IA

Cet article explore les applications pratiques et la valeur potentielle de l'intégration entre Web3 et l'IA, démontrant comment cette combinaison peut apporter de l'innovation et une transformation dans des secteurs tels que la finance, l'art et les soins de santé. Il analyse comment les mécanismes de jetons de Web3 et les protections de la vie privée fournissent à l'IA des données réelles et diversifiées, et discute comment cette combinaison accorde une nouvelle agence dans le flux de données et la tarification pour les individus et les groupes.

Cet article présente 22 projets de crypto non-AI qui mettent en place des cadres d'agents d'IA, couvrant divers secteurs tels que les jeux, les chaînes publiques, les paiements, DeFi et DePIN. Ces projets accélèrent principalement la construction et le développement de l'écosystème des agents d'IA grâce à des cadres techniques et à la mise en œuvre de cas d'utilisation.

L'agent d'IA est un sujet brûlant dans le domaine de l'intelligence artificielle en 2025, mais de nombreuses personnes comprennent encore mal sa définition. Les projets d'agent d'IA doivent avoir trois capacités essentielles : la perception, la réflexion et l'action, et résoudre les problèmes par étapes logiques. Cet article illustre visuellement le principe de fonctionnement de l'agent d'IA à travers le cas de l'investissement automatique dans les cryptomonnaies, de la lecture des nouvelles à l'exécution des opérations d'achat et de vente, révélant sa valeur réelle dans les applications du monde réel.

L'article fournit un aperçu détaillé des leaders du marché Virtuals et Ai16z, explorant leurs antécédents de projet, leurs forces principales et leur potentiel futur. Il analyse également d'autres concurrents prometteurs comme ZereBro, ARC et Griffain.

L'article offre une exploration approfondie des perspectives d'application des agents d'IA dans des domaines tels que la santé, la conduite autonome et la finance. Il met en évidence les avantages de l'utilisation de contrats intelligents comme lignes directrices comportementales, en insistant sur des caractéristiques telles que la décentralisation, l'immutabilité et la traçabilité. En même temps, l'auteur analyse objectivement les défis auxquels est confrontée cette combinaison technologique, notamment les problèmes de sécurité, les limitations de la scalabilité, la responsabilité éthique et les controverses sur la vie privée, tout en mettant en garde contre le potentiel d'exacerber les inégalités sociales.

DeFAI (DeFi + AI) prend DeFi et le rend accessible. En utilisant l'IA, il simplifie les interfaces complexes et élimine les frictions qui empêchent les gens ordinaires de participer.

Ces dernières années, l'avancée rapide de l'IA générative a introduit de nouvelles exigences en matière d'infrastructure et de flux de travail, en particulier en matière de validation et d'évaluation. La fiabilité des applications d'IA est étroitement liée à la confiance des utilisateurs, et Mira est dédié à aborder cette question fondamentale grâce à un réseau décentralisé, établissant de nouvelles normes de l'industrie pour la validation et l'évaluation de l'IA.

Les discussions sur les normes de cadre de l'agent AI suscitent souvent des sentiments mitigés, considérées à la fois comme des percées potentielles et des risques importants. Les cadres de ce secteur ont le potentiel de s'apprécier rapidement, atteignant peut-être des revenus de 300 millions de dollars rapidement. Cependant, s'ils ne parviennent pas à tenir leurs promesses, la perte de consensus peut entraîner des baisses dramatiques. Cet article explore pourquoi les normes de cadre d'agent AI sont devenues un champ de compétition critique et offre des informations sur l'évaluation de leur potentiel d'investissement.

Cet article explore le concept, l'histoire du développement, les classifications, les innovations clés et les défis auxquels sont confrontés les agents d'IA dans les crypto-monnaies. Grâce à des études de cas de chaque classification, il aide les utilisateurs à saisir rapidement les opportunités que présentent les agents d'IA dans l'industrie des crypto-monnaies.

Cet article se concentre sur l'intégration de l'IA et de la blockchain, en explorant l'état actuel et les tendances dans le domaine des agents IA. Les agents IA évoluent à travers cinq domaines clés : les cadres et les plateformes de lancement, la DeFI (finance décentralisée), le divertissement et les jeux, les organisations décentralisées et l'agence économique.

Avec les récents incidents de sécurité de Spectral et les audits de sécurité précédents des plateformes de lancement de memecoin telles que Tokr.fun, Pumpup et Pump404, nous fournirons une analyse approfondie du protocole Virtuals et des mécanismes centraux de Clanker ainsi qu'une interprétation détaillée de sa conception fonctionnelle, y compris la création de jetons, les modèles de frais, la liquidité et autres fonctionnalités clés, tout en aidant les utilisateurs à comprendre leurs points de sécurité.

Cet article explore les principales stratégies permettant d'atteindre une croissance de la capitalisation boursière dans l'espace des crypto-monnaies, et souligne l'importance de lancer des projets tôt. L'article analyse les avantages des lancements précoces, tels que la validation des idées, l'établissement d'une position de leader et la formation d'effets de communauté, et souligne que la construction du produit n'est pas le seul facteur déterminant ; l'expérience de l'équipe et la construction de la communauté sont tout aussi importantes.

Cet article se penche sur les quatre principaux cadres dans le domaine de la Crypto x AI : Eliza ($AI16Z), GAME ($VIRTUAL), Rig ($ARC) et ZerePy ($ZEREBRO). Il analyse leurs caractéristiques techniques, leur positionnement sur le marché et leur impact industriel. L'article propose une comparaison détaillée de l'utilisabilité, de la scalabilité, de l'adaptabilité et des performances de ces cadres, explorant leur potentiel et leurs limites dans divers scénarios d'application.

Assisterr est une plateforme d'IA décentralisée qui exploite des modèles linguistiques de petite taille (SLM) et un modèle économique innovant pour rendre la technologie de l'IA plus accessible, efficace et durable. La plateforme répond aux limitations des grands modèles linguistiques (LLM) et favorise la collaboration communautaire, permettant aux utilisateurs de créer, de partager et de monétiser des modèles d'IA. Son système économique décentralisé unique récompense les contributeurs, garantissant une distribution équitable de la valeur, favorisant l'adoption de l'IA, l'innovation technologique et favorisant les avancées dans le domaine.

Dans cet article, nous explorerons trois cas d'utilisation majeurs pour l'IA dans DeFi et illustrerons comment chacun est prêt à transformer la façon dont nous accédons et bénéficions des services financiers décentralisés.