FIL通過加密貨幣模型爲長期人工智能存儲提供動力 - 加密貨幣新聞快訊

• CryptoModels 通過將 AI 模型永久存儲在 FIL 的去中心化存儲網路上，提供長期訪問。
• 模型在設備上運行，不進行遙測，確保用戶隱私，防止集中控制或刪除。

通常，我們今天依賴的 AI 模型可能會由於中央服務的一個決定而突然消失或改變。想象一下，您正在進行一個重要的項目，然後您使用的模型突然變得不可用。這種情況不再只是一個擔憂——它對許多開發者來說已經成爲現實。

但現在，一種新方法正在嘗試從根本上解決這個問題。這個項目，加密貨幣模型，來自於永恆人工智能計劃，並由FIL存儲網路提供支持。

與其將模型存儲在可以隨時提取的服務器上，CryptoModels 將 AI 文件存檔在 FIL 網路上。這意味着這些文件無法被任何人修改或刪除。不僅如此，每個存儲的模型還可以通過 CLI 或桌面直接訪問，而不必通過復雜的 API 系統。

像DeepMind的Gemma 3n這樣的模型以其內存高效和多模態支持而聞名，現在可以通過CryptoModels在本地運行。CNF之前報道，Eternal AI決定將Gemma 3n存儲在FIL上，使其以去中心化的方式可用，並且在長期內仍然可驗證。

FIL 賦能 AI 協作，無需中央服務器

許多開發者不得不‘屈服’，因爲他們最喜歡的AI模型因更新、許可或其他內部原因而突然被撤回。通過CryptoModels，這種控制權得以恢復。在安全、持久的存儲方面，FIL可謂駕輕就熟。

另一方面，正如我們之前報道的，幾天前 FIL 宣布了一項新功能，允許 AI 代理在一個共享的記憶系統上協作——完全沒有中央服務器和 API。對於政府和大型企業來說，這不僅僅是一個技術解決方案。他們開始使用 FIL 來存儲敏感數據，以便即使在數據中心發生故障的情況下，這些數據也能長期可用。

此外，FIL和Theoriq在6月中旬的合作展示了更大的雄心：建立具有完全可驗證鏈上模型和決策的去中心化AI代理。這意味着數據不僅是防篡改的，而且工作流程和AI結果也是公開可用的。

通過將FIL的防篡改公共存儲與Theoriq的自主架構相結合，AI代理可以自動執行復雜任務，而無需依賴中心系統。

加密貨幣模型將借用的AI轉化爲永久訪問

在關於人工智能的討論中，常常被忽視的一點是，今天大多數模型其實是借來的，而不是用戶真正擁有或控制的。加密模型改變了這一點。這不是一種“使用後就忘”的方法，而是將人工智能模型視爲圖書館的書籍，即使在出版商倒閉後，它們也將始終可用。

這種方法尚未成爲行業標準。但最近的趨勢表明，越來越多的開發者對依賴集中式服務器感到厭倦。FIL曾主要以區塊鏈存儲而聞名，現在開始以一種更接地氣的方式進軍人工智能領域。

與此同時，截至發稿時，FIL的交易價格約爲**$2.25**，在過去24小時內下跌了2.83%，每日交易量約爲1.3925億美金。