Nebula AI 致力于构建去中心化的人工智能计算基础链（智云链），通过将GPU矿机转化成人工智能计算服务来减少传统工作量证明的能源耗费。NBAI代币用于购买计算能力，例如：开发者测试；DAI应用的使用；DAI训练服务购买等等。
项目目标
为了改善?前中?化云计算的现状，我们利?区块链技术的去中?化特性将??智能机器在全球范围内进?计算能?的租?和分配。区块链加密技术有效规避了内部泄密问题的存在，?分布式的 AI 计算单元的维护则交给了????的??智能计算单元的拥有者，极?地减少了维护的?作量。这个总?标，可以拆分成以下?个??标：
1. 共享 AI 计算平台
共享 AI 计算设备平台将解决 AI 设备的拥有者和使?者之间的不平衡的需求状况。AI 计算设备的拥有者?法 100% 得发挥其计算潜?从?导致了部分计算资源的闲置。与此同时，?量需要??智能的计算能?的?户又?法得到经济?效的AI 计算资源。通过区块链技术完成的点到点?付以及区块链记账技术可以让共享AI 算?以最便捷的?式完成?付和共享。
微软研究团队提出 LLM 加速器 LLMA:金色财经报道，微软的一组研究人员提出 LLM 加速器 LLMA。据悉。这种带有参考文献的推理解码技术可以在许多现实世界的环境中，通过利用 LLM 的输出和参考文献之间的重叠来加快 LLM 的推理速度。LLMA 的运作方式是从参考文献中选择一个文本跨度，将其标记复制到 LLM 解码器中，然后根据输出的标记概率进行有效的并行检查。[2023/4/20 14:14:58]
2. AI 物理计算单元
?量的 GPU 计算矿机可以转换成 AI 计算单元，从?从单纯的哈希计算转换成更有意义的 AI 任务计算。由于 AI 计算的特殊性，需要预装指定的系统并且定期更新客户端，包括记账系统，才能更好的发挥硬件的性能以及分享 AI 计算能?。
3. 去中?化 AI 应用
Lido V2引入Staking Router模块化架构，允许任何人创建Lido staking模块:金色财经报道，Lido发布推文称，作为Lido V2的一部分，引入了Staking Router模块化架构。Staking Router是一种升级，它将Lido staking operator registry转变为模块化 + 可组合的即插即用架构，允许Lido以更自下而上的理念转向更模块化的架构。任何人都可以提出一个模块，每个验证者池都被视为自己独立的模块。虽然Staking Router负责在所有模块之间分配资源，但每个模块都管理自己的内部运营商注册表、存储密钥以及参与者之间的权益 + 奖励分配。[2023/2/11 11:59:54]
去中?化 AI 应?（Decentralized AI Application）接?系统时需要对应的接?让 DAI App 程序员以便捷的?式进?开发调?以使?平台中强?的计算能?。主要包含?付 API，计算能?估算 API，?作量预估 API 等等，从?加快 AI 应?的开发速度。
Arbitrum发布Nitro节点版本v2.0.5，用户需在链共识升级之前更新:9月18日消息，Arbitrum开发团队宣布，已发布Nitro节点版本v2.0.5。该版本对排序者和验证者系统进行大量改进，并支持Consensus v7。
此版本是支持链共识升级所必需的。升级将于9月21日在Arbitrum Goerli和Rinkeby测试网上启动，随后将于9月22日在Arbitrum One上启动。请在这些日期之前升级各自链上的节点。[2022/9/18 7:04:34]
4. 集成 IPFS 分布式存储
去中?化应?需要使??件存储系统来存储数据，?个选项就是 IPFS 的存储系统来替代传统的中?化云存储或者本地?件存储，从?实现更好的分布式存储。
IPFS 星际?件系统（InterPlanetary File System，缩写 IPFS）是?个旨在创建持久且分布式存储和共享?件的?络传输协议。它是?种内容可寻址的对等超媒体分发协议。在 IPFS ?络中的节点将构成?个分布式?件系统。未来的 IPFS?部分会使?跨链技术调?，关于跨链技术，请见跨链服务调?。
Curve上USDD/3Crv池出现严重倾斜，USDD占比超80%:6月13日消息，波场生态算法稳定币USDD在Curve上的USDD/3Crv流动性池出现严重倾斜，USDD占比约为82%，当前USDD价格约为0.98美元。[2022/6/13 4:22:51]
5. AI ?程师培养中心
Nebula AI 将建?系统的??智能培养中心，提供??智能实践领域的基础知识，?程师们通过系统学习，项?实操，逐步在产品设计中建?和训??智能模型。我们致?于传播??智能?业最新应?和知识、培养输送优秀??智能?才。以填补?才缺?、充分发挥??智能在商业中的?量为使命。
使用价值
系统的代币?于购买计算能?，当训练数据?较?的时候，消耗的代币?较少，当训练数据?的时候消耗的代币相应增多。?付的费?与训练成本和当前代币的价值有关。为每个 1080Ti 的显卡计算?分钟产?的计算能?，也就是 7514 GFLOP/s× 60。
用户使用场景
1. 量化交易
量化交易从很早开始就运?机器进?辅助?作，分析师通过各种量化模型，设计?些指标，观察数据分布，将机器当做?个运算器来使?。直到近些年机器学习的崛起，数据可以快速海量地进?分析、拟合和预测，从?更加精确预?未来?融产品的?情?向，然?这些模型的计算需要?量的??智能计算能?。如果采?传统的?式，每个交易部门都需要??建??套数据中?。?共享计算能?可以省去昂贵的维护费?。让?融交易公司更加专注于预测本?。
2. 人工智能学习者计划
?校?前开始逐渐开设??智能课程，这种趋势在未来?年将会更加流?，学?学习的时候?般会选择在本机运??任务，在学校机房运?耗时的任务。然?这些碎?化的任务，完全可以?区块链算?云解决。低成本的 AI 计算服务?常适合学?完成各种运算练习，快速修改??的模型。
3. 生物医学人工智能
肿瘤的早期筛查意义重?，但由于早期癌症病变区域?，传统?法难以判断良恶性，给临床诊断造成了困难，医?往往需要通过活检的?式进?检测，不仅增加了医疗成本，也给病?带来巨?痛苦。?将??智能运?于医学影像识别和多学科协作诊断，可以有效突破这?难点，提?医?诊断能?、帮助快速决策，促进医疗服务向个体化、精准化转变。
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