Quỹ NEAR và Delphi Labs đã cùng nhau ra mắt một chương trình tăng tốc AI và công bố lô dự án đầu tiên được chọn. Chương trình nhằm mục đích hỗ trợ và mở rộng nhanh chóng các dự án có tiềm năng cao tại giao điểm của AI và Web3. Các dự án được chọn sẽ nhận được sự hỗ trợ toàn diện, bao gồm hướng dẫn kỹ thuật, cơ hội tài trợ và quyền truy cập vào mạng lưới chuyên gia của NEAR và Delphi. Mỗi đội cũng sẽ nhận được 50.000 USD tín dụng máy tính từ đối tác máy tính Aethir để đảm bảo họ có đủ nguồn tài nguyên tính toán cần thiết để phát triển và triển khai các mô hình AI tiêu tốn nhiều tài nguyên.

<div>
Theo Deep Tide TechFlow, vào ngày 16 tháng 10, NEAR Foundation và Delphi Labs đã công bố ra mắt chung một chương trình tăng tốc AI và tiết lộ lô dự án đầu tiên được chọn. Chương trình nhằm hỗ trợ và mở rộng nhanh chóng các dự án có tiềm năng cao tại giao điểm của AI và Web3. Các dự án được chọn sẽ nhận được sự hỗ trợ toàn diện, bao gồm hướng dẫn kỹ thuật, cơ hội tài trợ và tiếp cận với mạng lưới chuyên gia của NEAR và Delphi. Mỗi đội cũng sẽ nhận được 50.000 USD tín dụng tính toán từ đối tác tính toán Aethir để đảm bảo họ có đủ tài nguyên tính toán cần thiết để phát triển và triển khai các mô hình AI tiêu tốn tài nguyên.
Lô dự án đầu tiên được chọn bao gồm:
<ol>
<li>
Hyperspace: Xây dựng một mạng lưới AI phân quyền ngang hàng, đã thu hút hơn 7.000 nút duy nhất.
</li>
<li>
Almanak: Cung cấp một nền tảng end-to-end để xây dựng, thử nghiệm, đào tạo, tối ưu hóa và triển khai các tác nhân cho DeFi, với các tác nhân của nó quản lý tài sản đáng kể cho các đối tác tổ chức.
</li>
<li>
Questflow: Phát triển một mạng lưới phân quyền phối hợp tự động hóa AI đa tác nhân, tập trung vào thị trường SEO.
</li>
<li>
Q Star Labs: Phát triển một giao thức AI sinh tạo phân quyền cho việc tạo ra quy mô lớn các influencer AI tự động tương tác, với các influencer AI của nó đã có hơn 27.000 người theo dõi.
</li>
<li>
ZettaBlock: Đặt nền tảng cho AI mở và không cần tin cậy, cung cấp cơ sở hạ tầng cho dữ liệu trên chuỗi và ngoài chuỗi được thống nhất.
</li>
<li>
Magic: Định nghĩa lại việc sử dụng dữ liệu riêng tư trong AI, cho phép các công ty và nhà phát triển sử dụng dữ liệu riêng tư để đào tạo các mô hình AI trong khi bảo vệ tính toàn vẹn và quyền riêng tư của dữ liệu.
</li>
<li>
dFusion: Xây dựng một khung làm việc dựa trên đồng thuận để chọn lọc và xác thực dữ liệu chất lượng cao, đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu đào tạo mô hình AI.
</li>
<li>
Peri Labs: Thiết lập một thị trường mở tận dụng các tài nguyên tính toán chưa được khai thác trên hàng tỷ thiết bị tiêu dùng để hỗ trợ các mô hình AI tối ưu.
</li>
</ol>
</div>