近期TGE熱門AI計畫一覽:IRIS、IDOL、Sahara AI、Mira、Allora

隨著市場逐漸回暖,降息預期的臨近,越來越多的AI 項目在近期動作連連。

本週Virtuals 生態再度迎來高潮,因為一個叫IRIS 的項目,即將在Virtuals 平台發射。隨著市場逐漸回暖,降息預期的臨近,越來越多的AI 項目在近期動作連連。

本文將整理近期熱門的TGE 或即將TGE 的AI 計畫。

1、IRIS - Virtuals 佈局以太坊的重要舉措,

IRIS是一個基於X平台的虛擬代理,由Virtuals 和Nethermind 共同推出。

而Nethermind 則是由以太坊聯合執行董事Tomasz 創立,因此IRIS 則被視為Virtuals 和以太坊基金會雙背書,因此獲得了不錯的聲量。

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Nethermind 推出了AuditAgent 平台,旨在實現自動化智慧合約安全,有點像是之前的yesnoerror 的方向。

IRIS被部署在社交管道上,利用AuditAgent的客製化AI框架提供近實時的智能合約分析——透過在幾分鐘內識別漏洞來加速安全工作流程,而不是幾週。

IRIS直接整合到X上的開發者對話中-提供基於真實漏洞和專家驅動見解的分析,滿足即時需求。

6月13日, IRIS 即將正式TGE,期待其表現。

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2、IDOL - 娛樂領域AI-Agent,MEET48 的力作

6月11日,Binance Alpha 上線$IDOL 。用戶在6月9日開放空投領取後,仍有14天可以領取空投的時間。

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不了解$IDOL 沒關係,你一定在某些地方聽過MEET48 或SNH48。

MEET48 定位於Web3 首個專注娛樂領域的AI-Agent 及AIUGC 創作者及粉絲經濟生態社區, $IDOL 則由MEET48 推出。

MEET48 的另一個標籤是,BNB Chain 生態中的頭部娛樂應用,MEET48 社群目前在全球擁有380萬活躍用戶和50萬Web3 錢包,多次以鏈上交互過億的數據名列BNB Chain 社交類應用第一名。 MEET48 也成功入選了BNB Chain MVB 第八季加速器計畫。

MEET48 專注於娛樂領域,也與SNH48 GROUP 是戰略合作夥伴,MEET48 推出的第一屆Web3 全球偶像年度人氣總決選也在6月開啟。

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3、Sahara AI - Buidlpad 支持,社區認購結束

相信你這兩天一定也被Sahara AI 刷屏,不少人覺得這是一個大毛。

SaharaAI 投資陣容豪華,先前收到了來自Polychain,Pantera,Yzi Labs 等機構的投資。 Sahara AI 提供從資料收集、標註到模型訓練、AI Agent 創建、資產交易等一站式的解決方案。

目前Buildpad 的社群輪已經結束,這是其平台上的第二個專案。第一個項目是Solayer ,上線效果表現還蠻好。

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大家關注Sahara AI 的另一點是背後的團隊。 兩位核心創辦人分別為:Tyler Zhou,前Binance Labs 投資總監與Sean Ren,南加州大學終身教授、2023 年度三星研究員共同創立,核心團隊成員來自史丹佛大學、加州大學柏克萊分校、微軟、Google等機構。

目前暫不知道Sahara AI 的TGE 時間,但在社區輪之後,據說會加快節奏。

4、Mira - Yap 上線,Kaito 榜一

6月11日,Mira 宣布上線Kaito,並且宣布將會給到0.5% 的份額給Yapper。消息發出不久, Mira 在Kaito 也佔據了榜一位置。可以預想的是,基於Kaito 的激勵,還會有更多Yap 和注意力轉到Mira。

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Mira 做什麼?簡單來講:Mira 幫你驗證AI 給你東西是真的還是假的。例如你問AI 今天天氣如何,明明是下雨天,但AI 卻透過各種數據分析、推理告訴你今天是晴天。當你提出質疑時, AI 還會自證其說,仍然不知悔改。這只是其中一個例子,其他場景還有很多,很多用AI 工具的朋友應該都遇過這種問題。 即:AI 給你的東西是假的,但是你卻沒意識到,俗稱“AI 幻覺”

Mira 就是為解決這個問題而生,所以他才能被定位為AI 的重要基礎設施。具體怎麼做,我理解核心是「將AI 結果模組化,進行分散式驗證」。例如現在有一個AI 給到內容,在Mira 這裡,他的處理流程是: AI 內容—> 拆解成不同模組—> 由不同節點驗證—> 得出不同模組的可靠性結果—> 最終定義AI 真假。

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5、Allora - 基金會已成立,主網即將上線

Allora是一個去中心化的推理網路,同為AI 基礎設施類型,Allora 能根據不同組織的特定要求,提供特定的模型。

Allora 為AI 協作提供了一個抽象層,在這個層面上,多個專注於緊密問題的模型可以匯聚在一起,創造出更強大、更具包容性的輸出,同時實現AI 的自進化。

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這個網路以智慧的方式聚合這些模型——即時預測參與者的表現並從中學習。

一個主題協調者設定任務,工作模型產生推理,評估者將這些推理與事實進行對比,產生比任何單一參與者更一致準確的推理結果。

Allora 結合集體見解和情境感知的調整,持續改善其預測,超越任何單一模型的能力。 Allora 的基金會在Q1 成立,不過據說會在Q3 進行TGE 。

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作者:深潮TechFlow

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