DePIN：去中心化物理基礎設施網路
儘管DePIN專案理論上試圖為加密貨幣提供實際效用，但很少有專案真正解決現實生活中的問題，擁有能夠顛覆現有公司的合理商業模式，且不易被欺騙。大多數只是在尋找問題的解決方案。一個值得注意的例外是名為Wingbits的航班追蹤網路。為什麼？因為它透過Web3激勵解決了Web2問題。對於曾經追�過�從倫敦到紐約的BA117航班的人來說，你可能使用過像FlightAware或Flightradar這樣的網站。
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<>圖1： Wingbits航班追蹤地圖來:源b源：Wingitsbit - 轉變航班追蹤。
航班追蹤公司透過向航空公司和金融�分析商師（監控私人飛機移動以進行併購）出售航班資料據據生百的收入。這些公些公司過還透過廣告和平臺訂閱賺取收入。然而，他們的資本出並不包括重大的礎施和硬體件支出。這是因為航空監控技術，稱為ADS-B接收器，是一種需要要天線莓派硬體，由航空愛好者購買和置。這些愛好者對回報望很少，通常只收到們最喜歡的航班追蹤平臺的免費訂閱。
要問是，愛好者沒有被激勵最大化網路資料的質量。沒有邊際激勵，ADS-B接收器通常放置不當——例如，在休息室角落或城市密集地區過度應，導致農村地區覆蓋率弱。2：(LHS) 傳統ADS-B接收器，(RHS) Wingbits礦機
<><>來源>Wingbits - 轉變航班追蹤。
Wingbits透過激勵愛好者根據高度戰略性地設定站點，同時利似於Uber的角分層空間索引系統，正在革新航班追蹤。這種方法確保保了最佳化覆蓋、更高質量的資料，最重要的是，為網路貢獻者提供公平的獎勵。他們僅用1/11的Wingbits站點就實現了最大網網路75%的覆蓋率。這種高效率率，加上預期部署4,000多個站點，預計將大幅超過傳統航班-班�絡提供終更的最終端使用者。。
加密貨幣x人工智慧
與市場週期類似，對計算體驗的需求呈現峰值和谷值。GPU可能很昂貴，供應約約束其更加昂貴。解鎖消費者裝置上的空閒計算並非新概念，但跨多個裝置同步的挑戰是。Exloo驗實驗室是一是個創性性專案，在邊緣計算方面取得突破，使使用者在日常消費級裝置（如家用MacBook）上）上運執行模型。這意味著敏感資料保持在你的控制之下，降低了與基於雲的儲存或處理相關的風險。
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p>雖然隱私保護是一個熱門話，但但對大多數LLM來說，�幻覺問題是一個更大的挑戰，即AI生成包包含虛假或導性資訊並將其呈現為事實的響應。一一。一位投資組合經理曾告訴我："智慧在於綜合不同觀點，以揭示兩個極端之間的微妙真相。"Blocks感ks個發了一種稱為zkSchellingCoin共識的專有方方法。這種方法旨在從多個來源疊加主觀真相——比如說，不同的LLM——以得出單一的共同真。相例如，想象在ChatGPT、Claude、rok和上運同詢。如果一個模型提供了不正確的輸出，那麼有四個模型都生成相同的錯誤結果的果的統計機率很低。來源：Blocksense網路 - 可程式設計預言機的zk Rollup。
zkSchellingCoinCoinC共識還可應用於為AI推理新增可驗性。例如，我何認AI理在執行時務正確地將USDC橋接到當時收益最高的保險庫？如果在我在不影響成本或延遲的情況下解決這個問題，這可能會導致現實世界用例中的重大突破。對AI的信任將得到顯著加強。
從>從炒作現實的�DePIN和AI之旅表明，真正的創新在於用實際和高效的解決方案解決現界題。像Wingbits和和Exo實驗室這樣的專案證明了區塊鏈和AI如何創造有意義的影響——無論是透過戰略性激勵革新航班追蹤，還，還是解鎖消費者裝置的安全且具成本效益的計算能力。隨著ZKLoRA在隱私保護AI方面的進步，以及zkzkSchellingCoin用於可驗證真相的發展，這些新興技術有望解決關鍵挑戰，更去中心化、高效且值得信賴的未未來鋪平道路。
:將上面的文字翻譯為繁體中文。
