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AIOZ Network
AIOZ Network Tagapagpalit ng Presyo
AIOZ Network Impormasyon
AIOZ Network Sinusuportahang Plataporma
| AIOZ | ERC20 | ETH | 0x626e8036deb333b408be468f951bdb42433cbf18 | 2021-04-01 |
| AIOZ | BEP20 | BNB | 0x33d08D8C7a168333a85285a68C0042b39fC3741D | 2021-04-01 |
About AIOZ Network
AIOZ Network es una blockchain de Capa-1 diseñada para facilitar el almacenamiento de datos descentralizado, la entrega de contenido y la computación de inteligencia artificial (IA). Construida sobre el marco de Cosmos y compatible con la Máquina Virtual de Ethereum (EVM), admite la interoperabilidad entre cadenas. La red opera a través de una Red de Infraestructura Física Descentralizada (DePIN), donde una red distribuida de nodos proporciona recursos de computación para diversas aplicaciones.
La infraestructura de AIOZ Network está diseñada para soportar:
- Almacenamiento Descentralizado: Una red de nodos almacena datos sin depender de servidores centralizados.
- Entrega de Contenido Descentralizada (dCDN): Los nodos facilitan la distribución de contenido, buscando mejorar la escalabilidad y la disponibilidad de datos.
- Computación Descentralizada de IA: La red permite el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA utilizando recursos computacionales distribuidos.
AIOZ es el token nativo de AIOZ Network y sirve para varios propósitos dentro del ecosistema:
- Staking: Los participantes apuestan AIOZ para contribuir a la validación y gobernanza de la red.
- Comisiones de Transacción: Se utiliza para pagar servicios como la entrega de contenido, el almacenamiento y la computación de IA.
- Incentivos para Nodos: Los operadores de nodo ganan tokens AIOZ por proporcionar recursos de computación.
- Participación en el Mercado de IA: Desarrolladores y proveedores de datos utilizan AIOZ para interactuar con servicios y conjuntos de datos relacionados con IA.
AIOZ Network incorpora la computación de IA dentro de su marco descentralizado. Su plataforma W3AI soporta:
- Entrenamiento e Inferencia de Modelos de IA: Recursos de computación distribuidos facilitan las cargas de trabajo de IA.
- Aprendizaje Federado: Los modelos de IA pueden ser entrenados a través de múltiples nodos mientras se preserva la privacidad de los datos.
- Mercado de IA: Los usuarios pueden contribuir con modelos de IA y conjuntos de datos mientras ganan incentivos.