Glacier Network が、L2 向けの生成 AI を活用した LangChain データベースである Glacier DeVector を発表
簡単に言えば
Glacier Network は、分散型データ ベクトル化自然言語管理ネットワークを確立するために、生成 AI を活用した Glacier DeVector を立ち上げました。
分散型データ構成可能プロトコル 氷河ネットワークは、インテリジェントでモジュール式でスケーラブルな分散データ ベクトル化自然言語管理ネットワークの確立を目的とした分散型ベクトル データベース Glacier DeVector を導入しました。
Glacier DeVector は大規模言語モデル (LLM) を提供し、統合することで LLM 分野での互換性を実現します。 ラングチェーン データの整合性を確保するために、BNB グリーンフィールド層にベクトル データを保存します。分散型ベクトル データベースは生成 AI のパフォーマンスと効率を強化し、データ セキュリティ、プライバシー保護、共同共有に対する強力なサポートを提供します。
Glacier DeVector の主な機能は次のとおりです。
- スケーラブルなベクトル管理: Glacier Vector は AI アプリケーションの要求を満たすように拡張され、ベクター データの保存と管理に熟達しています。
- LLM フレームワークとの互換性: このデータベース ソリューションは、LLM フレームワークとのシームレスな統合向けに最適化されており、複雑なベクトル データの効率的な保存と取得を保証します。
- 分散パイプライン自動化: DeVector は、ブロックチェーン主導の分散ネットワークを活用して、AI パイプライン自動化の運用を保証します。
- 構成可能性とモジュール性: モジュール式の L2 ロールアップ設計により、多様なエコシステム間の統合が容易になり、AI の可能性を探求する機会が提供され、 Web3.
Glacier によれば、DeVector は大規模な AI データを効率的に処理し、特に非構造化データの意味関係を特定します。次のような高次元のデータ特性に対応します。 NFT、テキスト、画像、オーディオ、ビデオをサポートし、複雑なデータの高速クエリをサポートし、高いスケーラビリティを示し、分散化のニーズに対応します。
Glacier ネットワーク — レイヤ 2 として 巻き上げる ネットワークを利用して、分散アプリケーション (DApp) が分散データベース (DDB) 上に構築できるようにします。 GlacierDB でデータセットを処理するためのプログラム可能なデータ構成レイヤー 2 ロールアップ ソリューションを提供します。
AIとブロックチェーンの統合
間の相乗効果 AIとブロックチェーン テクノロジーはデータの処理方法と対話方法を変革し、データの不変性に対する信頼を強化し、スマート コントラクトの実装を通じて効率を最適化し、収益化を通じて AI モデルを奨励することを可能にします。
この収束により、信頼性と効率性が強化されると同時に、成長を続ける人工知能の領域を奨励し、収益化する新たな機会が開かれます。
業界の予測を概説した最近のレポートの中で、ベンチャーキャピタル会社のアンドリーセン・ホロヴィッツ (a16z) は、AI とブロックチェーンの相乗効果を重要な要因の XNUMX つとして強調しました。 2024 年の今後のトレンド.
Glacier Network による Glacier DeVector の導入は、AI パフォーマンスの強化、データ セキュリティの確保、共同共有の促進における画期的な出来事となります。これは、AI とブロックチェーンを統合する取り組みの進化する状況に貢献します。
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著者について
アリサ、専属ジャーナリスト MPost、暗号通貨、ゼロ知識証明、投資、および広範な領域を専門としています。 Web3。彼女は新たなトレンドやテクノロジーに鋭い目を向け、包括的な報道を提供して、読者に情報を提供し、進化し続けるデジタル金融の状況に興味を持ってもらえるようにしています。
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