Desde que @0G_labs y Web3Labs lanzaron el 0G Global Accelerator, muchos equipos de startups de todo el mundo han presentado sus propios proyectos. Aunque los proyectos seleccionados aún no se han anunciado, todos esperan con ansias el día de demostración en Hong Kong el 29 de agosto. Lo que estas aplicaciones tienen en común es que todas están profundamente integradas en torno a la pila de tecnología 0G. Algunas áreas clave se han convertido en la dirección 🎯 de la atención de 0G 1️⃣Mercados de predicción impulsados por IA Los mercados de predicción tradicionales como Polymarket todavía dependen de mecanismos creados por humanos y de resolución de disputas, mientras que estos nuevos proyectos están explorando redes de oráculos que se mejoran a sí mismas y mecanismos de resolución de múltiples modelos. Un proyecto incluso está desarrollando un nuevo modelo que vincula las creencias con el precio, con la creación de mercado impulsada por IA y la validación de resultados. 2️⃣ Plataforma de negociación de IA nativa No se trata de agregar funciones de IA a las plataformas DeFi existentes, sino de construir el entorno de ejecución nativo del agente de IA desde cero. Algunos proyectos están utilizando MCP para integrar dinámicamente los flujos de datos entre mercados para que el sistema pueda adaptarse continuamente a las condiciones cambiantes del mercado. 3️⃣ Agentes de IA tokenizados/NFT inteligentes El estándar iNFT ERC-7857 de 0G permite la creación, propiedad, capacitación y monetización de agentes de IA en cadena. Ahora hay múltiples proyectos que exploran todo, desde mercados de agentes de nivel de consumidor hasta servicios impulsados completamente por iNFT negociables. 4️⃣ Ciencia descentralizada El proyecto DeSci se centra en la combinación de la IA con la propiedad y el almacenamiento de datos, lo que está en línea con los valores de 0G de módulos de aplicaciones de almacenamiento e IA como bien público. @0G_labs Como la primera L1 nativa de IA, proporciona la infraestructura que falta para la IA completamente en cadena a través de una arquitectura modular, un razonamiento verificable y una capa de ejecución específica de IA. A partir de estas señales, se puede ver que los constructores buscan una base técnica que permita que los agentes, los modelos y los datos operen sin confianza, y que la componibilidad es la característica predeterminada. Esto coincide con la filosofía de diseño de 0G.

Cada vez más personas comienzan a darse cuenta de que la IA está pasando por una "bifurcación dura". Del "gran modelo" que quería hacer todo en el pasado, ha cambiado lentamente a un "modelo profesional" más enfocado. @OpenledgerHQ Las cinco razones mencionadas en el tweet son preguntas de opción múltiple que toda la industria está haciendo. Desde el nivel de aplicación práctica, la IA general es como una herramienta universal, puede hacer cualquier cosa, pero no puede hacer nada. La IA especializada, por otro lado, es una solución adaptada a escenarios específicos. 🎯 Resuelve problemas de manera específica Los modelos de IA especializados están profundamente optimizados para campos específicos. La IA no necesita procesar datos y escenarios irrelevantes, y toda la potencia y los parámetros de cálculo se centran en resolver problemas en un campo vertical. El efecto de este enfoque es un aumento exponencial. 🔍 La explicabilidad se convierte en una necesidad rígida En escenarios de alto riesgo como las finanzas, no puede confiar simplemente en la caja negra para dar respuestas. Los requisitos reglamentarios, los requisitos de cumplimiento y la determinación de la responsabilidad requieren que se pueda rastrear y verificar cada paso del proceso de razonamiento de la IA. Los modelos especializados pueden diseñar las 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 se registre y verifique permanentemente. La IA especializada con almacenamiento de certificados en cadena puede construir una cadena completa de confianza. Cada razonamiento y cada nodo de toma de decisiones tiene un seguimiento a seguir, que solo es necesario para escenarios empresariales que requieren auditoría y cumplimiento. 📊 Resolver el problema de las alucinaciones La alucinación de la IA de propósito general proviene en gran medida de la complejidad y diversidad de los datos de entrenamiento. La IA especializada puede reducir significativamente las tasas de alucinaciones al limitar el alcance y la calidad de los datos de entrenamiento. En los campos verticales, la calidad de los datos es controlable, los límites del conocimiento son claros y es más probable que los modelos den respuestas precisas y confiables. 💰 Recálculo de la relación costo-efectividad Si bien la IA de propósito general puede parecer que un modelo puede resolver todos los problemas, el costo real de implementación es extremadamente alto. La IA especializada puede lograr mejores resultados con escalas de modelos más pequeñas, menores costos de inferencia y una implementación más flexible. Detrás de estos cinco puntos planteados por @OpenledgerHQ, en realidad es una respuesta a las necesidades reales de la industria. Esta no es solo una batalla por las rutas, sino también una elección de eficiencia y capacidad de aterrizaje. Los modelos grandes representan la exploración y los modelos profesionales representan la industrialización. Es probable que un equipo como Openledger que implementa infraestructura en cadena sea el proveedor de infraestructura posterior de esta ola de cambio.

Después de escuchar el AMA de @anoma ayer, sentí que anoma era realmente rápido. Desde el comienzo de la construcción de anoma hasta ir a la red de prueba todos los días para andar en bicicleta Parece que el tiempo vuela, desde la emoción de esperar TGE hasta la calma del presente. Incluso un poco reacio a separarse de la red de prueba que está a punto de terminar. Anoche también lanzó un nuevo juego "slot", que se esperaba que usara Fitcoin como chip en el juego como el juego anterior. Inesperadamente, elegí Puntos al final. Como todos sabemos, la cantidad total de puntos determina la clasificación de las clasificaciones, y la importancia de la clasificación es evidente impulsada por las recompensas de la marca de la red de prueba. En realidad, soy el tipo de persona que tiene la espalda recta, y ayer me conecté y perdí 100,000 puntos, y el resultado, naturalmente, no se recuperó. Se dice que el gran premio también puede obtener 1 millón de puntos. Después del éxito de stud hoy, el total de puntos es de 5,56 millones, ubicándose alrededor de 500. ¡Prepara 100 bolas pequeñas de tachuelas y mira qué está pasando! Stud terminó con un total de 5,79 millones de puntos y ocupó el puesto 427. En comparación con las 100 bolas pequeñas de Stud, se obtuvieron un total de 230.000 puntos. Se gana un promedio de 2300 puntos por bola. En la actualidad, la red de prueba ha emitido un total de unos 25.000 códigos, y la estimación oficial es emitir 30.000. Todavía hay 5.000 que no se envían. Clasificado entre los 500 primeros, casi el 2% superior de la red de prueba. Pero para ser honesto, cuando pedí 100 bolas, realmente quería estar "impulsado por la intención". Dile que quiero pedir 100 bolas y me hormigueará 🤣 el cuero cabelludo Además de hacer un seguimiento de la interacción de la red de prueba de @anoma todos los días, recuerde ir a DC todos los miércoles para enviar un comprobante de contribución. El rol de DC también debería estar en la instantánea en la etapa posterior, así que asegúrate de recordar tomarlo si tienes la oportunidad. Otro punto a tener en cuenta es NFT, debes encontrar la manera de obtenerlo. ¡Espero que todos puedan obtener grandes resultados al final!

Cuando muchas personas mencionan la IA, piensan en modelos LLM, preguntas y respuestas inteligentes y hojas de ruta de AGI, pero de hecho, pocas personas realmente se dan cuenta de una cosa: el campo de batalla de valor central de la IA en el futuro probablemente no esté en el modelo en sí, sino en los materiales de contenido que come, es decir, la propiedad intelectual. La valoración actual de la economía mundial de la propiedad intelectual es de 61,9 billones de dólares. Pero el problema es que un recurso de contenido tan grande está básicamente encerrado en un montón de contratos, plataformas centralizadas, marcos legales y sistemas cerrados. La IA quiere usarlo para pasar cinco niveles primero para matar a seis generales, y también puede pisar un trueno. Por lo tanto, la mayoría de los modelos de IA actuales solo pueden capturar datos en secreto. Artículos, imágenes, sonidos y videos en Internet se alimentan silenciosamente al modelo de aprendizaje. Pero de esta manera, con el estallido de problemas de derechos de autor, bloqueos de plataformas y más y más demandas legales, básicamente no está sucediendo. La idea de @campnetworkxyz es clara: no bloquear ni robar, sino dejar que la propiedad intelectual esté en la cadena y se convierta en un activo programable que pueda combinarse legalmente y licenciarse de manera transparente. Esta es también la parte más arraigada de Camp. No se trata de construir una plataforma de contenido de IA, sino de construir directamente un conjunto de protocolos e infraestructura subyacentes, de modo que todos los creadores y titulares de propiedad intelectual puedan registrar su contenido en la cadena, escribir las condiciones de licencia y definir el método de distribución de ingresos. Si desea utilizar un modelo de IA, paga directamente de acuerdo con las condiciones. Lo más importante es que todo el proceso es combinable. Los futuros modelos de IA no absorben datos en una enorme caja negra, sino que son como bloques de construcción, que implementan libremente módulos de contenido con licencia de acuerdo con diferentes fuentes de contenido, usos y estilos. El punto de partida de todo esto es que cada IP se pone en la cadena y tiene términos de licencia + lógica de ingresos. Este asunto es importante porque transforma la relación entre la IA y la propiedad intelectual de la extracción y explotación pasivas a una especie de cooperación entre pares. Los creadores ya no son víctimas del plagio, sino que se convierten en proveedores de capacitación en IA y participantes en ganancias comerciales. Personalmente, estoy de acuerdo con la opinión de @campnetworkxyz de que "El mayor mercado que tocará la IA es la propiedad intelectual". No importa cuán fuerte sea el modelo, debe mantenerse con datos. No importa cuánto contenido haya, si no se usa de acuerdo, tarde o temprano se pondrá minas ⛺️ por sí mismo

Cuando mucha gente habla de herramientas comerciales, no es más que más rápido, más ahorrador y más fluido. Pero si a menudo realiza transacciones multicadena, especialmente en Solana, ETH, Base y BSC, comprenderá que estas palabras son fáciles de decir y que lo que realmente se puede hacer es básicamente ninguna. @LABtrade_ esencialmente quieren ser una capa de infraestructura para transacciones multicadena. Qué software comercial se usa normalmente, pero la velocidad es más rápida, la tarifa de manejo es menor y las funciones son más sólidas. Esta idea es bastante inteligente, ya que no obliga a los usuarios a cambiar sus hábitos, sino que optimiza desde el fondo. Desde el punto de vista de los datos, el volumen de operaciones de 20 días de 150 millones de dólares estadounidenses, 700.000 dólares estadounidenses de ingresos sigue siendo bastante fuerte. LAB ofrece cuatro productos: bots comerciales, aplicaciones, barras laterales, complementos de navegador. Estas herramientas funcionan a la perfección en cualquier terminal comercial. No es necesario cambiar de plataforma, no es necesario volver a adaptarse a la interfaz y disfruta de velocidades más rápidas y tarifas más bajas directamente en el entorno con el que estás familiarizado. Desde el punto de vista de la lógica empresarial, LAB ha captado un punto débil muy práctico. El mayor dolor de cabeza para todos al realizar transacciones en cadena son las tarifas costosas, la velocidad lenta y las operaciones complejas. Las tarifas tradicionales de DEX comienzan en el 1%, y tienes que esperar la confirmación, y la experiencia realmente no es buena. LAB ha reducido la tarifa al 0,5% y no tiene umbral de volumen de negociación, lo que sigue siendo muy atractivo para los inversores minoristas. Desde la perspectiva de la alineación de inversores, Lemniscap está liderado por Animoca, OKX Ventures y Mirana, que son instituciones muy conocidas en el círculo. Este portafolio es bastante confiable, al menos muestra que el proyecto ha pasado la debida diligencia en la institución. Desde una perspectiva técnica, LAB ya es compatible con cadenas convencionales como Solana, Ethereum, Base y BSC. El soporte multicadena es de hecho una necesidad en el entorno actual de fragmentación ecológica, y los usuarios no necesitan cambiar billeteras y herramientas de un lado a otro entre diferentes cadenas. En general, la idea del proyecto LAB sigue siendo buena, captura las necesidades reales de los usuarios y el rendimiento de los datos también está bien. Pero si puede afianzarse firmemente en la feroz competencia llevará tiempo verificarlo. Para los amigos que quieran participar, se recomienda probar primero las aguas con una pequeña cantidad, experimentar el producto y luego decidir si participar profundamente. Portal:

Hoy, @OpenledgerHQ lanzado su propio minijuego Octoman, y estaba pensando en jugar casualmente para pasar el tiempo, pero no pude parar tan pronto como comencé. La jugabilidad principal de este juego es controlar a un hombre pulpo para que se balancee en el aire y vuele lo más lejos posible, pero esta mecánica simple es adictiva. ¡El núcleo del juego es Timing Timing Timing! La lógica de funcionamiento del juego no es complicada, solo dos teclas de flecha en el teléfono móvil más un botón para disparar seda de araña, y la computadora se puede hacer con tres botones WAD. Pero si realmente quieres jugar bien a este juego, la clave es dominar el ritmo del motor de física. Cuándo soltar la seda de araña y cuándo volver a agarrarla, si dominas este tiempo, podrás volar lejos y de manera constante en el aire. Lo interesante es que cada vez que actualices tu mejor marca personal, el sistema generará automáticamente una tarjeta de puntuación exclusiva. Esta carta no se hace al azar, sino que desbloqueará imágenes de personajes de diferentes rarezas según tu puntuación. Cuanto mayor sea la puntuación, más raro será el personaje, y este diseño realmente te estimulará a seguir batiendo récords. Ahora tienen un evento de dos días con reglas sencillas. Puede twittear su tarjeta de puntuación, @OpenledgerHQ ella y agregar el hashtag #iloveplayingoctoman. Está claro que quieren que los jugadores realmente se involucren. Desde la perspectiva del diseño de productos, Octoman es bastante inteligente. El juego en sí es lo suficientemente simple como para que cualquiera lo aprenda, pero se necesita práctica y habilidad para jugar bien. El sistema de tarjetas de puntuación les da a los jugadores una razón para presumir, y la difusión en las redes sociales puede atraer nuevos usuarios. Yo mismo jugué casualmente y anoté 551 puntos. ¡Directamente me dio un pequeño pulpo ninja! Esta imagen está directamente llena y encaja perfectamente con mi avatar. No planeo abrirme paso, que así sea. ¡Amor, amor!

Reddit ha bloqueado oficialmente el raspado de contenido de Internet Archive para el entrenamiento de IA, que en la superficie es una operación de rutina para que las plataformas protejan sus propios datos, pero detrás de esto está el problema fundamental de todo el modelo económico de IA. La situación actual es que las empresas de IA necesitan cantidades masivas de datos de alta calidad para entrenar modelos, pero las plataformas de contenido y los creadores no reciben ninguna recompensa de este proceso. El contenido ganado con tanto esfuerzo es entrenado de forma gratuita por empresas de IA, y luego las grandes empresas ganan dinero con los modelos entrenados, y los creadores no reciben ni un centavo. Cada vez más plataformas están comenzando a establecer barreras, y la prohibición de Reddit en Internet Archive es solo el comienzo. El problema es que el simple bloqueo no resuelve el problema de fondo, solo restringe el acceso y no establece un mecanismo razonable de autorización y participación en las ganancias. Lo que realmente se necesita es una infraestructura que permita que cosas como los términos de uso, la propiedad y las regalías se apliquen a nivel de diseño. Camp propuso una nueva ruta: en lugar de bloquear, sería mejor rediseñar las reglas para usar los datos de entrenamiento de IA de una manera diferente. La lógica central es en realidad muy simple: 1️⃣ El contenido está registrado en la cadena y tiene prueba de origen 2️⃣ Los creadores definen sus propias condiciones de licencia 3️⃣ Si quieres usar IA, tienes que pagar 4️⃣ Las regalías se devuelven automáticamente a los creadores Lógica subyacente: en lugar de bloquear el uso de contenido por parte de la IA, alinee los intereses de todas las partes. Las empresas de IA necesitan datos, los creadores necesitan ingresos, las plataformas necesitan valor ecológico y todos necesitan lo que necesitan. Actualmente, se han registrado más de 1,5 millones de creaciones en @campnetworkxyz, no solo imágenes, música, sino también vídeos, contenidos narrativos, etc., que se ha convertido en una base de datos original de IP descentralizada. Para los modelos de IA, proporciona una fuente de datos legítima, sostenible y escalable. Para los creadores, esta es finalmente la forma de dejar de prostituirse gratis.

La lógica central detrás de la cooperación entre IQ AI y NEAR es permitir que los agentes de IA hagan cosas a través de cadenas por su cuenta sin intervención humana. Desde un punto de vista técnico, el bloque de 600 ms y 1,2 segundos de @NEARProtocol confirman que esta velocidad es lo suficientemente rápida. Para los agentes de IA, cuanto más corto sea el tiempo de espera, mejor, después de todo, la velocidad de toma de decisiones de IA es inherentemente más rápida que la de los humanos, y si lleva una cierta cantidad de tiempo ejecutarla, la eficiencia general se quedará atrás. Ahora, esta velocidad básicamente puede lograr una respuesta en tiempo real. Anteriormente, las operaciones entre cadenas eran lo suficientemente complejas para los usuarios comunes, y mucho menos permitían que los agentes de IA manejaran varias lógicas de puente. Ahora integrados directamente en el kit de desarrollo, los agentes de IA pueden completar de forma autónoma las operaciones entre cadenas, reduciendo prácticamente el umbral de operación. Desde un punto de vista estratégico, está aprovechando la posición de infraestructura de la economía de la IA. La popularidad de los agentes de IA ahora está aumentando, pero no hay mucha infraestructura que realmente pueda permitir que los agentes de IA accedan directamente a la capa de transacción y participen en actividades económicas en cadena. NEAR solidifica su baja posición como infraestructura L1 para IA y agentes con esta asociación. De hecho, las necesidades de los agentes de IA son diferentes de las necesidades de los propios usuarios. Los humanos pueden soportar procesos operativos complejos, esperar el tiempo de confirmación y manejar manualmente diversas situaciones anormales. Pero los agentes de IA necesitan un entorno de ejecución estandarizado, automatizado y eficiente. Desde la perspectiva de los escenarios de aplicación, la ejecución de transacciones entre cadenas es realmente muy práctica. Si el agente de IA puede monitorear las oportunidades de arbitraje en múltiples cadenas al mismo tiempo y ejecutar automáticamente el arbitraje entre cadenas después de descubrir la oportunidad, todo el proceso no requiere la participación del usuario, de hecho, la oportunidad de arbitraje es mucho mayor que la propia operación del usuario. Si se puede tener en cuenta el trabajo colaborativo de varios agentes al mismo tiempo, puede generar un valor aún mayor. Esta es una buena diferenciación para NEAR. En un momento en que un grupo de L1 luchan por el TPS y la ecología, cooperando con @IQAICOM y centrándose en el campo vertical de los agentes de IA, sigue siendo muy significativo acumular una buena base en la etapa inicial.

Acabo de ver que @boundless_xyz anunció una introducción detallada a ZK Coin ayer, y como alguien que ha estado siguiendo este proyecto, se siente bastante interesante. Después de todo, lo que quieren hacer es una infraestructura común para las pruebas ZK. Primero, el proyecto Boundless en sí. Es esencialmente un protocolo universal de prueba de ZK que permite que todas las cadenas de bloques utilicen el poder de ZK. Si cada cadena tiene que construir su propio sistema de prueba ZK ahora, el costo es alto y la eficiencia no es buena. Boundless proporciona servicios de prueba ZK para cada cadena a través de una red de nodos de prueba independientes. También puede entenderse simplemente como externalización informática. El método de expansión es mucho más simple y crudo que la solución original de fragmentación o capa 2, y aumenta directamente el rendimiento de toda la red al agregar nodos. ZK Coin, como token nativo de este sistema, no es un token de gobernanza puro. Cada solicitud de prueba requiere apostar ZKC como garantía y al menos 10 veces la tarifa máxima. Esto significa que a medida que aumenta el uso de la red, el ZKC bloqueado también crecerá exponencialmente, reduciendo directamente el suministro circulante. También existe el mecanismo PoVW de prueba de trabajo verificable, que esencialmente permite que los nodos de prueba extraigan y ganen ZKC mediante la generación de pruebas ZK. Sin embargo, para participar en la minería, se debe apostar una cierta cantidad de ZKC. Esto crea un ciclo positivo: más demanda de pruebas→ más apuestas de ZKC→ mejores incentivos de rendimiento→ más participación de nodos. En términos de distribución de tokens, el 49% es para el desarrollo ecológico. Sin embargo, si se observa de cerca la lógica de distribución, el 31% de los fondos ecológicos se utilizan principalmente en tres direcciones: financiación para aplicaciones verificables, herramientas de integración y desarrollo de protocolos, mantenimiento de protocolos y desarrollo de infraestructuras. El 18% del Fondo de Crecimiento Estratégico se dedica a la integración empresarial y a los nodos de prueba de grado institucional. Este método de distribución muestra que realmente está construyendo un ecosistema. Los equipos y los primeros contribuyentes toman el 23.5%, y el 3.5% de eso se destina a RISC Zero para futuros reclutamientos e investigaciones. Este detalle muestra que Boundless tiene una relación profunda con RISC Zero, y RISC Zero tiene mucha acumulación en el campo zkVM. Las ventas de tokens comunitarios y los lanzamientos aéreos representan solo el 6%, lo que no es una proporción alta. Sin embargo, considerando que se trata de un proyecto de infraestructura, esta proporción es razonable. Simplemente no sé cuánto puede aguantar Yapper más tarde. La asignación del 21,5% del inversor, el mecanismo de bloqueo es el mismo que el del equipo, el precipicio de 1 año y luego la liberación lineal de 2 años. Este diseño puede garantizar que los intereses de los primeros inversores y el equipo estén limitados, y que no haya un aplastamiento del mercado cuando se ponga en línea. El mecanismo de inflación es del 7% en el primer año, y luego disminuye gradualmente al 3% a partir del octavo año. Pero la clave es que, dado que cada solicitud de prueba requiere apostar ZKC, el suministro circulante real se reduce a medida que aumenta el uso de la red. Además, el 50% de los prometidos se quemará directamente, lo que forma un mecanismo de equilibrio entre la inflación y la deflación. En mi opinión, lo más destacado de @boundless_xyz son dos puntos 1️⃣ No es un ZK específico para una determinada cadena, pero realmente quiere ser una infraestructura ZK universal para todas las cadenas. La aplicación de la tecnología ZK en el campo de blockchain solo se generalizará cada vez más y se convertirá en un fondo indispensable. 2️⃣ El diseño de tokens y los requisitos comerciales están directamente vinculados. Cuantas más pruebas, más ZKC está bloqueado, y la demanda del token y el uso de la red se correlacionan linealmente. @TinaLiu333 @RiscZeroCN

Ayer vi una comparación de los dos conjuntos de datos y me sentí bastante interesante. Compártelo contigo. Aunque sé que esta comparación puede no ser particularmente precisa, después de todo, hay una red principal y una red de prueba, pero el rendimiento de los datos de Camp es realmente bueno. 1️⃣Datos del protocolo de la historia 7,6 millones de bloques 43,7 millones de transacciones 4 millones de direcciones 192.000 transacciones al día Tiempo de bloque de 2,4 segundos 2️⃣Datos 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 al día Tiempo de bloque de 0,9 segundos Desde el punto de vista de los datos, @campnetworkxyz ya ha superado el rendimiento de la red principal de Story en múltiples dimensiones durante la etapa de la red de prueba. El número de bloques es más del doble que el de Story, el volumen de transacciones es casi el doble que el de Story, y el número de direcciones también es obviamente ventajoso, y el volumen de transacciones diarias es más de cuatro veces mayor que el de Story. Story acaba de lanzarse en la red principal y Camp todavía se encuentra en la etapa de red de prueba, por lo que la mentalidad y los patrones de comportamiento de la participación del usuario son definitivamente diferentes. Los usuarios de la red de prueba pueden preferir interactuar con frecuencia porque no hay presión del gas. Pero la actividad del usuario y la potencia de procesamiento de la red reflejada detrás de estos números son bastante convincentes. La arquitectura de @campnetworkxyz es realmente única en comparación. El protocolo Proof of Provenance no se trata solo de confirmar los derechos de propiedad intelectual, sino más bien de construir un sistema de intercambio de valor entre la IA y los creadores. Los usuarios pueden registrar su contenido como propiedad intelectual y, luego, cuando la IA utiliza estos datos para entrenar o generar contenido, los creadores pueden recibir la distribución de ingresos correspondiente. Este modelo tiene su propio valor único en el contexto del gran consumo actual de datos de entrenamiento por parte de la IA. Especialmente a medida que los datos de entrenamiento de alta calidad se vuelven cada vez más escasos, Camp, un mecanismo que permite a los usuarios contribuir activamente con datos y recibir recompensas, puede volverse aún más importante. Desde un punto de vista técnico, el tiempo de bloqueo de 0.9 segundos de Camp es mucho más rápido que los 2.4 segundos de Story. Esta ventaja de rendimiento puede ser útil cuando se trata de un gran número de transacciones de registro y autorización de propiedad intelectual. Y admiten el registro de IP sin gas, que es una barrera más baja para los usuarios comunes. Camp aún se encuentra en la etapa de red de prueba y, a juzgar por el rendimiento de estos datos, definitivamente será un proyecto al que valdrá la pena prestar atención después de que se lance la red principal. Especialmente en la dirección de combinar IA e IP, esperamos con ansias el avance de Camp.