Jos purat suurimman osan niin sanotuista "tekoälyn julkisista ketjuista", huomaat, että ne ovat enemmän vain ketjussa kannustinkerroksella tai hienosäätökerroksella, ja koulutustiedot ja mallien tallennus ovat edelleen keskitettyjä, tarkkaan ottaen niitä voidaan pitää vain "kvasi-AI Layer1" tai jopa "pseudo-AI Layer1". Suurin ero 0G-@0G_labs välillä on se, että kattava hajauttaminen ei ole vain taloudellisia kannustimia ja koordinointia, vaan se myös modularisoi tietojen tallennus-, mallikoulutuksen, päättely- ja laskentatehomarkkinoita ja toteuttaa ne hajautetuissa taustalla olevissa laitoksissa. 0G:n kohokohdat näkyvät pääasiassa kolmessa kohdassa: 1️⃣ Modulaarinen rakenne: 0G-ketjusta, tallennustilasta ja DA:sta laskenta-, markkinapaikka- ja kohdistussolmuihin jokainen kerros voi toimia itsenäisesti tai joustavasti korvata ja päivittää mukautuakseen tuleviin tekoälyteknologian iteraatioihin. 2️⃣ Tallennus- ja suorituskykyedut: 0G Storage on optimoitu korkeataajuisiin tekoälyn...