MINDの検索結果

Mind AIは、人工知能と機械学習技術を使用して投資家に深い市場洞察を提供する革新的な暗号化解析プラットフォームです。このプラットフォームは、ソーシャルシグナルを実行可能な取引洞察に変換することで、複雑な暗号化市場でユーザーが賢明な投資決定をするのを支援します。

革新的なブロックチェーンエコシステムであるMind NetworkとFHE Coinは、完全同型暗号化（FHE）を利用し、非中央集権型アプリケーションやAIパワードのブロックチェーンソリューションにおいて、類を見ないプライバシー、セキュリティ、および量子耐性を実現しています。

Mind Networkを掘り下げる:完全準同型暗号化とリステーキングが出会うと、暗号AIプロジェクトのコンセンサスセキュリティが手の届くところにある

Mindは、コンセンサスセキュリティのための柔軟なリテーキングと完全同型暗号化を通じて、分散型AIネットワークのトークンエコノミーとデータセキュリティを保証するAIリテーキングソリューションです。EigenLayerはイーサリアムエコシステム内のさまざまなAVSを保護するためにリステーキングを使用しますが、Mind Networkはリステーキングを使用して、暗号エコシステム全体のさまざまなAIネットワークのコンセンサスを確保します。

Mind Networkは、完全準同型暗号（FHE）を利用した「HTTPZ」インフラストラクチャを利用して、Web3を量子耐性とエンドツーエンドの暗号化の新時代に推進します。データ主権、公正なコンセンサス、プライベート投票、安全なクロスチェーン転送、信頼できるAIに対する独自のソリューションを提供します。

この記事では、ZTBの技術的フレームワーク、ジレンマ、および潜在的なソリューションを紹介します。

THINKはSoul-Mind-Bodyフレームワークを基礎とし、ブロックチェーンとAI（人工知能）を融合させて開発された先進的なAIプロトコルです。このプロトコルは、進化し続ける分散型インテリジェントエージェントシステムを実現し、ユーザー自身が真に所有できるAIの提供を可能にします。

この記事では、完全同型暗号（FHE）、ゼロ知識証明（ZK）、マルチパーティーコンピューテーション（MPC）という3つの暗号技術を比較し、それぞれのメカニズムやブロックチェーンアプリケーションにおける役割について説明しています。

今週の注目プロジェクトには、Krain、EXIUM、Gasp、MindDAO、TaoCatがあります。KrainはAIエージェントエコシステムに焦点を当て、ユーザーはタスクを完了することでエアドロップポイントを獲得することができます。EXIUMは、AIとブロックチェーンの統合を推進し、ソーシャルタスクを活用して開発者の参加を促しています。Gaspは、クロスチェーン資産ネットワークの構築に専念し、インタラクティブなタスクを通じてユーザーに早期体験を提供します。MindDAOは精神保健データに特化し、タスクベースのポイントで早期貢献者に報酬を与えています。Network3はすでにエアドロップキャンペーンを開始しており、TGE前にウォレットのバインディングが必要です。これらのプロジェクトは、ユーザーに多様な早期チャンスを提供し、注目に値します。

この記事では、分散型シーケンサー、イーサリアムベースのロールアップ、ZKとオプティミスティックテクノロジーの比較、L2トークンの課題、イーサリアムのスループット向上の目標など、イーサリアムの将来の開発について掘り下げます。

0G Labsが先進的なAI技術を統合することによってブロックチェーンの景観を変えている方法を発見してください。彼らの革新的なモジュラーAIブロックチェーン、主要製品、および成功を推進するビジョンあるチームについて学んでください。

イーサリアムの規模拡大の必要性は、レイヤー2ソリューションの開発につながり、ZK/OP ロールアップが主要なプレーヤーとして浮上し、ショート期のOPとロング期のZKコンセンサスを形成し、ARB、OP、zkSync、StarkNetを主要な競争相手として強調しています。Web3ユーザーは、経済的価値がある場合にのみプライバシーを優先します。FHEの暗号化コストは、すでに低いオンチェーン効率にさらに負担をかけており、大規模な採用は、大きなメリットがコストを正当化する場合にのみ実行可能です。パブリックブロックチェーンを必要としているが、すべての情報を開示したくない機関投資家にとって、FHEの暗号文を表示および取引する機能は、ZKPよりも適しています。

完全同型暗号化（FHE）は、プライバシー保護技術の最先端を表しています。これにより、トランザクションのプライバシーを保護し、AIデータを保護し、共同処理ユニットのプライバシーを強化するためにWeb3で利用できます。

この記事では、完全同型暗号化（FHE）について紹介し、その基本的な概念、動作方法、および使用方法について説明します。FHEを使用すると、データをプライベートに保ちながら、複雑な計算が行われることができます。

本稿では、FHEの原理、課題、今後の最適化計画について紹介します。