Glacier Network, L2용 생성 AI 기반 LangChain 데이터베이스인 Glacier DeVector 출시
요컨대
Glacier Network는 분산 데이터 벡터화 자연어 관리 네트워크를 구축하기 위해 생성 AI 기반 Glacier DeVector를 출시했습니다.
분산형 데이터 구성 가능 프로토콜 빙하 네트워크, 지능형, 모듈식 및 확장 가능한 분산 데이터 벡터화 자연어 관리 네트워크를 구축하는 것을 목표로 분산형 벡터 데이터베이스 Glacier DeVector를 출시했습니다.
Glacier DeVector는 대규모 언어 모델(LLM)을 제공하여 다음을 통합하여 LLM 분야의 호환성을 달성합니다. 랭체인 데이터 무결성을 보장하기 위해 BNB 그린필드 계층에 벡터 데이터를 저장하는 단계를 포함합니다. 분산형 벡터 데이터베이스는 생성 AI의 성능과 효율성을 향상시켜 데이터 보안, 개인 정보 보호 및 협업 공유에 대한 강력한 지원을 제공합니다.
Glacier DeVector의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 확장 가능한 벡터 관리: Glacier Vector는 벡터 데이터 저장 및 관리에 능숙하여 AI 애플리케이션의 요구 사항을 충족하도록 확장됩니다.
- LLM 프레임워크 호환: 데이터베이스 솔루션은 LLM 프레임워크와의 원활한 통합을 위해 최적화되어 복잡한 벡터 데이터의 효율적인 저장 및 검색을 보장합니다.
- 분산 파이프라인 자동화: DeVector는 블록체인 기반 분산 네트워크를 활용하여 AI 파이프라인 자동화를 위한 운영을 보장합니다.
- 구성성 및 모듈성: 모듈식 L2 롤업 설계는 다양한 생태계 전반의 통합을 촉진하여 AI의 잠재력을 탐색하고 Web3.
Glacier는 DeVector가 대규모 AI 데이터를 효율적으로 처리하여 특히 구조화되지 않은 데이터에서 의미론적 관계를 식별한다고 주장합니다. 다음을 포함한 고차원 데이터 특성을 수용합니다. NFT, 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오, 복잡한 데이터의 빠른 쿼리를 지원하고 높은 확장성을 표시하며 분산 요구 사항을 충족합니다.
Glacier Network — 레이어 2 롤업 네트워크를 통해 분산형 데이터베이스(DDB)를 기반으로 분산형 애플리케이션(DApp)을 구축할 수 있습니다. GlacierDB로 데이터 세트를 처리하기 위한 프로그래밍 가능한 데이터 구성 레이어 2 롤업 솔루션을 제공합니다.
AI와 블록체인 통합
사이의 시너지 AI와 블록체인 기술은 데이터 처리 및 상호 작용 방식을 변화시켜 데이터 불변성에 대한 신뢰를 높이고 스마트 계약 구현을 통해 효율성을 최적화하며 수익 창출을 통해 AI 모델에 인센티브를 제공합니다.
이러한 융합은 신뢰와 효율성을 강화하는 동시에 지속적으로 성장하는 인공 지능 영역에 인센티브를 부여하고 수익을 창출할 수 있는 새로운 기회를 열어줍니다.
업계 예측을 요약한 최근 보고서에서 벤처 캐피털 회사인 Andreessen Horowitz(a16z)는 AI와 블록체인 간의 시너지 효과를 중요한 요소 중 하나로 강조했습니다. 2024년에 다가오는 트렌드.
Glacier Network의 Glacier DeVector 도입은 AI 성능을 향상하고 데이터 보안을 보장하며 협업 공유를 촉진하는 데 획기적인 이정표를 세웠습니다. 이는 AI와 블록체인을 통합하는 이니셔티브의 진화하는 환경에 기여합니다.
책임 부인
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저자에 관하여
전담 저널리스트인 알리사(Alisa) MPost, 암호화폐, 영지식 증명, 투자 및 광범위한 영역을 전문으로 합니다. Web3. 새로운 트렌드와 기술에 대한 예리한 안목을 바탕으로 그녀는 끊임없이 진화하는 디지털 금융 환경에 대해 독자들에게 정보를 제공하고 참여시키기 위해 포괄적인 취재를 제공합니다.
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