DePIN：去中心化物理基础设施网络
尽管DePIN项目理论上试图为加密货币提供实际效用，但很少有项目真正解决现实生活中的问题，拥有能够颠覆现有公司的合理商业模式，且不易被欺骗。大多数只是在寻找问题的解决方案。一个值得注意的例外是名为Wingbits的航班追踪网络。为什么？因为它通过Web3激励解决了Web2问题。对于曾经追�过�从伦敦到纽约的BA117航班的人来说，你可能使用过像FlightAware或Flightradar这样的网站。
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<>图1： Wingbits航班追踪地图来:源b源：Wingitsbit - 转变航班追踪。
航班追踪公司通过向航空公司和金融�分析商师（监控私人飞机移动以进行并购）出售航班数据据据生百的收入。这些公些公司过还通过广告和平台订阅赚取收入。然而，他们的资本出并不包括重大的础施和硬件件支出。这是因为航空监控技术，称为ADS-B接收器，是一种需要要天线莓派硬件，由航空爱好者购买和置。这些爱好者对回报望很少，通常只收到们最喜欢的航班追踪平台的免费订阅。
要问是，爱好者没有被激励最大化网络数据的质量。没有边际激励，ADS-B接收器通常放置不当——例如，在休息室角落或城市密集地区过度应，导致农村地区覆盖率弱。2：(LHS) 传统ADS-B接收器，(RHS) Wingbits矿机
<><>来源>Wingbits - 转变航班追踪。
Wingbits通过激励爱好者根据高度战略性地设置站点，同时利似于Uber的角分层空间索引系统，正在革新航班追踪。这种方法确保保了优化覆盖、更高质量的数据，最重要的是，为网络贡献者提供公平的奖励。他们仅用1/11的Wingbits站点就实现了最大网网络75%的覆盖率。这种高效率率，加上预期部署4,000多个站点，预计将大幅超过传统航班-班�络提供终更的最终端用户。。
加密货币x人工智能
与市场周期类似，对计算体验的需求呈现峰值和谷值。GPU可能很昂贵，供应约约束其更加昂贵。解锁消费者设备上的空闲计算并非新概念，但跨多个设备同步的挑战是。Exloo验实验室是一是个创性性项目，在边缘计算方面取得突破，使用户在日常消费级设备（如家用MacBook）上）上运运行模型。这意味着敏感数据保持在你的控制之下，降低了与基于云的存储或处理相关的风险。
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p>虽然隐私保护是一个热门话，但但对大多数LLM来说，�幻觉问题是一个更大的挑战，即AI生成包包含虚假或导性信息并将其呈现为事实的响应。一一。一位投资组合经理曾告诉我："智慧在于综合不同观点，以揭示两个极端之间的微妙真相。"Blocks感ks个发了一种称为zkSchellingCoin共识的专有方方法。这种方法旨在从多个来源叠加主观真相——比如说，不同的LLM——以得出单一的共同真。相例如，想象在ChatGPT、Claude、rok和上运同询。如果一个模型提供了不正确的输出，那么有四个模型都生成相同的错误结果的果的统计概率很低。来源：Blocksense网络 - 可编程预言机的zk Rollup。
zkSchellingCoinCoinC共识还可应用于为AI推理添加可验性。例如，我何认AI理在执行时务正确地将USDC桥接到当时收益最高的保险库？如果在我在不影响成本或延迟的情况下解决这个问题，这可能会导致现实世界用例中的重大突破。对AI的信任将得到显著加强。
从>从炒作现实的�DePIN和AI之旅表明，真正的创新在于用实际和高效的解决方案解决现界题。像Wingbits和和Exo实验室这样的项目证明了区块链和AI如何创造有意义的影响——无论是通过战略性激励革新航班追踪，还，还是解锁消费者设备的安全且具成本效益的计算能力。随着ZKLoRA在隐私保护AI方面的进步，以及zkzkSchellingCoin用于可验证真相的发展，这些新兴技术有望解决关键挑战，更去中心化、高效且值得信赖的未未来铺平道路。
:将上面的文字翻译为繁体中文。
