Якщо ви розберете більшість так званих «публічних ланцюгів штучного інтелекту», ви виявите, що вони більше просто ончейн із стимулюючим шаром або рівнем тонкого налаштування, а навчальні дані та зберігання моделей все ще централізовані, строго кажучи, їх можна розглядати лише як «квазі-AI Layer1» або навіть «псевдо-AI Layer1». Найбільша відмінність між 0G @0G_labs полягає в тому, що комплексна децентралізація є не лише економічним стимулом та координацією, але й модульно використовує зберігання даних, навчання моделям, висновки та ринки обчислювальних потужностей і реалізує їх у децентралізованих базових об'єктах. Основні моменти 0G в основному відображаються в трьох моментах: 1️⃣ Модульний дизайн: від 0G Chain, Storage і DA до обчислювальних, ринкових і вирівнювальних вузлів, кожен рівень може працювати незалежно або гнучко, замінюючи та оновлюючи, щоб адаптуватися до майбутніх ітерацій технології штучного інтелекту. 2️⃣ Переваги зберігання та продуктивності: 0G Storage...