Covalent vượt qua cột mốc 100 tỷ giao dịch, trở thành nguồn cấp dữ liệu chất lượng cho các ứng dụng AI

Trong bối cảnh blockchain và AI ngày càng giao thoa, Covalent Network tạo cơ sở dữ liệu cấu trúc, xác minh cặn kẽ để đào tạo AI đáng tin cậy, mang lại lời tư vấn chính xác và hữu ích cho nhân loại

Hạ tầng lưu trữ dữ liệu của Covalent Network hỗ trợ hơn 225 blockchain, với hơn 100 tỷ giao dịch được mã hóa, củng cố vị thế là giải pháp dữ liệu Web3 đáng tin cậy nhất

Vai trò của dữ liệu phi tập trung trong lĩnh vực AI

Khác với cơ sở dữ liệu truyền thống, blockchain hoạt động như một bảng tin tạm thời trước khi bị xóa vĩnh viễn. Ví dụ, dữ liệu blob Ethereum sẽ bị xóa sau hai tuần, điều này cũng áp dụng cho EigenLayer và Celestia. Thách thức là làm thế nào để bảo vệ dữ liệu lâu dài và vẫn có thể truy cập được?

Ethereum Wayback Machine (EWM) của Covalent Network giải quyết vấn đề này, bảo vệ dữ liệu Ethereum khỏi bị xóa, đảm bảo tính toàn vẹn và bảo mật của blockchain.

Cung cấp dữ liệu đáng tin cậy cho ứng dụng đa lĩnh vực

Ethereum Wayback Machine là giải pháp cơ sở hạ tầng hàng đầu để giải quyết tính khả dụng và xác minh dữ liệu dài hạn trong AI. Nó đọc dữ liệu từ các node trên blockchain và tổ chức thành cơ sở dữ liệu truy vấn hiệu quả.

Covalent Network phục vụ nhiều dự án khách hàng, từ DeFi đến các tổ chức tài chính lớn và các đối tác như 0x, Zerion, Rainbow Wallet, Consensys, và nhiều cái tên khác.

Bản chất thời gian thực, xác thực và phi tập trung của dữ liệu on-chain giúp Ethereum Wayback Machine trở thành nguồn dữ liệu chất lượng cao để đào tạo AI. Covalent Network đã bắt đầu cung cấp dữ liệu cho các mô hình AI khác nhau, khởi chạy dữ liệu có cấu trúc, có thể kiểm chứng được dành riêng cho ứng dụng AI.

Nâng cao đào tạo và suy luận AI

Kho dữ liệu có cấu trúc, có thể kiểm chứng lớn nhất của Covalent hỗ trợ đào tạo và suy luận AI phi tập trung, giảm thiểu rủi ro thao túng và sai lệch. Ví dụ, Covalent cung cấp dữ liệu cho:

- SmartWhales: nền tảng giao dịch thông minh on-chain, sử dụng AI để xác định các mô hình và địa chỉ giao dịch có lợi nhuận.

- Entender Finance: giải pháp tận dụng dữ liệu có cấu trúc từ EWM để phát hiện thông tin chi tiết theo thời gian thực, phân tích dự đoán và nhận diện bất thường.

Đó chỉ là một vài ví dụ minh họa về cách sử dụng dữ liệu từ Covalent. Với việc tổng quát hóa các sản phẩm và loại dữ liệu Web3, các trường hợp sử dụng cho dịch vụ dữ liệu trên chuỗi sẽ tiếp tục mở rộng, mở ra những cơ hội mới trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Tầm nhìn của Covalent về sự hội nhập của AI và Blockchain

Người sáng lập mạng lưới Covalent, Ganesh Swami, nhấn mạnh tính quan trọng của dữ liệu đáng tin cậy trong việc huấn luyện các mô hình AI. Ông cho rằng AI đòi hỏi dữ liệu sạch, có thể xác minh để huấn luyện hiệu quả. Nếu không đảm bảo tính xác thực của dữ liệu đầu vào, ngay cả những hệ thống huấn luyện mạnh mẽ nhất cũng có thể đưa ra những kết luận thiếu sót. Dữ liệu an toàn và được xác minh của Blockchain đề xuất một giải pháp lý tưởng cho thách thức này.

Nghĩ về cam kết của Mạng lưới Covalent trong việc cung cấp dữ liệu có cấu trúc, có thể xác minh vượt ra ngoài các ứng dụng tức thời. Tầm nhìn dài hạn của dự án bao gồm hỗ trợ phát triển AI bằng cách đảm bảo hoạt động suy luận và huấn luyện phi tập trung dựa trên dữ liệu đáng tin cậy. Cách tiếp cận này giảm thiểu rủi ro về dữ liệu sai lệch và bị thao túng, thúc đẩy phát triển mạnh mẽ của các mô hình AI.

Lưu ý: Đây là nội dung được tài trợ, Mytour không trực tiếp ủng hộ bất kỳ thông tin nào từ bài viết trên và không đảm bảo tính trung thực của nó. Bạn đọc nên tự tiến hành nghiên cứu trước khi đưa ra các quyết định ảnh hưởng đến bản thân hay doanh nghiệp của mình và sẵn sàng chịu trách nhiệm cho những lựa chọn của mình. Bài viết này không phải là lời khuyên đầu tư.