加密货币的AI趋势：最佳山寨币和深度学习模型

AI趋势在2023年取得了巨大的飞跃，重塑了我们对可能的可能性的理解。当我们深入研究2024年时，这些进步不仅是理论上的。它们实用，有影响力，并且与各个部门（特别是加密货币）深深相互交织。

这场革命的最前沿是深度学习模型，这些算法已经成为推动最新AI趋势的强大算法。这些模型不仅改变了传统行业，而且对加密货币领域产生了深远的影响。本文探讨了AI和加密货币之间的协同作用，揭示了AI趋势如何影响数字货币及以后的未来。

AI趋势：了解炒作

2023年，AI景观见证了一系列突破，这些突破催化了许多人现在称为AI革命。从聊天机器人到内容创建的各个AI领域，这一年都有很大的进步，这都促成了当今AI的巨大炒作。

这场革命的关键参与者是Openai的Chatgpt，这是一种对话式的AI，在自然语言处理中表现出了前所未有的功能。它的成功为在日常应用中更广泛地接受和整合而奠定了基础，使与机器的互动比以往任何时候都更加无缝和直观。

同时，Google的吟游诗人成为AI叙事中的另一个重要人物。巴德（Bard）参加了高级语言模型的领域，展示了AI在理解和产生类似人类的文本方面的潜力，进一步推动了AI语言处理中的竞争和创新。

AI趋势以外

但是2023年的AI趋势扩展到了聊天机器人之外。在内容创建领域，AI工具彻底改变了我们生产和消费数字内容的方式。AI驱动的平台使创建者能够生成书面内容，设计图形，甚至创作了以前无法实现的效率和创造力的音乐。内容创建的民主化为表达和沟通开辟了新的途径，使其成为AI Hype.Video和Image Information Technologies的基石，也看到了突破性的进步。AI算法能够创建高质量的视觉效果和动画，以前是熟练的人类艺术家和视频编辑的领域。这种转变不仅加速了内容生产过程，而且还提出了有关AI在创意产业中的作用的重要讨论。

聊天机器人，内容创建和视觉产生中的这些发展共同促进了对AI技术的兴趣和投资的激增。大小的企业开始探索AI如何彻底改变其运营，而消费者则更习惯了日常生活中的AI驱动体验。

因此，2023年是AI历史上的关键时刻。那一年，不仅对AI的能力进行了测试，而且还接受了以前从未见过的规模。这为AI今天所享有的炒作奠定了基础，这是一种介于切实的进步和现实世界中的炒作，这些应用程序继续塑造我们的数字和物理现实。

AI的主要趋势

当我们深入研究AI进化的复杂性时，几种关键的AI趋势脱颖而出，生动地描绘了AI如何重塑技术景观。

1.自然语言处理的进步（NLP）：在2023年，NLP技术取得了长足的进步，例如Openai的Chatgpt和Google Bard等系统。这些平台增强了AI理解，解释和生成类似人类的语言的能力，从而导致人类与机器之间的更复杂和无缝的互动。

2.自动化和机器人技术的AI：

AI在自动化中的作用已超越传统制造业，成为服务行业，医疗保健和物流。由AI提供支持的机器人技术现在更擅长执行复杂的任务，从复杂的手术到高效的仓库管理，展示了AI在各种实际应用中的多功能性。

3. AI驱动的数据分析和决策：

企业越来越利用AI进行数据驱动的决策。AI算法可以分析大量数据集以发现模式和见解，以帮助市场分析，客户行为预测和风险管理等领域，从而成为企业的宝贵工具。

4.道德AI和治理：

随着AI的不断增长，道德考虑和治理变得更加至关重要。AI社区致力于制定道德准则和框架，以确保AI负责任的使用，尤其是在隐私，偏见和透明度方面。

5.内容创建中的AI：

AI彻底改变了内容的创建，从而使书面，视觉和听觉内容的生成前所未有。AI驱动的内容创建的工具变得越来越易于访问，使创作者能够以最少的精力生产高质量的内容。

6.个性化的AI体验：

个性化已成为AI开发的重点。现在，AI系统可以更好地在电子商务，娱乐和健康等领域提供个性化的建议和经验，从而增强用户的参与度和满意度7。AI和网络安全：

随着网络威胁的发展，AI在网络安全中的作用也随之发展。AI算法被用来预测，检测和响应以更高的准确性和速度对网络威胁，成为现代网络安全策略的重要组成部分。

8.医疗保健的AI：

AI在医疗保健中的应用是从诊断和患者护理到药物发现和流行病学的指数增长。AI正在实现更准确的诊断，个性化的治疗计划和更好的患者预后。

2024年的新AI趋势

2024年的AI景观充满了创新，并以重大进步和新兴的AI趋势为特征。该领域中最著名的两个发展是AGI和Grok，每个发展都代表了AI技术的独特大步。

AGI：寻求人工通用情报

人工通用情报（AGI）站在2024年的AI趋势的最前沿。AGI是从当前在特定任务中出色的AI模型（通常称为人工狭窄的智能或ANI）到更全面的智能形式的范式转变类似于人类认知。AGI的目标是创建可以独立学习，推理和应用知识的机器，就像人类一样。这种发展不仅代表了AI之旅中的一个技术飞跃，而且代表了一个重要的哲学和道德里程碑。

XAI的Grok：对话型AI中的新竞争者

由埃隆·马斯克（Elon Musk）的XAI公司开发的Grok是AI趋势的重要参与者，类似于Openai的Chatgpt。该AI机器人通过其先进的自然语言处理能力以及参与有意义的，上下文感知的对话的能力来区分自己。Grok的开发反映了AI趋势的增长，以创建更复杂，直观和用户友好的对话界面。这些接口不仅限于客户服务应用程序，而且越来越多地在包括教育，医疗保健和个人帮助在内的各个领域中成为不可或缺的一部分。

这些AI趋势，AGI和Grok只是一年中冰山一角，有望在AI中成倍增长和创新。随着人工智能的不断发展，它将重新定义我们如何与技术互动以及技术又如何塑造我们的世界。

专家预测2024年的AI趋势

当我们浏览AI的不断发展的景观时，行业专家的见解为未来所拥有的东西提供了宝贵的远见。斯蒂芬·安东尼（Stephen Anthony）和瓦拉·阿夫沙（Vala Afshar）的两个著名人物分享了他们对2024年AI趋势的预测，从而瞥见了我们可以期望的令人兴奋的进步和转变。

AI顶级的创建者斯蒂芬·安东尼（Stephen Anthony）最近通过X（以前是Twitter）分享了他对2024年AI趋势的15个预测。他的预测包括广泛的发展，这表明AI的多样而充满活力的未来。他发布：

15关于2024年AI趋势的预测：

Agi

格罗克

Openai

心灵感应

个人AI

同步性

人形机器人

自动驾驶车辆

自动化业务

权力下放

审查制度

隐私

GPT

xai

Vala Afshar的预测：Salesforce的首席数字传播者2024Vala Afshar的AI趋势也对2024年的预期AI趋势有了深刻的见解，尤其是突出了其在商业世界和日常消费者生活中的深入影响。从福雷斯特（Forrester）的研究中，阿夫沙（Afshar）的预测强调了一个未来与人工智能进步的交织在一起。

AFSHAR预测，消费者与生成AI的参与发生了重大转变，并指出：“有60％的怀疑论者将使用（和爱）生成性AI – 知道与否。”该声明强调了公众与AI的互动的变革性变化，从怀疑主义转变为广泛接受和依赖。

在业务领域，AFSHAR预计AI是提高生产力和创造力的催化剂。他指出：“ Enterprise AI计划将提高生产力和创造性问题的创造力。”这反映了当前水平的大幅度增长，在该水平上，AI项目的效率提高了40％，尤其是在软件开发任务中。

Afshar还强调了AI在营销和品牌发展中的不断发展的作用。他强调了主要机构对AI的承诺，他说：“前十名代理商将花费5000万美元为企业客户建立定制的AI解决方案。”这项投资表明，人们对AI有可能改变品牌战略和消费者参与的潜力的认识日益认识。

这些来自AFSHAR的见解揭示了一种景观，其中AI不仅是一种技术工具，而且是基本组成部分重塑业务策略，消费者体验和2024年的社会互动。

深度学习模型：率领AI趋势

深度学习模型在推动AI革命方面至关重要，从而在各个部门提供了突破性的进步。在2023年，一些最知名和有影响力的深度学习模型包括：

卷积神经网络（CNN）：由Yann Lecun于1988年开发的CNN（也称为Convnets）主要用于图像处理和对象检测。它们由多层组成，最初设计用于识别诸如邮政编码和数字之类的字符。

长期短期内存网络（LSTMS）：LSTMS的一种经常性神经网络，以其学习和记住长期依赖性的能力而闻名药物开发。

生成对抗网络（GAN）：这些生成深度学习算法旨在创建类似于培训数据的新数据实例。gan由生成器组成，该发电机学会产生虚假的数据，以及一个学会区分实际数据和生成数据的歧视器。他们已经看到，在增强天文图像，模拟引力镜头以进行黑暗结构研究以及对视频游戏中的低分辨率纹理上升的使用中增加了使用。

这些模型仅代表了AI革命最前沿的深度学习技术的一些例子。他们的应用从增强图像和语音识别到推动游戏和科学研究中的创新，强调深度学习在当今的AI景观中的变革性影响。

机器学习新闻：最新进展

与深度学习的进步保持同步，更广泛的机器学习领域也正在经历创新和应用的激增。机器学习的最新发展不仅增强了现有技术，而且还为新的可能性铺平了道路。最重要的发展之一是改善了无监督和半监督学习的算法。这些进步允许机器在不干预的情况下从非结构化数据中学习和推断，从而在AI研究和应用中开辟了新的边界。

另一个值得注意的发展是将机器学习与大数据分析的集成在一起。这种组合使得能够更复杂和预测性分析，从而使企业和组织能够更深入地了解消费者行为，市场趋势和运营效率。

此外，越来越重视使机器学习模型更加可解释和透明。在医疗保健和金融等部门中，朝着可解释的AI（XAI）迈进了至关重要，在这种部门中，了解AI系统的决策过程与决策本身一样重要。

此外，增强学习领域的增长显着。机器学习领域的重点是代理在环境中应采取的行动以最大程度地提高累积奖励的概念，在机器人技术和自动化控制系统等现实世界中变得越来越相关。

加密的最高AI趋势

AI加密货币是利用人工智能技术来增强其功能和生态系统各个方面的数字货币。这些加密货币将AI集成以提高安全性，交易效率，市场预测准确性和整体用户体验。根据知识并提到了上面提到的AI趋势，投资者可以尝试预测哪些AI令牌可以看到主要的增长。什么是AI加密货币？

AI加密货币是与区块链和加密货币平台的人工智能（AI）技术的新颖集成。它们本质上是加密代币，用于在区块链平台上为AI相关的项目，应用程序和服务供电。

这些加密货币通常与AI驱动的分散项目相关联，使生活的各个方面自动化并提高可扩展性。AI在这些项目中的整合不仅是一种新颖性。它从根本上增强了他们的功能。AI有助于自动化和优化流程，有助于检测欺诈性交易，并有助于创建预测模型。此外，它促进了独立于人类干预独立运作的分散自治组织（DAOS）和智能合约的创建。

AI硬币是通往这些AI驱动平台的门户，使用户可以购买和利用所提供的产品或服务。将AI集成到区块链企业中，将智能解决方案带入了加密货币世界，将区块链技术的稳健性与AI的高级分析能力融为一体。

本质上，AI加密货币代表了两种尖端技术的融合：区块链和人工智能。这种组合为加密货币领域的创新提供了无数的可能性，从提高安全性和效率到引入以前无法实现的全新功能。随着人工智能的继续发展，其在加密货币世界中的作用有望增长，从而导致更复杂，安全和用户友好的数字融资平台。

以下部分将重点介绍一些最大的AI Altcoins，并按市场上限排名。这些令牌代表了AI和加密货币之间交叉点的最前沿，它们具有独特的方法和对现场的贡献。

最好的AI AltCoins按市值|资料来源：CoinMarketCap

注射式IND：AI趋势领导者按市值按

Injective是一个旨在建立强大而可互操作的分散融资（DEFI）应用的区块链。它着重于通过智能合同（包括分散交易所（DEXES），贷款/借贷协议和衍生品市场）复制某些传统金融服务。

注入式（ING）|资料来源：中等

Injective由Eric Chen和Albert Chon于2018年成立，已取得了关键里程碑，包括其Mainnet于2021年末发布以及2022年底的智能合同能力。该项目已获得了Binance和Pantera和Pantera和Pantera和Pantera和Pantera and Pantera和Pantera和Fenture Capital的主要加密投资者的支持跳加密。

Injective的主要角色是为开发人员提供软件模块来创建DEFI解决方案。它的生态系统支持自然的互操作性，从而使Fefi协议可以互动和访问彼此的流动性。它还使用频繁的批处理拍卖来解决dexes中的陷入困境的问题。Indignive独特的卖点是将人工智能无缝整合到其运营框架中，从而优化了交易活动。注射协议采用的AI算法旨在确保衍生品交易者的最佳定价，从而为高度流动的环境做出了最小的交易费用。将AI集成到其框架中，在增强平台上的整体交易经验和效率方面起着至关重要的作用。

除了前面提到的核心功能和目标的核心功能和目标外，这种AI集成还标志着DEFI和区块链技术领域的重大进步。Injective在衍生品交易中对AI算法进行价格优化的利用将其作为AI和加密货币交集中的开创性平台。

图（GRT）

该图是AI加密货币空间中的重要播放器，作为索引协议，用于查询以太坊，仲裁和IPF等网络的数据。它在为DEFI和更广泛的Web3生态系统中的许多应用程序供电方面起着至关重要的作用。

资料来源：图形

该图允许创建和发布开放式API，称为子图，可以使用GraphQl查询以检索区块链数据。该功能已被广泛使用，由成千上万的开发人员部署了3,000多个子图，用于各种分散应用程序（DAPP），包括UnisWap，Synthetix，Aragon等。该图具有强大的全球社区，具有超过200个索引器节点等等作为其策展人计划的一部分，超过2,000个策展人。它已从战略风险投资公司和区块链社区中的有影响力的个人（包括Coinbase Ventures和Parafi Capital）筹集了大量资金。

就令牌学而言，该图使用图形令牌（GRT），这是以太坊区块链上的ERC-20令牌。GRT是索引者，策展人和代表人使用的工作令牌，可为网络提供索引和策划服务。网络的参与者可以获得与他们所执行的工作量和GRT股份成正比的收入，从而激励积极参与并为网络的发展和维护做出贡献。

渲染网络（RNDR）：AI趋势中的新竞争者

渲染网络（RNDR）是一个分散的渲染平台，旨在利用未使用的GPU周期进行媒体生产。它将内容创建者与GPU提供商联系起来，优化资源利用率并使其对GPU功率的具有成本效益的访问。渲染网络的令牌RNDR激励节点贡献其计算能力，促进有效的虚拟内容渲染以及与沉浸式3D环境的互动。

AI趋势：渲染网络

渲染网络通过包括内容创建者提交的工作提交的过程，动态定价机制，有效的GPU提供商之间的工作分配以及无信任的验证，以确保渲染产出的质量。分散的云服务io.net。这项合作旨在扩大以AI为重点的GPU供应商，并为AI创建世界上最大的分散物理基础设施网络（DEPIN）。渲染网络与io.net的集成将其功能扩展到机器学习应用程序之外，突出了其致力于满足AI和机器学习需求不断增长的承诺。

扩展到AI应用程序是渲染网络的重要一步，这表明其分布式GPU供应商的用例更广泛。通过促进AI和机器学习的增长，将网络定位在加密货币AI趋势的最前沿，证明了区块链技术在支持高级计算需求方面的潜力。

theta网络（theta）

Theta Network是基于区块链的视频流网络，于2019年启动，以分散并优化视频内容传输过程。它的顾问委员会包括YouTube的联合创始人Steve Chen和Twitch的联合创始人Justin Kan。该网络的本地令牌Theta用于治理任务，并由Google和Sony Europe等主要参与者提供支持。

资料来源：binance我们

Theta旨在通过解决集中化，基础设施和成本问题来改善视频流媒体行业，从而使最终用户和内容创建者受益。Theta的团队由Liu和Jieyi Long创立，为游戏，视频行业和分销系统带来了丰富的经验。他们的专业知识对于Theta的开发至关重要，该开发包括其平台上的分散应用程序（DAPP）。theta的独特之处在于它是将视频流，数据传输和边缘计算分散的方法，从而使这些过程更有效，更具成本效益。该网络具有两个本地令牌：Theta（Theta）用于治理和Theta Fuel（TFUEL）进行操作。Theta的模型奖励观众共享网络资源，并为代币持有人提供具有治理权力的开源平台。

Theta对AI的应用是通过与FEDML的合作伙伴关系（合作/联合机器学习和边缘AI平台）的合作伙伴关系的。这项合作的重点是利用数千个分散的节点运行的Theta的边缘网络，用于协作机器学习和AI用例。合作伙伴关系强调生成的AI和内容建议，从而实现了对AI模型的大规模，隐私的协作培训，并为个性化内容建议部署了AI模型。

绿洲网络（玫瑰）

Oasis Network（也以代币名称Rose而闻名）是一个以隐私为中心的区块链平台。它旨在支持分散应用程序（DAPP）和各种区块链用例，强调隐私和可扩展，安全的数据处理。

AI趋势：绿洲玫瑰|资料来源：中等

该项目正在通过各种伙伴关系和计划积极利用AI技术，以增强其区块链生态系统内的隐私和数据主权。因此，OASIS正在与个人合作。EAI为保护个人数据的AI开发管道。该协作旨在开发保护个人数据的对话AI模型。它通过仅通过可验证的，同意的访问来允许使用个人数据的AI培训来实现这一目标，从而保护创建者及其在线社区。FURTHERMORE，OASIS网络专门致力于创建具有负责任的AI开发方法的工具。这些工具及其产生的产品旨在维护负责的AI实践，优先考虑个人隐私和数据主权。该策略强调了Web3生态系统中对道德AI发展的承诺。

值得注意的是，该项目与Meta Platforms Inc.的AI单位结盟。该合作伙伴关系旨在开发AI功能，尽管该联盟下的计划或项目的具体细节在引用的来源中未提供。与一家主要科技公司的这种合作表明，在将AI技术集成到OASIS生态系统中的大量投资。

常见问题：AI趋势

这种新的AI趋势是什么？

最新的AI趋势是AI与区块链技术的融合，导致AI加密货币的发展和分散的AI应用程序。

2024年人工智能的当前趋势是什么？

关键趋势包括生成AI，协作机器学习，分散融资的AI以及AI驱动的网络安全方面的进步。

什么是新的AI趋势？

一个重大趋势是将AI用于个性化内容建议，联合学习以及增强视频流和游戏体验。人工智能新兴技术是什么？

新兴的AI技术包含量子AI，神经符号AI，Edge AI和AI驱动的分散应用。

最新的AI设计趋势是什么？

AI设计趋势集中在以用户为中心的接口，时尚和建筑等创意行业的AI以及用户体验设计中的AI集成。

当前的AI趋势是什么？

当前的趋势包括加密货币的AI，分散的财务以及在数据分析和预测建模中增加使用AI。

新的人工智能趋势是什么？

新趋势涉及区块链技术，各个领域的高级机器学习模型以及边缘计算和内容输送网络中的AI应用程序。

机器学习的最新发展是什么？

发展包括联合学习的进步，AI驱动的网络安全以及无监督和强化学习的增长。

当前的AI行业趋势是什么？

AI行业正在看到金融服务，医疗保健和娱乐方面的AI等趋势，越来越强调道德AI和AI治理。

AI在不同领域的趋势如何？

AI在医疗保健，金融，教育和娱乐等领域的流行趋势，其应用程序从诊断工具到个性化的学习和内容建议。

最近的机器学习趋势是什么？

最近的趋势包括无代码和低代码机器学习平台的兴起，嵌入式机器学习（Tinyml）以及在业务运营中对机器学习的日益增长的使用（MLOPS）。深度学习技术正在出现哪些创新？

创新包括神经网络体系结构的进步，自然语言处理的深度学习以及在自主系统和机器人技术中的深度学习的应用。

AI趋势最近如何发展？

AI趋势正在发展为更集成和分散的应用程序，重点是增强用户体验并扩大各个行业的AI能力。

哪些人工智能创新是什么？

最高的AI创新包括区块链的AI，生成AI的进步，AI驱动的网络安全解决方案，联合学习和医疗保健诊断中的AI应用。

当今的人工智能如何使用深度学习？

深度学习能力能够形象和语音识别，驱动预测分析，在自主系统中运行。它还在各种数字平台上个性化用户体验。

新兴的AI技术是什么？

新兴的AI技术包括AI中的量子计算，AI驱动的区块链应用程序，用于大数据分析的高级机器学习模型以及Edge计算中的AI。

观看五个人工智能突破是什么？

值得关注的突破包括分散金融的AI，高级自然语言处理模型，预测性医疗保健中的AI，AI驱动的智能城市基础设施以及AI的创新环境可持续性。

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