Desde que @0G_labs y Web3Labs lanzaron el acelerador global 0G, muchos equipos de startups de todo el mundo han presentado sus proyectos. Aunque los proyectos seleccionados aún no se han anunciado, todos esperan el Demo Day que se llevará a cabo el 29 de agosto en Hong Kong. El punto en común de estos proyectos solicitantes es que todos están integrando profundamente en torno a la pila tecnológica de 0G. Algunos campos clave se han convertido en direcciones de interés para 0G 🎯 1️⃣ Mercados de predicción impulsados por IA Los mercados de predicción tradicionales como Polymarket aún dependen de mecanismos de resolución creados manualmente y controvertidos, mientras que estos nuevos proyectos están explorando redes de oráculos auto-mejoradas y mecanismos de resolución de múltiples modelos. Hay un proyecto que incluso está desarrollando un nuevo modelo que vincula creencias con precios, junto con la creación de mercados impulsados por IA y la verificación de resultados. 2️⃣ Plataformas de trading nativas de IA No se trata de agregar funciones de IA a las plataformas DeFi existentes, sino de construir desde cero un entorno de ejecución nativo para agentes de IA. Hay proyectos que están utilizando MCP para integrar dinámicamente flujos de datos de mercado cruzados, permitiendo que el sistema se adapte continuamente a las condiciones cambiantes del mercado. 3️⃣ Agentes de IA tokenizados / NFT inteligentes El estándar iNFT ERC-7857 de 0G hace posible la creación, propiedad, entrenamiento y monetización de agentes de IA en la cadena. Ahora hay varios proyectos explorando desde el mercado de agentes de consumo hasta servicios completamente impulsados por iNFT negociables. 4️⃣ Ciencia descentralizada Los proyectos DeSci se centran principalmente en la combinación de IA con la propiedad y almacenamiento de datos, lo que se alinea perfectamente con el módulo de almacenamiento de 0G y los valores de la IA como un bien público. @0G_labs, como el primer L1 nativo de IA, proporciona la infraestructura faltante para llevar completamente la IA a la cadena a través de una arquitectura modular, razonamiento verificable y una capa de ejecución dedicada a IA. A partir de estas señales, se puede ver que los constructores están buscando una base técnica que permita a los agentes, modelos y datos operar sin necesidad de confianza, y que la combinabilidad sea una característica predeterminada. Esto coincide con la filosofía de diseño de 0G.

Cada vez más personas comienzan a darse cuenta de que la IA está experimentando un "hard fork". De lo que solía ser un "modelo grande" que quería hacer de todo, ahora se está moviendo lentamente hacia "modelos especializados" más enfocados. Los cinco motivos mencionados en el tweet de @OpenledgerHQ son en realidad una elección que toda la industria está haciendo. Desde el punto de vista de la aplicación práctica, la IA general es como una herramienta universal, puede hacer de todo, pero no se especializa en nada. En cambio, la IA especializada es una solución hecha a medida para escenarios específicos. 🎯 Solución específica a problemas Los modelos de IA especializada están profundamente optimizados para campos específicos. La IA no necesita procesar datos y escenarios irrelevantes; toda la potencia de cálculo y los parámetros se centran en resolver un problema en un área vertical. Este enfoque produce un aumento exponencial en los resultados. 🔍 La explicabilidad se convierte en una necesidad En escenarios de alto riesgo como el financiero, no se puede depender únicamente de una caja negra para obtener respuestas. Los requisitos regulatorios, las necesidades de cumplimiento y la atribución de responsabilidades requieren que cada paso del proceso de razonamiento de la IA sea rastreable y verificable. Los modelos especializados pueden diseñar rutas de decisión correspondientes para escenarios específicos. ⛓️ Verificación en cadena y mecanismos de confianza La tecnología blockchain permite que el proceso de razonamiento de la IA sea registrado y verificado de forma permanente. La IA especializada, combinada con la prueba en cadena, puede construir una cadena de confianza completa. Cada razonamiento y cada nodo de decisión son rastreables, lo que es una necesidad para escenarios empresariales que requieren auditoría y cumplimiento. 📊 Resolución del problema de las alucinaciones Las alucinaciones de la IA general provienen en gran medida de la complejidad y diversidad de los datos de entrenamiento. La IA especializada puede reducir significativamente la tasa de alucinaciones al limitar el alcance y la calidad de los datos de entrenamiento. En áreas verticales, la calidad de los datos es controlable, los límites del conocimiento son claros, y el modelo puede proporcionar respuestas precisas y confiables más fácilmente. 💰 Recalculación de la relación costo-beneficio Aunque la IA general parece que un solo modelo puede resolver todos los problemas, el costo de implementación es extremadamente alto. La IA especializada puede lograr mejores resultados con un modelo más pequeño, con costos de razonamiento más bajos y una implementación más flexible. @OpenledgerHQ, al presentar estos cinco puntos, en realidad está respondiendo a las necesidades reales de la industria. No se trata solo de una lucha de rutas, sino de una elección entre eficiencia y viabilidad. Los modelos grandes representan exploración, mientras que los modelos especializados representan industrialización. Y equipos como Openledger, que están posicionándose en la infraestructura en cadena, probablemente sean los constructores de infraestructura de esta ola de transformación.

Ayer escuché el AMA de @anoma y siento que anoma realmente está avanzando rápido. Desde el inicio de la construcción de anoma hasta ir todos los días a la red de pruebas, el tiempo ha pasado volando. Desde la emoción de esperar el TGE hasta ahora, que estoy más tranquilo. Incluso me siento un poco nostálgico por la red de pruebas que está a punto de terminar. Anoche también lanzaron un nuevo juego "tragaperras". Pensé que, al igual que los juegos anteriores, usarían Fitcoin como fichas de juego. No esperaba que al final eligieran Points. Como todos saben, la cantidad total de Points determina el ranking, y la importancia del ranking es evidente bajo el incentivo de las recompensas de la red de pruebas. En realidad, soy una persona bastante desafortunada; ayer, justo cuando se lanzó, me arriesgué y perdí 100,000 Points, y el resultado fue que no recuperé nada. Se dice que el gran premio puede alcanzar hasta 1,000,000 Points. Hoy, después de arriesgarme con éxito, tengo un total de 5,560,000 puntos, y estoy en el puesto 500 aproximadamente. Estoy preparado para arriesgarme con 100 bolitas y ver qué pasa. Al finalizar el arriesgue, el total de Points es de 5,790,000, y mi ranking es el 427. Comparado con antes de arriesgarme con 100 bolitas, obtuve un total de 230,000 Points. Promediando, cada bolita me dio 2,300 Points. Actualmente, la red de pruebas ha emitido alrededor de 25,000 códigos, y se espera que se emitan 30,000. Aún hay 5,000 que no han sido enviados. Estar entre los 500 primeros es aproximadamente el 2% de la red de pruebas. Pero, para ser honesto, cuando estaba a punto de seleccionar 100 bolitas, realmente quería "impulsar la intención". Le dije que quería seleccionar 100 bolitas, y me dejó la cabeza llena de hormigueo🤣 Además de seguir la interacción de la red de pruebas de @anoma todos los días, recuerda que si tienes contribuciones, puedes enviar pruebas de contribución a DC cada miércoles. El rol de DC también debería estar en la instantánea más adelante, así que asegúrate de obtenerlo si tienes la oportunidad. Otro punto a tener en cuenta es el NFT, asegúrate de encontrar la manera de obtenerlo. ¡Espero que todos puedan obtener grandes resultados al final!

Muchas personas mencionan la IA y piensan en modelos LLM, preguntas y respuestas inteligentes, y hojas de ruta de AGI, pero en realidad, muy pocos son conscientes de una cosa: el campo de batalla más crucial del valor de la IA en el futuro probablemente no estará en el modelo en sí, sino en el contenido que consume, es decir, el IP. Actualmente, la valoración de la economía global del IP es de 61.9 billones de dólares. Pero el problema es que estos enormes recursos de contenido están prácticamente encerrados en un montón de contratos, plataformas centralizadas, marcos legales y sistemas cerrados. La IA quiere utilizarlos, pero primero debe superar muchos obstáculos y podría pisar minas. Por lo tanto, la mayoría de los modelos de IA actuales solo pueden recopilar datos de manera furtiva. Artículos, imágenes, sonidos y videos en Internet son tomados en silencio para alimentar a los modelos de aprendizaje. Pero este enfoque, a medida que surgen problemas de derechos de autor, bloqueos de plataformas y un aumento en las demandas legales, prácticamente ya no puede continuar. La idea de @campnetworkxyz es muy clara: no bloquear, no robar, sino permitir que el IP en sí mismo esté en la cadena, convirtiéndose en un activo programable que puede ser combinado legalmente y autorizado de manera transparente. Este es también el aspecto más sólido de Camp. No se trata de crear una plataforma de contenido de IA, sino de construir un conjunto de protocolos y una infraestructura subyacente que permita a todos los creadores y titulares de IP registrar su contenido en la cadena, aclarar las condiciones de autorización y definir la forma de distribución de ingresos. Si un modelo de IA quiere usarlo, simplemente paga según las condiciones. Lo más crucial es que todo este proceso es combinable. En el futuro, los modelos de IA no estarán absorbiendo datos en una enorme caja negra, sino que, como si estuvieran construyendo con bloques, podrán ajustar libremente módulos de contenido autorizados según diferentes fuentes de contenido, usos y estilos. Y todo esto comienza con cada IP en la cadena y con cláusulas de autorización + lógica de ingresos. La importancia de esto es enorme, porque transforma la relación entre IA e IP de una extracción pasiva y explotación a una colaboración equitativa. Los creadores ya no son víctimas de plagio, sino que se convierten en proveedores de entrenamiento de IA y participantes en los beneficios comerciales. Estoy de acuerdo con la opinión de @campnetworkxyz de que "el mayor mercado que tocará la IA es el IP". Por muy fuerte que sea el modelo, necesita datos para alimentarse. Por mucho contenido que haya, si no se utiliza de manera conforme, tarde o temprano se encontrará con problemas⛺️.

Muchas personas al hablar de herramientas de trading, no hacen más que mencionar que deben ser más rápidas, más económicas y más fluidas. Pero si se realiza trading en múltiples cadenas con frecuencia, especialmente en cadenas como Solana, ETH, Base y BSC, se entenderá que estas afirmaciones son fáciles de hacer, pero realmente lograrlo es casi imposible. @LABtrade_ esencialmente quiere crear una capa de infraestructura para el trading multichain. Se puede seguir utilizando el mismo software de trading, pero con mayor velocidad, tarifas más bajas y funciones más potentes. Esta idea es bastante inteligente, ya que no obliga a los usuarios a cambiar sus hábitos, sino que optimiza la base. Desde el punto de vista de los datos, un volumen de transacciones de 150 millones de dólares en 20 días y 700 mil dólares en ingresos es bastante fuerte. LAB ofrece cuatro productos: un robot de trading, una aplicación, una barra lateral y un complemento de navegador. Estas herramientas pueden funcionar sin problemas en cualquier terminal de trading. No es necesario cambiar de plataforma ni adaptarse a una nueva interfaz, simplemente se puede disfrutar de una mayor velocidad y tarifas más bajas en un entorno familiar. Desde la lógica comercial, LAB ha capturado un punto de dolor muy práctico. Al realizar trading en cadena, lo que más preocupa a todos son las altas tarifas, la lentitud y la complejidad de las operaciones. Las tarifas de los DEX tradicionales comienzan en un 1% y hay que esperar confirmaciones, lo que realmente no es una buena experiencia. LAB ha reducido las tarifas al 0.5% y no tiene umbral de volumen de transacciones, lo que resulta muy atractivo para los minoristas. Desde la perspectiva de los inversores, Lemniscap lidera la ronda, y Animoca, OKX Ventures y Mirana son instituciones reconocidas en el sector. Este grupo de inversores es bastante confiable, al menos indica que el proyecto ha pasado por la debida diligencia en las instituciones. Desde el punto de vista técnico, LAB ya soporta las principales cadenas como Solana, Ethereum, Base y BSC. El soporte multichain es realmente una necesidad en este entorno fragmentado, ya que los usuarios no tienen que cambiar de billetera y herramientas entre diferentes cadenas. En general, la idea del proyecto LAB es bastante buena, ya que captura las necesidades reales de los usuarios y los datos también son aceptables. Sin embargo, si podrá mantenerse firme en una competencia tan feroz, aún necesita ser validado con el tiempo. Para aquellos que deseen participar, se recomienda probar con una pequeña cantidad, experimentar el producto y luego decidir si participar más a fondo. Portal:

Hoy @OpenledgerHQ lanzó su propio mini juego Octoman. Al principio pensé que solo sería para pasar el tiempo, pero una vez que empecé, no pude parar. La mecánica central del juego es controlar a un hombre pulpo que se balancea en el aire, tratando de volar lo más lejos posible, pero esta simple mecánica resulta adictiva. ¡El núcleo del juego es Timing Timing Timing!!! La lógica de operación del juego no es complicada, en el móvil solo hay dos teclas de dirección y un botón para lanzar telarañas, y en la computadora se puede manejar con las teclas WAD. Pero para realmente jugar bien, la clave está en dominar el sentido del ritmo del motor físico. Saber cuándo soltar la telaraña y cuándo volver a agarrar, si dominas ese timing, podrás volar lejos y estable en el aire. Lo interesante es que cada vez que actualizas tu mejor puntuación, el sistema genera automáticamente una tarjeta de puntuación exclusiva. Esta tarjeta no es aleatoria, sino que se desbloquean diferentes personajes según tu puntuación. Cuanto más alta sea la puntuación, más raro será el personaje, este diseño realmente te motiva a seguir rompiendo récords. Ahora tienen un evento de dos días, y las reglas son muy directas. Solo tienes que publicar tu tarjeta de puntuación en Twitter, @OpenledgerHQ, y añadir la etiqueta #iloveplayingoctoman. Se puede ver que realmente quieren que los jugadores participen. Desde la perspectiva del diseño del producto, Octoman es bastante inteligente. El juego en sí es lo suficientemente simple para que cualquiera pueda jugar, pero para hacerlo bien se necesita práctica y habilidad. El sistema de tarjetas de puntuación le da a los jugadores una razón para presumir, y la difusión en redes sociales puede atraer nuevos usuarios. Yo jugué un poco y obtuve 551 puntos. ¡Directamente me dieron un pequeño pulpo ninja! La imagen es perfecta, realmente coincide con mi avatar. No planeo superarlo, así que así quedará. ¡Me encanta, me encanta!!!

Reddit ha prohibido oficialmente a Internet Archive rastrear contenido para el entrenamiento de IA. A primera vista, esto parece ser una operación rutinaria de protección de datos por parte de la plataforma, pero detrás de esto se refleja un problema fundamental del modelo económico de la IA. La situación actual es que las empresas de IA necesitan una gran cantidad de datos de alta calidad para entrenar sus modelos, pero las plataformas de contenido y los creadores no reciben ninguna recompensa de este proceso. El contenido creado con tanto esfuerzo es tomado gratuitamente por las empresas de IA para su entrenamiento, y luego las grandes empresas ganan dinero con los modelos entrenados, mientras que los creadores no reciben ni un centavo. Cada vez más plataformas comienzan a establecer barreras; la prohibición de Reddit a Internet Archive es solo el comienzo. El problema es que simplemente prohibir no resuelve el problema fundamental; solo limita el acceso y no establece un mecanismo razonable de autorización y reparto de beneficios. Lo que realmente se necesita es un conjunto de infraestructuras que permita que los términos de uso, la propiedad, y los derechos de autor sean ejecutables desde el diseño. Camp ha propuesto una nueva ruta: en lugar de prohibir, es mejor rediseñar las reglas de uso de los datos de entrenamiento de IA. La lógica central es bastante simple: 1️⃣ El contenido se registra en la cadena, con prueba de origen. 2️⃣ Los creadores definen sus propias condiciones de autorización. 3️⃣ Si la IA quiere usarlo, debe pagar. 4️⃣ Las regalías se devuelven automáticamente a los creadores. La lógica subyacente: en lugar de impedir que la IA use contenido, es mejor alinear los intereses de todas las partes. Las empresas de IA necesitan datos, los creadores necesitan ingresos, y las plataformas necesitan valor ecológico; todos obtienen lo que necesitan. Actualmente, en @campnetworkxyz ya se han registrado más de 1.5 millones de creaciones, no solo imágenes y música, sino también videos, contenido narrativo, etc., convirtiéndose en una base de datos de IP descentralizada. Para los modelos de IA, proporciona una fuente de datos legal, sostenible y escalable. Para los creadores, finalmente es una forma de no ser explotados.

La colaboración entre IQ AI y NEAR tiene como lógica central permitir que los agentes de IA puedan operar de forma autónoma entre cadenas, sin necesidad de intervención humana. Desde un punto de vista técnico, la velocidad de 600 ms en la creación de bloques y 1.2 segundos para la confirmación de @NEARProtocol es realmente rápida. Para los agentes de IA, cuanto menor sea el tiempo de espera, mejor, ya que la velocidad de decisión de la IA es inherentemente más rápida que la humana; si además hay que esperar un tiempo determinado para ejecutar, la eficiencia general se ve afectada. Ahora, esta velocidad puede lograr una respuesta casi en tiempo real. Las operaciones entre cadenas ya eran lo suficientemente complejas para los usuarios comunes, y mucho más para que los agentes de IA manejen diversas lógicas de puente. Ahora, al integrarse directamente en el kit de herramientas de desarrollo, los agentes de IA pueden realizar operaciones entre cadenas de forma autónoma, lo que reduce la barrera de entrada. Desde un punto de vista estratégico, esto está en la búsqueda de una posición de infraestructura en la economía de la IA. Actualmente, el interés por los Agentes de IA está en aumento, pero las infraestructuras que permiten a los agentes de IA acceder directamente a la capa de transacciones y participar en actividades económicas en la cadena son aún escasas. NEAR, a través de esta colaboración, ha consolidado su posición como infraestructura de nivel 1 para inteligencia artificial y agentes. En realidad, las necesidades de los agentes de IA son diferentes de las de los usuarios. Los humanos pueden tolerar procesos operativos complejos, pueden esperar tiempos de confirmación y pueden manejar manualmente diversas situaciones anómalas. Pero los agentes de IA requieren un entorno de ejecución estandarizado, automatizado y de alta eficiencia. Desde el punto de vista de los escenarios de aplicación, la ejecución de transacciones entre cadenas es realmente útil. Si un agente de IA puede monitorear simultáneamente oportunidades de arbitraje en múltiples cadenas y ejecutar automáticamente el arbitraje entre cadenas al detectar oportunidades, todo el proceso no requeriría la participación del usuario, lo que en realidad amplía las oportunidades de arbitraje más allá de lo que el usuario podría manejar. Si además se puede coordinar el trabajo de múltiples agentes, podría generar un valor aún mayor. Para NEAR, esta es una excelente posición de diferenciación. Mientras muchas L1 compiten en TPS y ecosistemas, al colaborar con @IQAICOM y centrarse en el nicho de los agentes de IA, acumular una buena base en las etapas iniciales es muy significativo para el futuro.

Acabo de ver que @boundless_xyz publicó ayer una introducción detallada sobre ZK Coin. Como alguien que ha estado siguiendo este proyecto, me parece bastante interesante. Después de todo, lo que quieren hacer es una infraestructura básica universal para pruebas ZK. Primero, el proyecto Boundless en sí. Esencialmente, está creando un protocolo de prueba ZK universal que permite a todas las cadenas de bloques aprovechar la capacidad de ZK. Si cada cadena tuviera que construir su propio sistema de pruebas ZK, no solo sería costoso, sino que también sería ineficiente. Boundless proporciona servicios de prueba ZK a través de una red independiente de nodos de prueba. También se puede entender como una externalización de cálculos. La forma de escalar es mucho más simple y directa en comparación con los enfoques de fragmentación o layer2 existentes, simplemente aumentando el número de nodos para mejorar el rendimiento general de la red. ZK Coin, como el token nativo de este sistema, no es un token puramente de gobernanza. Cada solicitud de prueba requiere que se apueste ZKC como garantía, y debe ser al menos 10 veces la tarifa máxima. Esto significa que a medida que aumenta el uso de la red, la cantidad de ZKC bloqueada también crecerá exponencialmente, reduciendo directamente la oferta circulante. Además, hay un mecanismo de prueba de trabajo verificable PoVW, que esencialmente permite a los nodos de prueba minar ZKC generando pruebas ZK. Pero para participar en la minería, primero se debe apostar una cierta cantidad de ZKC. Esto crea un ciclo positivo: mayor demanda de pruebas → más ZKC apostados → mejores incentivos de rendimiento → más nodos participando. En cuanto a la distribución de tokens, el 49% se destina al desarrollo del ecosistema. Pero al observar detenidamente la lógica de distribución, el 31% del fondo ecológico se utiliza principalmente en tres áreas: financiamiento de aplicaciones verificables, integración de protocolos y herramientas de desarrollo, mantenimiento de protocolos y desarrollo de infraestructura. El 18% del fondo de crecimiento estratégico se destina específicamente a la integración empresarial y nodos de prueba a nivel institucional. Este tipo de distribución indica que realmente se está construyendo un ecosistema. El equipo y los contribuyentes iniciales obtienen el 23.5%, de los cuales el 3.5% se destina específicamente a RISC Zero para futuras contrataciones e investigación. Este detalle indica que la relación entre Boundless y RISC Zero es muy profunda, y RISC Zero tiene una considerable acumulación en el campo de zkVM. La venta de tokens comunitarios y el airdrop solo representan el 6%, una proporción no muy alta. Sin embargo, considerando que se trata de un proyecto de infraestructura, esta proporción es razonable. Solo queda por ver cuánto podrá obtener Yapper más adelante. La distribución para inversores es del 21.5%, con un mecanismo de bloqueo similar al del equipo, un año de cliff y luego liberación lineal durante dos años. Este diseño garantiza que los intereses de los inversores iniciales y del equipo estén alineados, evitando que se produzcan ventas masivas al inicio. El mecanismo de inflación es del 7% en el primer año, y luego disminuye gradualmente al 3% a partir del octavo año. Pero lo clave es que cada solicitud de prueba requiere que se apueste ZKC, por lo que la oferta circulante real se reducirá a medida que aumente el uso de la red. Además, el 50% de las apuestas que se eliminan se destruirán directamente, creando así un mecanismo de equilibrio entre inflación y deflación. Personalmente, veo dos puntos destacados en @boundless_xyz: 1️⃣ No es un ZK exclusivo para una cadena, sino que realmente busca construir una infraestructura ZK universal para todas las cadenas. La dirección elegida es realmente una necesidad, la aplicación de la tecnología ZK en el ámbito de las cadenas de bloques solo se volverá más amplia y se convertirá en una base indispensable. 2️⃣ El diseño del token está directamente vinculado a la demanda del negocio. Cuantas más pruebas haya, más ZKC se bloquearán, y la demanda del token está linealmente relacionada con el uso de la red. @TinaLiu333 @RiscZeroCN

Ayer vi una comparación de dos conjuntos de datos y me pareció bastante interesante. Quiero compartirlo con todos. Se trata de los datos de Story y Camp. Aunque sé que esta comparación puede no ser muy precisa, ya que uno es una red principal y el otro una red de prueba, los datos de Camp realmente se ven bastante bien. 1️⃣ Datos de Story Protocol 7.6 millones de bloques 43.7 millones de transacciones 4 millones de direcciones 192,000 transacciones diarias Tiempo de bloque de 2.4 segundos 2️⃣ Datos de la red de prueba de Camp 16.2 millones de bloques 84.9 millones de transacciones 6.6 millones de direcciones 842,000 transacciones diarias Tiempo de bloque de 0.9 segundos Desde los datos, @campnetworkxyz ya ha superado el rendimiento de la red principal de Story en múltiples dimensiones durante la fase de red de prueba. La cantidad de bloques es más del doble que la de Story, el volumen de transacciones se acerca al doble, la cantidad de direcciones también tiene una ventaja significativa, y el volumen de transacciones diarias ha alcanzado más de cuatro veces el de Story. Story acaba de lanzarse en la red principal, mientras que Camp aún está en la fase de red de prueba, por lo que la mentalidad y el comportamiento de los usuarios son definitivamente diferentes. Los usuarios de la red de prueba pueden estar más dispuestos a interactuar con frecuencia, ya que no hay la presión del Gas. Pero estos números reflejan la actividad de los usuarios y la capacidad de procesamiento de la red, lo cual es bastante convincente. El diseño arquitectónico de @campnetworkxyz es, en comparación, bastante único. El protocolo Proof of Provenance no solo se ocupa de la certificación de IP, sino que parece estar construyendo un sistema de intercambio de valor entre la IA y los creadores. Los usuarios pueden registrar su contenido como IP, y cuando la IA utiliza estos datos para entrenar o generar contenido, los creadores pueden recibir una distribución de ingresos correspondiente. Este modelo tiene un valor único en el contexto actual donde la IA consume grandes cantidades de datos de entrenamiento. Especialmente a medida que los datos de entrenamiento de alta calidad se vuelven cada vez más escasos, el mecanismo de Camp que permite a los usuarios contribuir datos de manera activa y recibir recompensas puede volverse aún más importante. Desde un punto de vista técnico, el tiempo de bloque de 0.9 segundos de Camp es, de hecho, mucho más rápido que los 2.4 segundos de Story. Esta ventaja de rendimiento será muy útil al procesar grandes cantidades de registros de IP y transacciones de autorización. Además, ellos apoyan el registro de IP sin gas, lo que reduce la barrera de entrada para los usuarios comunes. Camp aún está en la fase de red de prueba, pero con estos datos, después de su lanzamiento en la red principal, definitivamente será un proyecto a seguir. Especialmente en la dirección de la combinación de IA e IP, espero los avances de Camp.