesten und einflussreichsten Deep-Learning-Modellen im Jahr 2023 gehören:
Convolutional Neural Networks (CNNs): CNNs, auch bekannt als ConvNets, wurden 1988 von Yann LeCun entwickelt und werden hauptsächlich zur Bildverarbeitung und Objekterkennung verwendet. Sie bestehen aus mehreren Schichten und wurden ursprünglich für die Erkennung von Zeichen wie Postleitzahlen und Ziffern entwickelt.

Long Short Term Memory Networks (LSTMs): LSTMs sind eine Art rekurrentes neuronales Netzwerk und für ihre Fähigkeit bekannt, langfristige Abhängigkeiten zu lernen und zu speichern. Dadurch sind sie äußerst nützlich bei der Vorhersage von Zeitreihen, der Spracherkennung, der Musikkomposition und sogar in Pharmazeutische Entwicklung.

Generative Adversarial Networks (GANs): Diese generativen Deep-Learning-Algorithmen sind darauf ausgelegt, neue Dateninstanzen zu erstellen, die Trainingsdaten ähneln. GANs bestehen aus einem Generator, der lernt, gefälschte Daten zu erzeugen, und einem Diskriminator, der lernt, zwischen echten und generierten Daten zu unterscheiden. Sie werden zunehmend zur Verbesserung astronomischer Bilder, zur Simulation von Gravitationslinsen für die Erforschung dunkler Materie und zur Hochskalierung von Texturen mit niedriger Auflösung in Videospielen eingesetzt.

Diese Modelle stellen nur einige Beispiele der Deep-Learning-Technologien dar, die an der Spitze der KI-Revolution stehen. Ihre Anwendungen reichen von der Verbesserung der Bild- und Spracherkennung bis hin zur Förderung von Innovationen im Gaming- und wissenschaftlichen Bereich und unterstreichen die transformative Wirkung von Deep Learning in der heutigen KI-Landschaft.

Neuigkeiten zum Thema maschinelles Lernen: Neueste Entwicklungen

Mit den Fortschritten im Deep Learning Schritt haltend, erlebt auch der breitere Bereich des maschinellen Lernens einen Innovations- und Anwendungsschub. Jüngste Entwicklungen im maschinellen Lernen verbessern nicht nur bestehende Technologien, sondern ebnen auch den Weg für neue Möglichkeiten.

Eine der bedeutendsten Entwicklungen ist die Verbesserung der Algorithmen für unbeaufsichtigtes und halbüberwachtes Lernen. Diese Fortschritte ermöglichen es Maschinen, ohne menschliches Eingreifen zu lernen und aus unstrukturierten Daten Rückschlüsse zu ziehen, was neue Grenzen in der KI-Forschung und -Anwendung eröffnet.

Eine weitere bemerkenswerte Entwicklung ist die Integration von maschinellem Lernen mit Big-Data-Analysen. Diese Kombination ermöglicht ausgefeiltere und prädiktivere Analysen und ermöglicht es Unternehmen und Organisationen, tiefere Einblicke in das Verbraucherverhalten, Markttrends und betriebliche Effizienzen zu gewinnen.

Darüber hinaus liegt der Fokus zunehmend darauf, Modelle des maschinellen Lernens erklärbarer und transparenter zu machen. Dieser Schritt hin zu erklärbarer KI (XAI) ist in Sektoren wie dem Gesundheitswesen und dem Finanzwesen von entscheidender Bedeutung, wo das Verständnis des Entscheidungsprozesses von KI-Systemen ebenso wichtig ist wie die Entscheidungen selbst.

Darüber hinaus verzeichnete der Bereich des verstärkenden Lernens ein bemerkenswertes Wachstum. Dieser Bereich des maschinellen Lernens, der sich darauf konzentriert, wie Agenten in einer Umgebung Maßnahmen ergreifen sollten, um die Vorstellung einer kumulativen Belohnung zu maximieren, wird in realen Szenarien wie Robotik und automatisierten Steuerungssystemen immer relevanter.

Top-KI-Trends in Krypto

KI-Kryptowährungen sind digitale Währungen, die Technologien der künstlichen Intelligenz nutzen, um verschiedene Aspekte ihrer Funktionalität und ihres Ökosystems zu verbessern. Diese Kryptowährungen integrieren KI, um die Sicherheit, die Handelseffizienz, die Genauigkeit der Marktprognosen und das allgemeine Benutzererlebnis zu verbessern. Basierend auf den oben genannten Erkenntnissen und KI-Trends können Anleger versuchen, vorherzusagen, welche KI-Tokens ein großes Wachstum verzeichnen könnten.

Was sind KI-Kryptowährungen?

KI-Kryptowährungen sind eine neuartige Integration von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) mit Blockchain- und Kryptowährungsplattformen. Dabei handelt es sich im Wesentlichen um Krypto-Token, die zur Unterstützung von KI-bezogenen Projekten, Anwendungen und Diensten auf Blockchain-Plattformen verwendet werden.

Diese Kryptowährungen werden typischerweise mit KI-gestützten dezentralen Projekten in Verbindung gebracht, die verschiedene Aspekte des Lebens automatisieren und die Skalierbarkeit verbessern. Die Integration von KI in diese Projekte ist nicht nur ein Novum; es erweitert ihre Funktionalitäten grundlegend. KI hilft bei der Automatisierung und Optimierung von Prozessen, hilft bei der Erkennung betrügerischer Transaktionen und trägt zur Erstellung von Vorhersagemodellen bei. Darüber hinaus erleichtert es die Schaffung dezentraler autonomer Organisationen (DAOs) und intelligenter Verträge, die unabhängig von menschlichem Eingreifen funktionieren.

KI-Münzen dienen als Gateways zu diesen KI-gesteuerten Plattformen und ermöglichen es Benutzern, die angebotenen Produkte oder Dienstleistungen zu kaufen und zu nutzen. Die Integration von KI in Blockchain-Unternehmen bringt intelligente Lösungen in die Welt der Kryptowährungen und verbindet die Robustheit der Blockchain-Technologie mit den fortschrittlichen Analysefähigkeiten der KI.

Im Wesentlichen stellen KI-Kryptowährungen die Konvergenz zweier Spitzentechnologien dar: Blockchain und künstliche Intelligenz. Diese Kombination eröffnet unzählige Möglichkeiten für Innovationen im Bereich der Kryptowährungen, von der Verbesserung der Sicherheit und Effizienz bis hin zur Einführung völlig neuer Funktionalitäten, die bisher unerreichbar waren. Da die KI weiter voranschreitet, wird erwartet, dass ihre Rolle in der Welt der Kryptowährungen wächst, was zu ausgefeilteren, sichereren und benutzerfreundlicheren digitalen Finanzplattformen führt.

Diese Kryptowährungen führen den KI-Trend an

Im folgenden Abschnitt werden einige der größten KI-Altcoins hervorgehoben, sortiert nach Marktkapitalisierung. Diese Token stellen die Spitze der Schnittstelle zwischen KI und Kryptowährung dar, jeder mit seinem einzigartigen Ansatz und Beitrag auf diesem Gebiet.

Injective INJ: Der KI-Trendführer nach Marktkapitalisierung

Injective ist eine Blockchain, die zum Aufbau robuster und interoperabler dezentraler Finanzanwendungen (DeFi) entwickelt wurde. Der Schwerpunkt liegt auf der Nachbildung bestimmter traditioneller Finanzdienstleistungen durch intelligente Verträge, darunter dezentrale Börsen (DEXes), Kredit-/Kreditprotokolle und Derivatemärkte.

Injective wurde 2018 von Eric Chen und Albert Chon gegründet und hat wichtige Meilensteine ​​erreicht, darunter die Veröffentlichung im Mainnet Ende 2021 und Smart-Contract-Funktionen Ende 2022. Das Projekt erhielt Unterstützung von großen Krypto-Investoren wie Binance und Risikokapitalgruppen wie Pantera und Jump Crypto.

Die Hauptaufgabe von Injective besteht darin, Entwicklern Softwaremodule zur Erstellung von DeFi-Lösungen anzubieten. Sein Ökosystem unterstützt die natürliche Interoperabilität und ermöglicht es den DeFi-Protokollen, zu interagieren und auf die Liquidität des anderen zuzugreifen. Außerdem werden häufige Batch-Auktionen eingesetzt, um aktuelle Probleme bei DEXes anzugehen.

Injektive einzigartiges Das Verkaufsargument ist die nahtlose Integration künstlicher Intelligenz in den betrieblichen Rahmen und die Optimierung der Handelsaktivitäten. Die von Injective Protocol eingesetzten KI-Algorithmen sollen eine optimale Preisgestaltung für Derivatehändler gewährleisten und zu einer hochliquiden Umgebung mit minimalen Handelsgebühren beitragen. Diese Integration der KI in ihr Framework spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung des gesamten Handelserlebnisses und der Effizienz auf der Plattform.

Zusätzlich zu den zuvor erwähnten Kernfunktionen und Zielen von Injective stellt diese KI-Integration einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der DeFi- und Blockchain-Technologie dar. Der Einsatz von KI-Algorithmen zur Preisoptimierung im Derivatehandel positioniert Injective als bahnbrechende Plattform an der Schnittstelle von KI und Kryptowährung.

Der Graph (BRT)

The Graph ist ein wichtiger Akteur im Bereich der KI-Kryptowährungen und fungiert als Indexierungsprotokoll für die Abfrage von Daten Netzwerke wie Ethereum, Arbitrum und IPFS. Es spielt eine entscheidende Rolle bei der Stromversorgung vieler Anwendungen in DeFi und im breiteren Web3-Ökosystem.

Der Graph ermöglicht die Erstellung und Veröffentlichung offener APIs, sogenannter Untergraphen, die mit GraphQL abgefragt werden können, um Blockchain-Daten abzurufen. Diese Funktionalität wurde weithin genutzt, wobei über 3,000 Untergraphen von Tausenden von Entwicklern für verschiedene dezentrale Anwendungen (DApps) bereitgestellt wurden, darunter Uniswap, Synthetix, Aragon und andere.

The Graph verfügt über eine starke globale Community mit über 200 Indexerknoten und mehr als 2,000 Kuratoren im Rahmen seines Kuratorenprogramms. Es hat erhebliche Mittel für die Netzwerkentwicklung von strategischen VCs und einflussreichen Personen in der Blockchain-Community gesammelt, darunter Coinbase Ventures und ParaFi Capital.

Im Hinblick auf die Tokenomik verwendet The Graph den Graph Token (GRT), einen ERC-20-Token auf der Ethereum-Blockchain. GRT ist ein Arbeitstoken, das von Indexierern, Kuratoren und Delegatoren verwendet wird, um Indexierungs- und Kuratierungsdienste für das Netzwerk bereitzustellen. Teilnehmer des Netzwerks können ein Einkommen verdienen, das proportional zu der Menge ihrer geleisteten Arbeit und ihrem BRT-Anteil ist, was einen Anreiz zur aktiven Teilnahme und zum Beitrag zur Entwicklung und Wartung des Netzwerks darstellt.

Render Network (RNDR): Ein neuer Anwärter im KI-Trend

Render Network (RNDR) ist eine dezentrale Rendering-Plattform, die darauf ausgelegt ist, ungenutzte GPU-Zyklen für die Medienproduktion zu nutzen. Es verbindet Inhaltsersteller mit GPU-Anbietern, optimiert die Ressourcennutzung und ermöglicht einen kostengünstigen Zugriff auf GPU-Leistung. Der Token von Render Network, RNDR, bietet Knoten einen Anreiz, ihre Rechenleistung beizusteuern, und ermöglicht so ein effizientes Rendern virtueller Inhalte und die Interaktion mit immersiven 3D-Umgebungen.

Render Network arbeitet mit einem Prozess, der die Einreichung von Aufträgen durch Inhaltsersteller, einen dynamischen Preismechanismus, eine effiziente Auftragsverteilung zwischen GPU-Anbietern und eine vertrauenswürdige Validierung umfasst, um die Qualität der gerenderten Ausgaben sicherzustellen.

Ein zentraler Aspekt von Render Network Evolution ist die Partnerschaft mit dem dezentralen Cloud-Dienst io.net. Diese Zusammenarbeit zielt darauf ab, die Zahl der GPU-Anbieter mit Schwerpunkt auf KI zu erweitern und das weltweit größte dezentrale physische Infrastrukturnetzwerk (DePIN) für KI zu schaffen. Die Integration von Render Network mit io.net erweitert seine Fähigkeiten über das Rendern hinaus auf Anwendungen für maschinelles Lernen und unterstreicht sein Engagement, den wachsenden Anforderungen von KI und maschinellem Lernen gerecht zu werden.

Diese Ausweitung auf KI-Anwendungen stellt einen bedeutenden Schritt für Render Network dar und deutet auf einen breiteren Anwendungsfall für seine verteilten GPU-Anbieter hin. Durch die Förderung des Wachstums von KI und maschinellem Lernen positioniert sich Render Network an der Spitze der Kryptowährungs-KI-Trends und demonstriert das Potenzial der Blockchain-Technologie zur Unterstützung fortschrittlicher Rechenanforderungen.

Theta-Netzwerk (THETA)

Theta Network, ein Blockchain-basiertes Netzwerk für Video-Streaming, wurde 2019 ins Leben gerufen, um den Prozess der Bereitstellung von Videoinhalten zu dezentralisieren und zu optimieren. Zu seinem Beirat gehören Steve Chen, Mitbegründer von YouTube, und Justin Kan, Mitbegründer von Twitch. Der native Token des Netzwerks, THETA, wird für Governance-Aufgaben verwendet und von großen Playern wie Google und Sony Europe unterstützt.

Theta zielt darauf ab, die Video-Streaming-Branche zu verbessern, indem es Probleme der Zentralisierung, Infrastruktur und Kosten angeht, was Endbenutzern und Inhaltserstellern zugute kommt. Das von Mitch Liu und Jieyi Long gegründete Team von Theta bringt einen reichen Erfahrungsschatz in den Bereichen Gaming, Videoindustrie und verteilte Systeme mit. Ihr Fachwissen ist von entscheidender Bedeutung für die Entwicklung von Theta, die dezentrale Anwendungen (DApps) auf ihrer Plattform umfasst.

Was Theta einzigartig macht, ist sein Ansatz zur Dezentralisierung von Videostreaming, Datenbereitstellung und Edge-Computing, wodurch diese Prozesse effizienter und kostengünstiger werden. Das Netzwerk verfügt über zwei native Token: Theta (THETA) für die Governance und Theta Fuel (TFUEL) für den Betrieb. Das Modell von Theta belohnt Zuschauer für das Teilen von Netzwerkressourcen und bietet eine Open-Source-Plattform mit Governance-Befugnissen für Token-Inhaber.

Die Anwendung von KI durch Theta wird durch die Partnerschaft mit FedML, einer kollaborativen/föderierten Plattform für maschinelles Lernen und Edge-KI, besonders vorangetrieben. Diese Zusammenarbeit konzentriert sich auf die Nutzung des Edge-Netzwerks von Theta, das von Tausenden dezentralen Knoten betrieben wird, für kollaboratives maschinelles Lernen und KI-Anwendungsfälle. Die Partnerschaft legt den Schwerpunkt auf generative KI und Inhaltsempfehlungen und ermöglicht ein groß angelegtes, die Privatsphäre schützendes gemeinsames Training von KI-Modellen sowie den Einsatz von KI-Modellen für personalisierte Inhaltsempfehlungen.

Oasis-Netzwerk (ROSE)

Oasis Network, auch bekannt unter dem Token-Namen ROSE, ist eine datenschutzorientierte Blockchain-Plattform. Es wurde entwickelt, um dezentrale Anwendungen (dApps) und verschiedene Blockchain-Anwendungsfälle zu unterstützen, wobei der Schwerpunkt auf Datenschutz und skalierbarer, sicherer Datenverarbeitung liegt.

Das Projekt nutzt die KI-Technologie aktiv durch verschiedene Partnerschaften und Initiativen, um den Datenschutz und die Datensouveränität innerhalb seines Blockchain-Ökosystems zu verbessern. Daher arbeitet Oasis mit Personal.ai zusammen, um Pipelines für KI zu entwickeln, die individuelle Daten schützen. Ziel der Zusammenarbeit ist es, dialogorientierte KI-Modelle zu entwickeln, die individuelle Daten schützen. Dies wird dadurch erreicht, dass das KI-Training mit den Daten einer Person nur durch überprüfbaren, genehmigten Zugriff möglich ist und so die Urheber und ihre Online-Communitys geschützt werden.

Bemerkenswert ist, dass das Projekt eine Allianz mit der KI-Abteilung von Meta Platforms Inc. geschlossen hat. Diese Partnerschaft ist auf die Entwicklung von KI-Fähigkeiten ausgerichtet, obwohl in der zitierten Quelle keine spezifischen Details zu den Initiativen oder Projekten im Rahmen dieser Allianz angegeben wurden. Eine solche Zusammenarbeit mit einem großen Technologieunternehmen bedeutet eine erhebliche Investition in die Integration der KI-Technologie in das Oasis-Ökosystem.

FAQ: KI-Trends

Was ist dieser neue KI-Trend?

Der neueste KI-Trend ist die Konvergenz von KI mit der Blockchain-Technologie, die zur Entwicklung von KI-Kryptowährungen und dezentralen KI-Anwendungen führt.

Was sind aktuelle Trends in der künstlichen Intelligenz 2024?

Zu den wichtigsten Trends gehören generative KI, kollaboratives maschinelles Lernen, KI im dezentralen Finanzwesen und Fortschritte in der KI-gesteuerten Cybersicherheit.

Was ist der neue KI-Trend?

Ein bedeutender Trend ist der Einsatz von KI für personalisierte Inhaltsempfehlungen, föderiertes Lernen und die Verbesserung von Video-Streaming- und Spielerlebnissen.

Was sind aufstrebende Technologien der künstlichen Intelligenz?

Zu den neuen KI-Technologien gehören Quanten-KI, neurosymbolische KI, Edge-KI und KI-gesteuerte dezentrale Anwendungen.

Was sind die neuesten KI-Designtrends?

KI-Designtrends konzentrieren sich auf benutzerzentrierte Schnittstellen, KI in Kreativbranchen wie Mode und Architektur sowie die Integration von KI in User Experience Design.

Was sind die aktuellen KI-Trends?

Zu den aktuellen Trends gehören KI in Kryptowährungen, dezentrale Finanzen und der zunehmende Einsatz von KI in der Datenanalyse und Vorhersagemodellierung.

Was sind die neuen Trends im Bereich der künstlichen Intelligenz?

Zu den neuen Trends gehören KI in der Blockchain-Technologie, fortschrittliche Modelle für maschinelles Lernen in verschiedenen Sektoren sowie KI-Anwendungen in Edge-Computing- und Content-Delivery-Netzwerken.

Was sind die neuesten Entwicklungen im maschinellen Lernen?

Zu den Entwicklungen gehören Fortschritte beim föderierten Lernen, der KI-gestützten Cybersicherheit und der Zunahme des unbeaufsichtigten und verstärkenden Lernens.

Was sind die aktuellen Trends in der KI-Branche?

Die KI-Branche sieht Trends wie KI in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Unterhaltung, wobei der Schwerpunkt zunehmend auf ethischer KI und KI-Governance liegt.

Wie entwickelt sich KI in verschiedenen Sektoren?

KI ist in Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Bildung und Unterhaltung im Trend, mit Anwendungen, die von Diagnosetools bis hin zu personalisierten Lern- und Inhaltsempfehlungen reichen.

Was sind die neuesten Trends beim maschinellen Lernen?

Zu den jüngsten Trends gehören der Aufstieg von No-Code- und Low-Code-Plattformen für maschinelles Lernen, eingebettetes maschinelles Lernen (TinyML) und der zunehmende Einsatz von maschinellem Lernen im Geschäftsbetrieb (MLOps).

Welche Innovationen entstehen in der Deep-Learning-Technologie?

Zu den Innovationen gehören Fortschritte bei neuronalen Netzwerkarchitekturen, Deep Learning für die Verarbeitung natürlicher Sprache und die Anwendung von Deep Learning in autonomen Systemen und Robotik.

Wie hat sich der KI-Trend in letzter Zeit entwickelt?

Der KI-Trend geht hin zu stärker integrierten und dezentralen Anwendungen, wobei der Schwerpunkt auf der Verbesserung des Benutzererlebnisses und der Erweiterung der Fähigkeiten der KI in verschiedenen Branchen liegt.

Was sind die fünf wichtigsten Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz?

Zu den wichtigsten KI-Innovationen gehören KI in der Blockchain, Fortschritte in der generativen KI, KI-gesteuerte Cybersicherheitslösungen, föderiertes Lernen und KI-Anwendungen in der Gesundheitsdiagnostik.

Wie wird Deep Learning heute in der künstlichen Intelligenz eingesetzt?

Deep Learning ermöglicht die Bild- und Spracherkennung, treibt prädiktive Analysen voran und arbeitet in autonomen Systemen. Es personalisiert auch Benutzererlebnisse auf verschiedenen digitalen Plattformen.

Was sind die neuen KI-Technologien?

Zu den neuen KI-Technologien gehören Quantencomputing in der KI, KI-gesteuerte Blockchain-Anwendungen, fortschrittliche Modelle für maschinelles Lernen für die Big-Data-Analyse und KI im Edge-Computing.

Welche fünf Durchbrüche im Bereich der künstlichen Intelligenz sollten Sie im Auge behalten?

Zu den zu beobachtenden Durchbrüchen zählen KI im dezentralen Finanzwesen, fortschrittliche Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache, KI im prädiktiven Gesundheitswesen, KI-gesteuerte Smart-City-Infrastruktur und Innovationen im Bereich KI für ökologische Nachhaltigkeit.

Vorgestelltes Bild von iStock

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• Quelle: https://www.newsbtc.com/crypto/ai-trend-crypto-best-altcoins-deep-learning-models/