Встреча в Сеуле

Автор оригинала: Адвайт (Лео) Джайант Компиляция: LlamaC «Рекомендация: Полностью гомоморфное шифрование (FHE) часто называют священным Граалем криптографии. В этой статье рассматриваются перспективы использования FHE в области искусственного интеллекта, указываются текущие ограничения. А также перечислены некоторые проекты, которые занимаются применением полностью гомоморфного шифрования (FHE) в области шифрования для AI-приложений. Для любителей Криптовалют, данная статья поможет глубже понять полностью гомоморфное шифрование. Наслаждайтесь!» Текст👇 A хочет получить высокоиндивидуализированные рекомендации на Netflix и Amazon. B не хочет, чтобы Netflix или Amazon знали их предпочтения. В эпоху цифровых технологий мы наслаждаемся Amazon и Netflix

Сценарист: Давиде

AI + web3, чего стоит ждать?

Рейтинги влияния авторов и популярности статей за март 2025 года были опубликованы. Авторы, такие как Web3小律 и 十四君, были признаны за качественный контент, статьи в первой десятке рейтинга популярности касаются таких популярных тем, как Криптоактивы и ИИ. Рынок ухудшается, но регулирование шифрования в США становится более ясным, авторы могут ожидать больше возможностей для曝光.

Слияние Web3 и искусственного интеллекта: открытие новой эры интернета Искусственный интеллект и Web3 как две передовые технологии взаимно сливаются удивительным образом, формируя направление развития будущего интернета. Web3 благодаря своим децентрализованным, открытым и прозрачным характеристикам предоставляет новые импульсы и возможности для развития ИИ. В то же время ИИ приносит множество возможностей для экосистемы Web3, таких как оптимизация смарт-контрактов. Исследование сочетания этих двух технологий имеет важное значение для строительства инфраструктуры следующего поколения интернета и полного раскрытия ценности данных и вычислительных мощностей. Данные: Основы AI и Web3 Данные являются ключевым двигателем развития ИИ, и их важность не подлежит сомнению. Данные высокого качества и большого объема являются ключевыми для того, чтобы модели ИИ могли достичь глубокого понимания и мощных возможностей рассуждения. Однако традиционные централизованные модели получения и использования данных имеют множество проблем, таких как высокие затраты на получение, монополия на данные и