机器学习

简介 Fyde是一个基于以太坊的AI驱动DeFi平台，提供非托管流动金库服务，通过机器学习算法实现自动化资产再平衡、流动性优化和风险管理。平台支持治理代币$govTRSY保留用户投票权，核心团队由NASA前研究员及金融专家领衔，获Inception Capital等机构320万美元种子轮投资。FYDE代币兼具治理与实用功能，采用1亿枚固定供应量模型，通过质押奖励和代币回购机制构建经济闭环。

摘要 人工智能（AI）与去中心化金融（DeFi）的融合正推动金融领域变革。AI通过机器学习、自然语言处理等技术，可增强智能合约审计、预言机数据验证、信用评分及欺诈检测等DeFi核心环节。案例显示，Cortex、Injective等项目已实现AI驱动的智能合约优化与市场预测。尽管面临链上部署成本高、数据不足等挑战，这一技术协同仍有望提升DeFi安全性、效率与创新力，重塑未来金融生态。

AI与区块链结合正成为行业热点，主要聚焦三大赛道：1）算力资源共享（如io.net、Aethir），通过分布式网络提升资源利用率；2）AI数据安全与可验证计算（如Arweave），保障隐私同时提供可靠数据源；3）去中心化AI（如Bittensor），降低单点故障风险。io.net以低成本分布式GPU网络著称，算力成本较AWS低90%；Aethir专注闲置GPU资源再利用；Arweave推出AO系统拓展至去中心化云服务；Bittensor构建区块链神经网络促进AI协作。这些项目试图重塑算力分配格局，但技术门槛高，实际落地仍需观察。

转发原文标题：《AI如何革新以太坊？从另一个角度看“AI+Blockchain”》 随着AI技术快速发展，越来越多的开发者探索”AI+区块链”项目，但多数项目同质化严重，缺乏底层技术创新。本文深入分析以太坊技术架构及面临的效率、安全等挑战，提出机器学习在以太坊中的创新应用方案：通过贝叶斯分类器过滤恶意交易、决策树优化交易池排队、GAN生成安全智能合约代码、RFM模型实现用户分层等。这些交叉创新有望提升以太坊网络安全性、交易效率及用户体验，为”AI+区块链”领域提供新的技术思路和发展方向。

DePIN（去中心化物理基础设施网络）与ZKML（零知识机器学习）的结合为区块链领域带来创新突破。DePIN通过分布式网络优化资源利用，降低存储、通信等成本；ZKML则保障AI模型隐私与验证可靠性。二者协同可解决可扩展性、成本效益等核心挑战，在物联网、边缘计算等新兴领域展现巨大潜力。该融合既能利用闲置资源构建共享经济，又面临代币激励稳定性、数据伦理等风险。未来在去中心化存储、L3扩容、设备定制化等方向具备显著投资价值，为区块链感知物理世界提供关键技术支撑。

Fetch.ai是一个结合区块链与人工智能的去中心化网络，由自治经济代理(AEA)驱动，旨在通过AI和机器学习优化多行业任务。其原生代币FET用于治理、质押、支付交易费用及激励生态贡献。核心功能包括CoLearn（去中心化AI模型市场）、Axim（隐私保护数据分析）、Atomix（DeFi借贷平台）等。采用有用工作量证明(UPoW)共识机制，支持高吞吐量交易。Fetch.ai通过开放经济框架(OEF)实现数据与服务的无缝交互，目标是为物联网、金融、医疗等领域提供高效、安全的去中心化解决方案。

PinGO 简介 PinGO 是基于 TON 区块链的去中心化 GPU 网络，整合闲置计算资源为 AI 和机器学习提供高性价比解决方案。其点对点架构结合 DePIN 和 DeCloud 技术，通过分布式处理提升资源利用率，并采用全同态加密保障数据安全。平台原生代币 $PINGO 用于激励参与，支持 CDN 服务和企业定制化需求，推动计算资源民主化。

Privasea AI网络通过全同态加密（FHE）和去中心化协议，在AI计算过程中保护数据隐私。其核心产品DeepSea支持加密数据上的机器学习任务，结合ImHuman应用实现隐私保护的身份验证。Privasea已完成1500万美元融资，计划2025年Q1上线主网，代币$PRVA用于激励节点参与和治理。这一创新方案为Web3数据分析和身份验证提供了安全可靠的解决方案。

随着AI在关键领域深度应用，传统机器学习”黑箱”模式面临模型盗用、结果篡改等风险。Polyhedra Network推出革命性编译器zkPyTorch，通过零知识证明技术实现AI推理过程的可验证性。该工具将PyTorch模型自动转换为ZKP电路，保留开发者原有编程习惯的同时，提供三大核心技术模块：模型预处理、ZKP友好量化和分层电路优化。实测显示，zkPyTorch在VGG-16和Llama-3等模型上实现高效验证，精度损失不足1%。其应用场景涵盖可信MLaaS、模型安全估值及区块链集成，通过开源策略持续推动可信AI生态建设，重塑机器学习的安全与隐私范式。