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联想股价飙升逾12港元大摩：AI PC渗透率到2028年将达65%

经发展到第三代(LA3)。这款芯片支持机器学习算法，优化了系统性能和电池寿命，目前它主要配备在高端型号上。现在说这是否是颠覆性的还为时过早，但联想声称它有助于提高10-18%的性能，这是相当可观的。此外，与其他PC OEM相比，联想拥有最全面的AI功能，涵盖五大功能：1)网络安全增强，2)音视频质量增强，3)功耗优化/性能增强，4)内容生成，以及5)个人助手，这可能会进一步推动差异化。 AI服务器订单增长：在2023财年，联想主要推出了L40S系列，开始看到H100/H200 AI服务器的订单量在不断增加。在2024财年下半年，这些服务器的贡献将变得更加重要，并估计在未来几个季度中，订单规模将达到约15-20亿美元。这意味着，仅基于AI服务器订单的新增，2025财年的ISG收入就能至少增长约20%。因此将目标价提高到15港元；升级为"超配"，并成为首选股票：AIPC和AI服务器的增长将支持联想股票的重新评级。目前的估值仅为2026财年市盈率的8.8倍，与其过去五年的平均市盈率8.8倍相比，较为便宜。联想也在开发自己的AIPC特性和功能联想小天和AI Now是什么？联想于2023年10月24日在Tech World Austin首次展示了其AIPC功能AI Now，并在2024年4月18日的Tech World Shanghai上发布了更多细节。在Tech World Shanghai上，联想提到将在活动中推出的6款机型中预装"小天"，包括Yoga Book 9i、Yoga Pro 16s、Yoga Air 14、小新Pro 16和ThinkPad T14p/16p。联想首先将其新的AI功能"小天"带到2024年上半年在中国销售的PC产品中，在第二阶段推广中进军海外市场。实际上看到许多不同的PC OEM也提供自己的AI功能，但联想是前五名PC OEM中唯一一家在中国推出该功能的公司。与其他PC OEM提供的AI功能相比，联想提供了最全面的产品，通过结合与工作相关的功能(即电子邮件/文档的摘要)与文本预测、背景模糊、会议记录以及数字内容工具，以最大化创造力而不影响整体系统性能。此外，它还具有与消费者相关的功能(即根据用户偏好和天气情况预订旅行计划)。其他PC OEM提供的AI功能/特性聚焦工作，但不包括任何个人/与消费者相关的功能。联想小天和AI Now在哪些型号中可用？ 2024年2月8日宣布：搭载英特尔酷睿Ultra处理器的联想PC(约10TOPS，或每秒万亿次操作)具有片上AI加速器，称为神经处理单元(NPU)，它使AI加速变得高效，从而加快了AI工作流程。特点包括文本预测、背景模糊、会议记录和总结电子邮件，而数字内容工具则在不影响整体系统性能的情况下最大化创造力。此外，联想计划于2024年下半年推出具有增强计算能力(40+ TOPS)的下一代AIPC。联想已经推出了一系列全面的AIPC产品，涵盖其多个子品牌，包括Yoga™、ThinkBook™、ThinkPad™、ThinkCentre™和Legion™。其中最引人注目的产品之一是ThinkBook Plus Gen 5 Hybrid，该产品在CES上获得了创纪录的61项大奖，它可以无缝地从笔记本电脑切换到平板电脑，然后再切换回来。该型号包括ThinkBook Plus Gen 5 Hybrid Station——当连接到外部显示器时可以独立使用——和ThinkBook Plus Gen 5 Hybrid Tab——可以拆卸并用作独立平板电脑，专为设计师、金融分析师、物流专业人士和其他可以从这种双重功能中受益的用户设计。联想专注于高端和商业领域，这些领域具有巨大的使用潜力，旨在通过利用AIPC技术的兴起，推动IDG的盈利能力持续高于历史趋势。像这样的举措包括：1) 联想Yoga Creator Zone，它可以根据文本描述生成图像，并配备联想的Image Training功能，允许用户训练个性化模型；2) 联想AI Now解决方案，这是一款个性化AI助手，使最终用户能够通过键盘和自然语言进行交互；3) 联想AICore芯片，这是一款专有AI芯片，带有软件机器学习算法，用于优化游戏电脑性能；这些都展示了公司对产品差异化的承诺。联想拥有更强大的新型AI芯片联想在2024年CES展会上推出的LA3 AI芯片，是联想第三代专有AI芯片，最初是为游戏产品线设计的，但现在也配备在联想的商用机型上，如联想ThinkBook 13x Gen 4。第一代LA芯片(LA1)于2023年CES展会上首次发布，搭载在四款新型号上，即联想Legion Pro 7、7i(16"、8)、5和5i(16"、8)游戏笔记本电脑。 LA3芯片启用了一种机器学习算法，该算法可以优化系统性能，以实现最佳性能和电池寿命。例如，通过LA3芯片和联想Smart Power 3.0技术，用户可以利用AI加速功能，如联想AI会议，该功能通过系统级优化来管理散热，几乎消除会议期间的缓冲和卡顿，提供智能高效的会议体验。而其AI增强的摄像头和音频功能，使用户可以享受更加沉浸式的虚拟会议。 2024年2月6日的公告：联想的其他先进AI能力将通过即将发布的新型强大LA3 AI芯片进一步展示，该芯片将用于商业应用。这款新的AI芯片将使联想AI会议在在线协作等多个领域提高用户的工作效率。除了这些商业应用外，联想的新型AI芯片还将提供极大的游戏体验提升。在游戏使用场景下，LA3芯片有助于监控游戏中的每秒帧数(FPS)，并动态调整CPU和GPU功率以实现最高性能的FPS输出，在相同功耗下提供高达15%的TDP提升；它还启用了灯光音频同步功能，将设备的RGB灯光与声音同步，以提供更加身临其境的游戏体验。这款芯片在2023年推，联想声称这款芯片可以提高性能10-18%，这是一个相当显著的数字。联想还提供所有设备(PC、AI手机、物联网设备等)的无缝集成。2024年2月25日，联想和摩托罗拉推出了AI连接，这是一种软件解决方案，可以统一数字生态系统，创造顺畅的多设备体验。该公告表明了两家公司致力于为所有人提供更智能的软件解决方案的承诺。 (摩根士丹利全球PC设备制造商偏好表)

格隆汇2024-05-27

以科技金融和风险管控为抓手,哈银消费金融持续增强市场竞争力!

了运营风险。通过云计算、大数据和先进的机器学习算法，将消费金融管理流程和管控手段融为一体，打造了全面的人工智能风险管理平台。依靠该平台，哈银消费金融实现了风险策略模型的全过程管理，极大提升了风险管理的时效性和精准性。这种基于数据的智能风险管理体系能够精准识别潜在风险，并迅速采取相应措施进行防范和处置，从而有效保障业务的稳健运行。另外，哈银消费金融高度重视消费者金融信息的安全防护，加强了在信息的收集、传输、存储、使用、删除、销毁等各个环节的安全要求，严格规范收集、使用和对外提供消费者金融信息等行为，有效减少了消费投诉，满足了市场发展的要求。创新驱动发展，科技底蕴日益丰厚在金融科技的发展方面，哈银消费金融同样展现出了强大的创新能力。截至2024年4月底，哈银消费金融在科技研发领域取得了显著成果，拥有2项国家发明专利和110项软件著作权，并荣获了包含《亚洲银行家》颁发的“2023年中国最佳信贷项目”在内的多项行业权威奖项。这些成绩不仅体现了哈银消费金融对技术研发的重视，更得到了行业权威机构的高度认可。除此之外，哈银消费金融还与合作机构共同研发了增长服务平台，针对专属场景与特定需求进行定制化迭代，成为“科技服务金融”的增效典范，该平台依托智慧技术支持，具备高灵活性和强可拓展性，成功将授信成本优化了5%。展望未来，哈银消费金融将继续秉承稳健发展的理念，深化科技金融与风险管控的融合，不断提升金融服务质量和效率。公司将继续加大科技研发投入，推动金融科技的创新与应用，为消费者提供更加便捷、安全、智能的金融服务体验。同时，哈银消费金融将进一步加强风险管控体系建设，完善风险识别、预警和处置机制，确保金融业务的稳健运行和消费者的合法权益。我们相信，在科技金融与风险管控的双翼助力下，哈银消费金融将不断书写新的辉煌篇章，为广大消费者提供更加优质、高效的金融服务。来源：金色财经

金色财经2024-05-27

迈向数据智能新纪元：Databricks领航去中心化数据与AI革命

创新的分布式计算技术，结合高性能分析、机器学习和数据仓库技术，为用户提供卓越的数据处理能力。其全球首个且独一无二的云端Lakehouse平台融合了数据仓库可靠性与数据湖的灵活，为企业提供了前所未有的数据处理能力。 Databricks凭借自主研发的DBRX模型和MPT模型系列，为AI应用的构建注入新活力，大幅简化了从原型到成品的整个开发流程。用户可以轻松进行数据工程、数据科学、机器学习和业务分析，实现数据驱动的业务转型，为业务增长与创新提供源源不断的动力。在2023年6月26日晚间，Databricks宣布以约13亿美元收购生成式人工智能初创公司MosaicML，为企业构建类ChatGPT工具的服务，加速了在AI领域的布局，为企业带来更智能、高效的解决方案。迄今为止，Databricks已赢得了全球超过9,000家组织的信赖与支持，包括荷兰银行、康泰纳仕等知名企业。与Microsoft、Amazon等全球技术巨头建立了坚实的战略合作关系，共同呈现最前沿、最强大的数据AI解决方案。 Databricks致力于连接数据，赋能全球，共同书写数据AI的新篇章，迈向更加智能、互联的未来。随着Databricks的不断发展壮大，我们将继续为用户提供创新的数据与AI解决方案，助力企业实现数字化转型，创造更加美好的未来。通过Databricks，我们可以在这个数字化时代探索更多可能性，共同开创数据智能的新纪元！来源：金色财经

金色财经2024-05-25

全同态加密生态项目盘点：FHE技术的崛起以及应用

金色财经2024-05-24

OpenAI 4o 发布聊聊AI+区块链的看法

。不过由于区块链网络本身的性能局限与机器学习高昂计算量的矛盾，使得复杂的深度学习必然要在链下进行，然后把结果传输到链上。如何验证算力提供方是否按照要求执行了训练任务是一个难点，并且计算需要调用数据和模型，存在潜在的隐私暴露问题。此时ZK（零知识证明）的威力就显现出来了。目前已经有不少项目在探索ZK为AI进行服务，例如 @bagel_network @gizatechxyz @ModulusLabs 都旨在打造一个开发者可以部署AI模型，并可运用ZK对AI训练和推断过程进行校验的机器学习平台，即ZK machine learning，而 @ezklxyz 则是专注做服务AI的ZKP生成器和验证器，@Ingo_zk 则是钻研ZKP生成硬件加速。另外，生成式AI带来的能耗（包括计算产生的能耗以及散热带来的能耗）也是相当惊人。据说OpenAI训练GPT-6的时候，把微软的电网都搞崩了。随着之后各大巨头继续加码AI数据中心（其中OpenAI计划联合微软耗资1000亿美元打造名为Stargate星际之门的超级计算器），能耗只会几何级上涨。但是网络/电力这种基础的建设翻新周期很慢，且在例如美国这种国家，土地大多是私有的，拓展电网及相关的基础设施需要经过私人同意。如何让私人有动力参与到基础设施的拓展中，或是让私人减轻对电网的依赖和负担，这可能是未来 #DePin 的一个重要议题。当然，除了电能，稳定的带宽也是AI需求的重要基础设施之一，大部分数据中心都会倾向于构建在ISP（网络业务提供商）近一些的地方，电力丰富的地方，网络带宽资源不一定丰富。如何利用 #DePin 解决这个错配问题，也是一个值得期待的方向。 2) 数据：包括数据采集、数据标注/处理、数据交易/授权。尽管数据是AI的“食物”，然而大多数机器学习模型只能使用经过处理的结构化数据。目前，用于机器学习的数据来源非常广泛，且大部分是非结构化的和分散在各处的公开数据，因此需要花费大量时间和精力对这些数据进行搜集和处理。这其实是一个劳动密集的苦差事，却也是区块链和代币经济能够很好切入的环节，目前在做这个数据采集、处理分包业务的主要有 @getgrass_io @PublicAI_ @AITProtocol 这几家。不过需要注意的是，随着新的机器学习模型架构的出现，对于结构化数据的依赖会有所改变。新的技术架构如自监督学习、GAN、VAE和预训练模型，可以直接利用非结构化数据进行深度学习，绕过数据处理和清洗环节，而这会对劳动密集型平台的需求带来一定冲击。此外，可以公开抓取的数据只是这个世界数据的冰山一角，大量的数据其实掌握在私营机构或者个人用户手中，除了部分企业会有公开的API允许调用外，大部分数据仍旧没有被激活。如何让更多的数据持有者贡献/授权自己的数据，同时又能良好的保护隐私，是一个重点方向。曾经有不少做去中心化数据交易的平台，但因为苦于找不到有数据需求的甲方，经过几轮周期的大浪淘沙，基本都销声匿迹，只剩下少数如 @oceanprotocol 熬到了AI的春天，而它们独特的Compute-to-data模式，让数据使用者可以直接在数据分享者的数据集上进行计算而不暴露数据，恰好解决了这个隐私痛点。 3) 存储：包括数据库（database），数据备份/存储系统（storage）深度学习模型在训练和推断时用到的数据，大多是从数据库或者数据存储备份系统处调取的。可以把数据库和备份/存储系统理解成“冰箱”，不过数据库和备份/存储系统其实是不太一样的，前者侧重管理，需要支持频繁的读写，以及复杂查询（如SQL）和检索，后者侧重大规模、长期的备份和归档，需要保证隐私、安全和不可篡改。 Database和storage相辅相成，共同服务AI深度学习，一个典型的场景是：数据从database中提取，进行预处理和清洗，转换成适合模型训练的格式，处理后的数据可以存储在去中心化storage中，确保数据的安全。模型训练阶段，从去中心化storage中读取训练数据，进行模型训练，训练过程中生成的中间数据和模型参数可以存储在database中，便于快速访问和微调、更新。这一板块是区块链的优势所在，@ArweaveEco @Filecoin @storj @Sia__Foundation 都是这个赛道的，甚至 @dfinity 也可以归类进去，然而越来越觉得 @ArweaveEco 才是最适合服务AI的那个方案：其一次性支付永续存储的模式，加上生态系统中许多database项目作为补充，以及新发布的并行架构AO计算网络，完美适配深度学习中多线程任务的需求，这使得其能够很好地支持机器学习的部署。第二，AI性能决定了下游应用的上限：虽然AI已经或多或少在工业、农业领域（2B）有所应用，但这一轮我们看到的突破主要是基于大语言模型（LLM）的2C应用。我们可以把这些应用分成两大类：第一类其实只是大语言模型的具象化，例如一些AIGC平台，它们根据用户指令生成用户想要的结果，但这一类应用的性能主要取决于使用的AI模型，而主要的LLM模型被巨头们垄断，因而应用间的差异性往往较小，护城河相对较窄；另一类则是利用AI模型来提升现有产品的功能和用户体验，例如增加了AI能力的搜索引擎、游戏等，包括@_kaitoai @ScopeProtocol @EchelonFND 除此之外，生成式AI浪潮还催热了一种新的应用生态—AI Agent，即智能机器人，其具备根据用户意图独立执行任务和做出决策的功能。AI Agent本质是在LLM的模型基础上，增加了更为复杂的执行和处理逻辑，使其能服务于不同的应用场景。实际上，这种Agent的雏形在加密货币领域已经存在，例如DeFi借贷协议的清算机器人（liquidation bot）和去中心化交易平台的套利机器人（arbitrage bot）。这些DeFi Bots虽然具备智能机器人的一些特点，但它们是纯链上的，不支持链下行为，且因为是基于智能合约，需要外部触发才能启动。在没有AI的情况下，目前是通过一套外部的keeper网络来打通链下和链上的，例如价格预言机就是这样一个典型，以及 @thekeep3r 也是一个例子。而AI Agent的出现，给了一种新的思路，即可以由智能机器人自行去完成，并实现自动化。链上AI Agent标的主要有：@autonolas @MorpheusAIs ；而其他较为通用的AI Agent的标的有 @chainml_ @Fetch_ai ；以及专注陪伴、人机交互的AI Agent有 @myshell_ai @virtuals_io @The_Delysium ，而这一类Agent的特点是拟人化，提供情绪价值，且具有被运用到各个游戏、元宇宙之中的想象空间。第三，写在最后： AI其实是一个融合叙事，它的出现，把原先各个孤立甚至当初找不到市场契合点的几个加密板块串联起来了。目前AI仍旧处于大基建投资时代，数据、存储、计算这一类上游板块是最直接的持续受益者，它们对AI发展更为敏感，确定性也更高。但是对于这个行业的投资者来说，风险在于大部分的红利可能不在加密货币市场，目前币市的AI效应更多还是来自传统市场供需关系失衡带来的溢出效应，或者就是纯炒作。而下游应用由于性能天花板取决于AI模型，而AI模型仍处在不断迭代的过程中，且AI与产品的结合点还在探索，市场契合度还有待验证，这使得下游应用的未来变数还比较大，确定性不如上游板块那么高。当然，还有像@bittensor_ 和 @ritualnet 这样的项目，我认为更应该称之为AI生态平台的项目。他们并不单纯专注于上游或下游的某一块业务，而是通过架构和经济机制设计，使上下游业务的各个提供者能够接入并部署到其平台或链上，实现所谓的人工智能协作。这些项目有着宏大的远景，但目前区块链AI上下游面临的需求捕获问题同样会反映到它们身上，且估值较高。不过，相比于押注某一个具体项目，押注这些平台的风险会相对小一些。短期内，区块链能否继续从AI红利中获益，可能仍然取决于上游板块的供需关系失衡，尤其是供给不足状况的持续。但从中长期来看，区块链的可验证性、不可篡改性和代币激励等特性，确实能够为AI带来新的可能性，其中，零知识证明是一大利器，既能保护隐私，又能实现可信验证，完美解决了区块链在性能局限下服务AI深度学习高计算量需求的问题。来源：金色财经

金色财经2024-05-24

OKX Ventures 4月投资月报：持续关注比特币生态等行业基础设施建设

合，Privasea AI为隐私保护的机器学习和人工智能应用开辟了新路径。应用场景覆盖了金融、医疗、安全监管等多个领域，提供了一个保护数据隐私的同时，又能充分利用数据价值的综合解决方案。风险提示：本文仅供参考。本文无意提供 (i) 投资建议或投资推荐；(ii) 购买、出售或持有数字资产的要约或招揽；或 (iii) 财务、会计、法律或税务建议。数字资产（包括稳定币和 NFTs）涉及高风险，可能会大幅波动，甚至变得毫无价值。请您自行负责了解和遵守当地的有关适用法律和法规。来源：金色财经

金色财经2024-05-24

链上新时代的开端：AI 代理的崛起与未来

。代理可以解决这个问题。代理能够使用机器学习模型执行复杂的任务。通过这些模型，他们将能够动态地评估、优化和管理风险参数。无需在链上发布之前提交一份 10 页的提案到治理论坛进行 10 天的审查，然后再进行 7 天的投票期。毫无兴趣的治理者可能根本看不懂提案内容的一半，却会决定它是否会被实施。或者由风险委员会决定调整哪些参数以及调整的程度。我现在还无法想象代理来管理一个 100 亿 + 美元的协议的风险参数。但我相信这只是时间问题。假以时日，我们将比信任人类更信任代理来执行此类任务。结语以上只是 3 个例子，我还可以滔滔不绝地讲下去。当你想到代理时，它不仅仅是几个代理，最终它将是一个完整的代理网络，彼此之间完全自主地通信。他们甚至会互相支付服务费用。代理间经济仍处于萌芽阶段，但我相信它将是巨大的。你开始明白我们下一个十亿用户可能来自哪里了吗？上面的一些内容听起来很大胆，一些内容离实现还很遥远。但事情正在迅速发展，我不会惊讶于在下个周期开始之前，代理执行的交易数量超过人类执行的交易数量。我已经探索这个兔子洞一段时间了，我越深入就越兴奋。我非常想知道其他人如何看待这个代理的未来，因为它有助于完善这一论题。所以请在此处分享您的想法，或者直接联系我。你甚至可以在任何时间叫我起来聊天和讨论这个话题。来源：金色财经

金色财经2024-05-23

DSC构建AI时代的去中心化算力基础设施

论研究走向了广泛的商业应用。深度学习、机器学习和自然语言处理等技术的突破，推动了AI应用范围和能力的持续扩展。然而，这些进步也带来了对庞大计算资源的需求。传统的中心化计算资源在成本、效率和可达性方面已难以满足这种需求的增长。在这种背景下，去中心化算力市场应运而生。这个新兴领域通过全球分布的网络利用未被充分使用的计算资源，解决了传统模式下的高成本、部署周期长和地域限制等问题。去中心化算力网络允许个体和企业共享闲置的计算资源，提高资源的利用率，并通过区块链技术确保交易的透明性和安全性，成为AI+DePIN赛道最受关注的核心领域之一。去中心化AI算力服务平台DSC 在需求和技术发展的推动下，Distributed Super Computing (DSC) 项目应运而生。DSC是一个分布式AI算力服务平台，基于DSFS（分布式存储及超级计算底层技术系统）构建。平台的愿景是构建一个面向人工智能时代的分布式AI算力基础设施网络，允许个人或机构以简单方式接入网络，向全球AI应用开发者提供算力支持。DSC采用Web3范式架构和运转，支持Web3方式的激励、交易、支付及结算。 DSC平台优势平台架构优势 DSC创新性地解决了传统算力供应中的高成本、低效率和可访问性问题。通过其独特的分布式架构，DSC整合了全球范围内的计算资源，允许个人和企业共享闲置的计算能力。这种模式不仅提高了资源的利用率，还显著降低了算力成本，使得AI研发更加经济高效。此外，平台的无地域限制特性使得算力可以跨越国界，为用户提供更快速、更广泛的服务。技术优势 DSC利用先进的分布式存储及超级计算底层技术系统（DSFS），支持包括GPU和CPU在内的多种硬件类型。该系统不仅满足高性能计算需求，还通过智能算力调度子系统优化计算任务的分配，提高了算力的响应速度和处理效率。去中心化的Web3架构为用户提供激励、交易、支付和结算的解决方案，增强了用户体验和系统的整体效率。商业化场景广泛 DSC平台通过其分布式AI算力服务，展示了广泛的商业化潜力和实际应用价值。目前，已经有多个领域的客户在使用DSC平台的算力服务，包括元宇宙开发、智能家居系统、智能无人机、医疗影像处理等。这些应用案例不仅证明了DSC平台的技术成熟度和实际效能，还突出了其在推动行业创新、降低运营成本和加速决策过程中的关键作用。 DSC项目发展现状 DSC项目成立以来发展迅速，去中心化算力服务已在多个场景落地。在2024年4月上旬参与了硬件与AI算力峰会的线下活动，同时展示了多款使用DSC算力的硬件产品。目前，DSC正在积极构建一个由行业不同领域领先的公司与平台组成的合作伙伴网络，这些合作伙伴共同促进了DSC技术生态的成长和繁荣。例如Azennetwork 致力于为Web3项目提供创新的数字营销解决方案，Crypto Power 提供了宝贵的计算资源和技术支持，GPTPlusAI 以其在智能合同和区块链解决方案方面的专长与DSC合作，共同开发智能和高效的去中心化应用。 DDOChain 与DSC合作，共同开发新的区块链协议和应用，这些协议和应用不仅提高了计算过程的透明度和安全性，还促进了整个网络的高效运行。AUTOS 的合作表明了DSC在为自动化系统和其他高计算需求应用提供支持方面的实力。这些合作使得DSC能够在AI算法和区块链技术方面保持领先地位，推动创新边界的不断扩展。同时，DSC已正式成为英伟达开发者计划的一员，这也有利于扩展DSC生态系统的边界，引入潜在合作伙伴。DSC将利用NVIDIA提供的强大资源和AI技术推动去中心化算力市场的发展，帮助更多中小型企业和开发者加入AI+web3生态系统。测试网推出与用户激励计划启动 DSC平台代币 $DSC 旨在激励和奖励平台的参与者，包括算力提供者、使用者和开发者。其中将有50%以上用于用户激励，用户可以通过将设备接入DSC去中心化算力网络提供算力支持来获得平台奖励。这一过程自动化程度高，用户只需保持设备在线并正常运行即可。平台将根据用户提供的算力量和任务完成情况自动分配代币奖励，奖励的计算和分配过程完全透明，确保每位用户都能获得公正的回报。接下来，DSC的测试网即将上线，用户就可以通过简便的配置接入这一算力网络，在支持AI产业发展的同时获得潜在激励。除了通过提供算力获得挖矿奖励，DSC还设有社区激励机制，旨在奖励那些对社区发展做出特别贡献的用户。这包括参与平台的测试、提供反馈、参与社区建设等活动。通过这些活动，用户不仅可以增加自己的代币收益，还可以帮助平台改进服务和扩大影响力。结语 DSC重新定义了算力供应模式，为个人用户、小中型企业以及技术开发者提供了前所未有的机会，将成为Depin+AI领域的有力竞争者。作为一个去中心化的AI算力平台，DSC不仅使得算力资源的获取更为便捷和经济，还通过透明的挖矿和社区激励机制，让每一位贡献者都能直接从中受益。 DSC项目通过其强大的技术优势和创新的架构，正在引领去中心化算力市场的发展，为AI时代构建一个高效、安全和灵活的算力基础设施。随着市场需求的不断增长，DSC将继续提升其技术能力，拓展商业化应用场景，满足全球用户的多样化需求，推动整个行业迈向新的高度。来源：金色财经

金色财经2024-05-23

图像显示发生器（IDG）：现代科技的视觉呈现

提供更加细腻和流畅的图像。人工智能和机器学习的应用：人工智能和机器学习技术将被应用于图像显示发生器中，实现图像的自动优化和智能调整。虚拟现实和增强现实：图像显示发生器将与虚拟现实和增强现实技术相结合，为用户带来更加沉浸式的体验。云服务和网络连接：图像显示发生器将更加依赖云服务和网络连接，实现远程控制和数据共享。总之，IDG作为一种重要的技术设备，已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。随着科技的不断发展，它将继续为我们带来更加精彩的视觉体验和更多的便利。

金融界2024-05-23

Inscribe：打造安全、去中心化的数字身份管理系统

术实现风险预警和防控。通过大数据分析和机器学习技术，Inscribe能够实时监测用户的交易行为和风险状况，及时发现并预警潜在的风险点，帮助用户及时发现并应对潜在安全威胁，确保数字身份的安全。用户只需要在Inscribe平台上注册账户，并创建自己的数字身份。在创建过程中，用户需要提供必要的身份信息并进行身份验证。验证通过后，用户的身份数据将被存储在区块链上，形成唯一的数字身份标识。随后，用户可以在Inscribe平台上对自己的数字身份进行授权和管理。通过智能合约的设定，用户可以授权其他应用或服务访问自己的身份数据，并进行相应的权限管理。同时，用户还可以随时撤销授权或修改权限设置，确保自己的身份安全。随着数字化程度的不断加深，Inscribe有望在数字身份管理领域发挥更大的作用，同时这项产业也为Inscribe带来丰厚可观的收益！来源：金色财经

金色财经2024-05-22

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