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零知识AI:私有、无需信任AI的未来
本文深入探讨了零知识AI(ZKAI)如何利用零知识证明(ZKP)、可信执行环境(TEE)和区块链验证,实现无需信任且保护隐私的AI部署。文章详细介绍了ZKML在保护隐私AI计算中的作用,区块链作为AI模型验证器,TEE在AI安全中的应用,以及ZKAI在Web3、DeFi和去中心化身份中的实际应用,并展望了去中心化AI代理的未来。
零知识证明
ZKML
可信执行环境
区块链
隐私保护
去中心化AI
CoinsBench
发布于 2025-03-21
阅读 ( 1103 )
( 9 )
动漫需要Web3
本文深入探讨了日本动漫产业在全球取得主流地位的历程,分析了其赖以生存的生产委员会制度的优势与弊端,并探讨了Web3技术如何通过去中心化融资、透明收益分配、粉丝参与等方式解决传统动漫产业的结构性问题,Animecoin作为Web3与动漫融合的代表项目,旨在构建一个由创作者驱动和粉丝赋能的动漫生态系统。
动漫
Web3
生产委员会
Animecoin
去中心化
NFT
4pillars
发布于 2025-03-07
阅读 ( 600 )
AI Agent框架指南 [2]:实现类似DeepSeek R1的推理模型
该文将会引导用户一步一步实现AI Agent中有趣的功能,Thinking。
BoxChen
发布于 2025-03-05
阅读 ( 1291 )
( 22 )
Vitalik: AI为引擎,人类为方向盘
文章探讨了如何利用AI在民主结构中获取益处,同时避免其缺点。重点介绍了通过AI作为引擎,人类作为方向盘的模式,以及通过竞争性开放市场和AI结合的方式来实现这一目标。
AI
民主结构
竞争性开放市场
Futarchy
Distilled human judgement
Vitalik Buterin
发布于 2025-03-01
阅读 ( 1563 )
( 33 )
如何使用ElizaOS和Gelato创建加密AI代理
本文介绍了如何使用Gelato和ElizaOS在Ink上创建链上AI代理。ElizaOS简化了AI代理的创建和部署,Gelato提供了跨EVM链的自动交易管理、Gasless操作、可验证的随机数生成和去中心化自动化等基础设施。通过CoinFlip AI这个示例,展示了如何将ElizaOS与Gelato的Web3服务集成,创建基于区块链的应用程序。
AI代理
ElizaOS
Gelato
Web3
区块链
自动化
gelato
发布于 2025-02-26
阅读 ( 409 )
AI Agent框架指南:先从ChatGPT开始
Agent其实并没有那么复杂,但是他实现的功能可以非常强大。AI为我们创造了无数的神奇黑盒,将大量的逻辑代码变成了一个一个小小的APICall,极大的提升了我们开发的效率。
AI Agent
BoxChen
发布于 2025-02-24
阅读 ( 1585 )
( 29 )
区块链与AI相遇:链上AI代理、DeFi与Web3集成
本文探讨了人工智能(AI)与区块链技术的融合如何重塑去中心化应用、金融和治理,介绍了onchain AI agent、GOAT Toolkit、Eliza和ZKML等技术,以及它们在DeFi、智能合约和Web3中的应用。
onchain AI agents
DeFi
smart contracts
ZKML
Eliza
GOAT Toolkit
dave-patten
发布于 2025-02-22
阅读 ( 2515 )
( 70 )
最大化 Cursor 使用:高级提示、Cursor 规则与工具集成
本文介绍了如何通过高级提示技术、Cursor规则、工具集成和外部文档的使用来最大化利用Cursor编辑器,提升与AI助手的协作效率。文章详细讲解了链式思维提示技术、少量提示技术、Cursor规则的最佳实践、如何集成PDF和GitHub仓库内容等内容,并提供了管理长代码库的实用建议。
Cursor
提示技术
链式思维提示
少量提示
工具集成
AI协作
Yong kang Chia
发布于 2025-02-22
阅读 ( 3315 )
( 80 )
使用 ai16z 创建 AI Agent
本文介绍了如何使用 ai16z 的 Eliza 框架创建一个 AI Agent,特别是针对 Twitter 平台的集成。文章详细讲解了 Eliza 的安装、配置、主要功能、Twitter 连接设置、LLM 模型配置以及如何自定义 AI 角色。此外,还提供了高级用法、安全建议、参考资料以及故障排除等内容,帮助读者快速上手并构建自己的 AI Agent。
AI Agent
Eliza 框架
ai16z
Twitter 集成
LLM 模型
自动化
csjcode
发布于 2025-02-21
阅读 ( 711 )
对抗性人工智能与模型强化:防御攻击
本文深入探讨了人工智能模型面临的对立攻击、数据中毒和模型提取等威胁,并提供了防御策略和最佳实践,包括对抗训练、数据验证和模型加密等。
Adversarial Attacks
Data Poisoning
Model Extraction
Adversarial Training
LLM Security
dave-patten
发布于 2025-02-19
阅读 ( 2103 )
( 64 )
DeepSeek开启智能PDF问答新时代:从0到1搭建系统全攻略
in
用 Rig 打造你的专属 AI Agent
in
用 Rig 打造你的专属 AI Agent
在当今信息爆炸的时代,PDF文档作为一种广泛使用的文件格式,承载着大量的信息。无论是学术研究中的论文、企业的报告资料,还是各类技术文档,快速从PDF中提取关键信息并进行智能问答,成为了提高工作和学习效率的关键需求。例如,在学术研究场景中,研究人员需要从大量的学术论文PDF中快速定位到
King
发布于 2025-02-18
阅读 ( 1699 )
( 27 )
如何在 Solana 上构建安全的 AI 代理
探讨了在 Solana 平台上兴起的 AI 交易代理的潜力与安全挑战。当前 AI 代币的交易量已超过十亿美元,自动化交易逐渐成为加密市场主流。但在实现 AI 自动交易时,代理如何安全地访问钱包成为一大难题。文中介绍了 Turnkey 提供的解决方案.
Solana
AI
Helius
发布于 2025-02-14
阅读 ( 1639 )
( 14 )
释放人工智能代理:区块链如何实现真正的数字自主权
这篇文章详细介绍了人工智能代理的概念、架构及其与区块链技术的结合。文中探讨了AI代理的定义、工作机制,以及它们如何利用区块链实现自主性和经济独立,此外还涉及了传统Web2系统的限制和未来区块链基础设施对AI代理的重要性。文章结构清晰,信息丰富,引导读者思考未来技术的发展。
AI代理
区块链
自主性
经济独立
智能合约
基础设施
SeiNetwork
发布于 2025-02-14
阅读 ( 904 )
( 22 )
AI安全:保护模型免受威胁与攻击
本文探讨了AI模型在从训练到部署的整个生命周期中面临的各种安全威胁,并提出了对抗这些威胁的最佳实践和模块化安全框架。文章详细介绍了针对大型语言模型(LLM)、对抗性攻击、数据中毒、模型提取等特定威胁的防御策略,并提供了实用的安全清单。
AI安全
对抗性攻击
模型提取
LLM安全
DevSecOps
安全
dave-patten
发布于 2025-02-13
阅读 ( 2118 )
( 52 )
2025年人工智能 × 加密货币投资理论
本文提出了一个2025年AI与加密货币结合的投资主题,核心是“商品化认知”,即通过区块链技术将AI模型转化为可交易的商品。文章探讨了AI领域的发展瓶颈,以及链上模型如何通过与市场机制结合,创造新的投资机会和经济模式,最终构建一个健康的赛博经济。
AI
区块链
链上模型
商品化认知
市场机制
推理计算
cyberfund
发布于 2025-02-11
阅读 ( 23 )
程序员进阶必备:用Rust玩转AI,打造智能航班搜索工具!
in
用 Rig 打造你的专属 AI Agent
in
用 Rig 打造你的专属 AI Agent
简介你是否曾经与Siri、Alexa等AI助手聊天,或者使用过那些帮助你预订航班或查询天气的智能聊天机器人?你是否好奇这些助手背后的工作原理?今天,我们将通过使用Rust和Rig库构建一个属于自己的航班搜索AI助手,来揭开这些技术的神秘面纱。你可能会想:“等等,Rust?那不是以难学著称的语言吗
Rust
Rig
LLM
DeepSeek
OpenAI
King
发布于 2025-02-01
阅读 ( 1449 )
( 11 )
当 Mina 遇上 Eliza:AI 区块链宇宙中的火花 ✨
近日,我成功完成了一个让MinaProtocol与Eliza平台无缝衔接的功能开发,将MinaAIAgent的三项核心能力——转账、余额查询和水龙头功能——打通并集成到Eliza中。这项独立完成的开发现已上线,快来访问Eliza的GitHub仓库探索更多吧!
Mina
Eliza
AI Agent
King
发布于 2025-01-25
阅读 ( 1708 )
( 17 )
Concrete ML v1.8:迈向去中心化的私有LLAMA微调
Concrete ML v1.8 发布,旨在实现去中心化的私有 LLAMA 微调。此版本改进了 LLM 混合微调的速度和可用性,通过优化的 FHE 后端和新的低秩近似 API。Concrete ML 现在支持 Python 3.12,确保与最新的工具和框架兼容。该版本还提供了一个更好的 API,用于在加密数据上微调 LLM,并添加了一个优化的 FHE 后端,加速了计算。
Concrete ML
LLM
FHE
微调
加密数据
LoraTrainer
ZamaFHE
发布于 2025-01-15
阅读 ( 579 )
Concrete ML v1.8:迈向去中心化的私有LLAMA微调
Concrete ML v1.8 发布,主要改进了LLM混合微调的速度和可用性,通过优化的FHE后端和新的低秩逼近API,实现了在加密数据上进行隐私保护的LLM微调。该版本还支持Python 3.12,提供了一个更高效的LLM微调API,并利用GPU加速编译模型的评估过程,降低了成本和延迟。
LLM
FHE
隐私保护
微调
Concrete ML
加密数据
ZamaFHE
发布于 2025-01-15
阅读 ( 675 )
AI - `concrete.ml.torch.compile` 模块
该文档描述了`concrete.ml.torch.compile`模块,该模块提供了将 PyTorch 和 ONNX 模型编译为 FHE 等效形式的功能。
PyTorch
ONNX
FHE
量化
编译
Brevitas
QAT
zama-ai
发布于 2025-01-11
阅读 ( 554 )
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