مع تزايد تداخل الذكاء الاصطناعي وWeb3، أصبحت إمكانية استدعاء البيانات داخل السلسلة وهيكلتها أكثر أهمية من أي وقت مضى. Chainbase يقف في هذا التقاطع تمامًا. إنه يدعم تحويل البيانات الأصلية داخل السلسلة إلى مخرجات هيكلية، لتمكين نماذج الذكاء الاصطناعي من الوصول إليها والاستدلال، مما يجعل من الممكن للذكاء الاصطناعي فهم السلوك داخل السلسلة. عند بناء محرك التنبؤ المالي داخل السلسلة، قمنا بإطعام بيانات Chainbase إلى نموذج LLM، وكانت النتائج تفوق التوقعات. ليس من المبالغة القول إن التحليلات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في المستقبل لن تكون ممكنة بدون دعم خلفيات بيانات قوية مثل Chainbase.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
مع تزايد تداخل الذكاء الاصطناعي وWeb3، أصبحت إمكانية استدعاء البيانات داخل السلسلة وهيكلتها أكثر أهمية من أي وقت مضى. Chainbase يقف في هذا التقاطع تمامًا. إنه يدعم تحويل البيانات الأصلية داخل السلسلة إلى مخرجات هيكلية، لتمكين نماذج الذكاء الاصطناعي من الوصول إليها والاستدلال، مما يجعل من الممكن للذكاء الاصطناعي فهم السلوك داخل السلسلة. عند بناء محرك التنبؤ المالي داخل السلسلة، قمنا بإطعام بيانات Chainbase إلى نموذج LLM، وكانت النتائج تفوق التوقعات. ليس من المبالغة القول إن التحليلات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في المستقبل لن تكون ممكنة بدون دعم خلفيات بيانات قوية مثل Chainbase.