五分钟快速了解Sahara AI :为何能得到顶级VC4300万美元支持

币界网Опубликовано 2024-08-16Обновлено 2024-08-16

币界网报道:

作者:Josh Ho &Teng Yan,Chain of Thought;编译:0xjs@

Sahara 已经沉寂了好几个月,但本周刚刚宣布筹集4300万美元的巨额资金。

这是一笔巨大的变化,使其成为加密AI领域最大的融资轮之一。也是投资者兴趣的强烈信号。

他们已经获得了一些顶级支持者,Pantera、Polychain和 Sequoia都参与其中。但真正引起我们注意的是顾问,其中包括Nous Research的联合创始人和Midjourney的创始成员。

我们对拥有远大抱负的团队情有独钟,因此我们做了我们最擅长的事情:深入挖掘我们在 Sahara 上能找到的所有内容,并将其提炼成 5 分钟的快速阅读内容。

Sahara首席执行官Sean Ren出现在Show Me the Crypto(第 134 集)中。我们观看了整整一个小时,所以你不必再观看了。

协作型AI经济

Sahara AI正在构建AI基础设施层,以将去中心化的AI变为现实。

他们的计划?至少可以说是雄心勃勃。他们正在致力于:

  • AI原生区块链

  • 用户友好的开发工具

  • 安全数据存储等

用户贡献他们的个人数据来构建特定领域的知识库,开发人员使用这些数据来训练和部署AI智能体,基础设施提供商托管 Sahara 节点,企业获得量身定制的AI解决方案。

但让我们面对现实吧——你不可能通过试图同时在各个地方做所有的事情来实现伟大的愿景。

得从一个尖锐的产品楔子开始,然后从那里开始发展。

Sahara的首款产品:AI Marketplace

Sahara 的初始产品是AI Marketplace,它是其市场营销战略的重要支柱。

在与种子投资者的讨论中,他们清楚地认识到,这个市场是他们计划如何实现最终愿景的预览。这是他们的第一步,甚至在 Sahara Chain 测试网推出之前。

来源:Sahara

在市场上,用户可以完成有助于训练 AI 的任务。这些任务包括解决数学问题、总结视频等,本质上都是关于数据标记和注释。

然后,提交的内容将通过强化学习来训练AI模型。作为回报,完成任务的人将获得积分,并可能在未来获得代币(尽管目前这纯粹是猜测)。

麻省理工学院、微软、南加州大学和 Motherson Group 等企业客户已经开始利用这个去中心化数据市场来训练他们的 AI 模型。它即将向公众开放。

该市场提供了一套强大的工具,包括数据工具包(用于收集、标记、QA 等)、分发引擎和项目管理工具。

Sahara为什么要这么做?

Sahara总结说,AI当前面临的挑战需要新水平的数据标记和注释。

Sahara首席执行官Sean Ren解释道:

“我们试图建立我们的网络,让 20 万名数据标注员能够从事这些企业级任务。这些数据标注员来自世界各地,主要来自非洲和亚太地区,他们拥有不同的专业知识、语言和文化背景。

他们中的一些人之前从未从事过数据标记任务,但这正是挑战所在。如何制作一款看起来非常用户友好的产品,让首次使用数据标记的人能够参与其中,并为微软、亚马逊、Snapchat等大型企业客户生成高质量数据?”

你的知识,你的AI

目前AI面临的最大问题之一是版权。今年早些时候,几家美国报纸对OpenAI提起了侵犯版权的诉讼——而这只是冰山一角。

OpenAI 在训练 ChatGPT 时,并没有承认 Reddit、Wikipedia 和 GitHub 用户的贡献——它用来训练模型的海量数据库。

Sahara 认为这是一个根本缺陷。他们认识到这些用户贡献非常有价值,让用户从中受益才是公平的。听起来很熟悉?我们之前在写关于 Vana(用户数据罗宾汉)的文章时提到过这一点。

Sahara认为,如果你为AI过程做出了价值贡献——无论是通过在AI市场上分享知识,还是为自己的AI智能体上传个人数据——你就应该拥有它。

这就是“Provenance”的由来。

在 Sahara 的语境中,Provenance 意味着向你的数据添加用户水印。消息、电子邮件、内容——一切都会带有你独特的水印。这样一来,任何使用你的数据开发 AI 应用程序或训练模型的人都必须为此付费。Provenance 还扩展到模型和应用程序。

通过这种方式,Sahara 确保原始贡献者得到认可并获得相应的补偿。

Alpha

Sahara仍处于早期阶段,但势头正在增强。早在 5 月份,他们就开放了测试网注册,吸引了 25,000 名申请者。

Sahara主网预计将于 2024 年第四季度某个时候推出。你可以在此处加入他们的候补名单。

团队

Sahara首席执行官兼联合创始人Sean Ren在AI领域拥有丰富的背景。他是南加州大学的副教授,专攻自然语言处理和人工智能,并因在AI领域的研究和创新而多次获奖。

Sahara首席运营官兼联合创始人Tyler Zhou在创立 Sahara 之前曾担任币安实验室的投资总监。

你可以在这里了解团队其他成员的背景。

我们的想法

  • Sahara为今年剩余时间制定了雄心勃勃的路线图,其中包括主网的交付。如果他们能实现这一目标,那将是团队能力的有力证明。

  • 说实话,目前还没有足够的公开信息来深入评估Sahara(尽管 Litepaper 即将推出)。我们听到的很多消息听起来都很有希望,也很有抱负,但真正的考验在于他们能否实现目标。

Трендовые криптовалюты

Похожее

Корейская гонка за криптовалюту: двойной взрыв стейблкоинов и RWA

Корейские финансовые учреждения и интернет-платформы активно развивают блокчейн-инфраструктуру, сосредоточившись на двух ключевых направлениях: стейблкоинах и токенизации реальных активов (RWA). В сфере стейблкоинов идёт борьба за создание регулируемого рынка воны. Банки, финтех-компании и регуляторы определяют правила, стремясь предотвратить отток капитала в долларовые стейблкоины. Крупные банки, такие как KB Financial, Hana Financial и NH Nonghyup, уже проводят пилотные проекты по платежам и трансграничным переводам. Платежные системы (Shinhan Card, BC Card) и интернет-гиганты (KakaoPay, NAVER Pay) интегрируют стейблкоины в свои экосистемы. Криптопроектам следует устанавливать партнерства сейчас, чтобы стать частью будущей инфраструктуры. Направление RWA в Корее развивается быстро и с учётом местной специфики. Помимо традиционных активов, токенизируются активы ключевых отраслей: судостроение (Mirae Asset Securities), оборонная промышленность (Hanwha Investment) и культурный контент (Story Protocol). Правовая база формируется, и уже одобрены первые торговые платформы (NXT, KDX). Криптопроекты могут заполнить пробелы в глобальном распределении, ликвидности и предоставлении инструментов для токенизации. Ключевую роль в распространении среди пользователей играют потребительские платформы. NAVER (планирующая приобрести оператора Upbit) и Kakao (развивающая единый кошелёк) делают блокчейн основой своих сервисов. Toss, обладающий финансовыми лицензиями, также активно внедряет блокчейн. Корейская индустрия цифровых активов находится на переломном этапе. Принятие нормативной базы и активность институциональных игроков создают возможности для проектов, которые смогут наладить реальное сотрудничество и внедрение на местном рынке.

Foresight News4 мин. назад

Корейская гонка за криптовалюту: двойной взрыв стейблкоинов и RWA

Foresight News4 мин. назад

Как определить, является ли видео сгенерированным ИИ? Обзор динамической, прослеживаемой и объяснимой системы детекции

**Как определить, является ли видео созданным ИИ? Обзор динамической, отслеживаемой и объяснимой системы обнаружения** За последние два года модели генерации видео, такие как Sora, Google Veo и Kling, достигли кинематографического качества, создавая многосекундные сложные сцены. Это создает растущий разрыв с областью обнаружения, которая отстает, в то время как количество и качество поддельных видео в социальных сетях стремительно растет. В обзоре, принятом на ACL 2026, исследователи переосмысливают цель обнаружения: от простой бинарной классификации («поддельное/настоящее») к **верификации фактологической достоверности**. Задача — проверить, соответствует ли содержание видео (кто, что, где, когда) восприятию и знаниям о реальном мире, включая физические законы и здравый смысл. Авторы выделяют три парадигмы AI-видео: 1. **Локальная манипуляция (LMV):** Изменение части реального видео (например, Deepfake). 2. **Аудиовизуальное редактирование (AVE):** Изменение синхронизации между звуком, речью и видео. 3. **Генеративный синтез видео (GVS):** Полная генерация видео «с нуля» (например, Sora), что представляет наибольшую сложность. Для обнаружения предлагается **четырехуровневая система с двойным визуально-языковым подходом**: * **Уровень 1: Низкоуровневые визуальные сигналы** (артефакты, шум, физиологические сигналы). * **Уровень 2: Пространственно-временная согласованность** (плавность движений, физическая непрерывность). * **Уровень 3: Межмодальная согласованность** (проверка соответствия видео, звука и текста). * **Уровень 4: Рассуждение на уровне знаний о мире** (проверка соответствия фактам, законам физики и здравому смыслу). Фокус методов смещается от первых двух уровней (визуальных) к третьему и четвертому (языковым и смысловым). Обзор подчеркивает, что будущие системы обнаружения должны быть **динамическими, объяснимыми и отслеживаемыми**. Они должны не просто классифицировать, а предоставлять доказательства, связывать выводы с конкретными элементами видео (объектами, событиями) и оставаться устойчивыми к новым генеративным моделям. Это требует объединения усилий компьютерного зрения, обработки естественного языка и исследований многомодальных моделей для создания надежной системы проверки достоверности видео в эпоху продвинутого ИИ.

marsbit39 мин. назад

Как определить, является ли видео сгенерированным ИИ? Обзор динамической, прослеживаемой и объяснимой системы детекции

marsbit39 мин. назад

Новый открытый исходный код NVIDIA MoE: одна строка import, ускорение тонкой настройки в 3,7 раза

NVIDIA представила открытую библиотеку NeMo AutoModel, которая значительно ускоряет тонкую настройку MoE-моделей. Достаточно добавить одну строку импорта в код на основе Hugging Face Transformers v5, чтобы получить прирост производительности до 3.7 раз и сократить использование видеопамяти GPU на 29-32%. Библиотека совместима с API Transformers и вводит три ключевые оптимизации: Expert Parallelism (EP) для распределения параметров экспертов по GPU и снижения нагрузки на память, DeepEP для совмещения вычислений и коммуникаций, а также Transformer Engine для ускорения базовых операций. На примере модели Qwen3-30B-A3B на 8 GPU H100 скорость обучения выросла с 3075 до 11340 токенов в секунду на GPU. Для очень крупных моделей, таких как Nemotron 3 Ultra 550B, NeMo AutoModel позволяет проводить тонкую настройку там, где стандартный Transformers v5 исчерпывает доступную память. Проект доступен на GitHub, предоставляя простой способ ускорения работы с MoE-архитектурами без серьёзных изменений кода.

marsbit40 мин. назад

Новый открытый исходный код NVIDIA MoE: одна строка import, ускорение тонкой настройки в 3,7 раза

marsbit40 мин. назад

Никто не ожидал, что первой сферой применения AI x Crypto станет аудит безопасности

По неожиданному сценарию, первой областью, где искусственный интеллект (ИИ) реально изменил криптоиндустрию, стала безопасность и аудит. В 2026 году DeFi-сектор столкнулся с растущим давлением: общая стоимость заблокированных средств (TVL) сократилась примерно на 39% с начала года, а хакерские атаки привели к потере около 942 миллионов долларов только за первое полугодие. Распространение продвинутых ИИ-моделей, таких как Claude Mythos, радикально снизило стоимость и требования к навыкам для поиска уязвимостей в смарт-контрактах. Атаки стали масштабными, быстрыми (от обнаружения до эксплуатации — минуты) и нацеленными даже на старые, давно развернутые контракты. Традиционная модель аудита, основанная на разовых отчетах, демонстрирует трещины. Атаки смещаются от чистого кода к эксплуатации логики протоколов, ошибок конфигурации и социальной инженерии (как в случаях с Drift Protocol и KelpDAO). Соучредитель OpenZeppelin заявил, что считает весь DeFi небезопасным из-за сверхчеловеческих способностей ИИ в поиске уязвимостей. В ответ проект и аудиторские компании вынуждены меняться. Возникает спрос на повторные аудиты по новым стандартам. Аудиторские фирмы внедряют собственные ИИ-системы для автоматического анализа и переходят от разовых проверок к непрерывному мониторингу, формальной верификации и встраиванию защиты на этапе разработки (как Skills от OpenZeppelin). Такие ИИ-инструменты, как Firepan, уже находят сложные комбинированные уязвимости, упущенные при многократных ручных аудитах, как в случае с Curve Finance. Эпоха, когда одного аудита было достаточно навсегда, закончилась. Безопасность становится не разовым этапом, а постоянной инфраструктурной затратой. Будущее останется за теми, кто быстрее адаптирует свои услуги к реалиям «гонки вооружений» между ИИ-атаками и ИИ-защитой.

marsbit46 мин. назад

Никто не ожидал, что первой сферой применения AI x Crypto станет аудит безопасности

marsbit46 мин. назад

Никогда бы не подумал, что первым применением AI x Crypto станет аудит безопасности

Данные показывают, что к июню TVL в DeFi упал примерно до $700 млрд, что на 39% меньше показателей начала года. При этом в 2026 году в сфере DeFi произошло 121 хакерское нападение с общим ущербом около $942 млн. С распространением новых инструментов ИИ значительно снизились стоимость и требуемые навыки для поиска уязвимостей в смарт-контрактах. Традиционная модель аудита безопасности сталкивается с серьёзными проблемами. Наступление ИИ-атак происходит быстрее, что сокращает жизненный цикл аудиторских отчётов. Даже прошедшие аудит протоколы, такие как Drift Protocol и KelpDAO, подверглись атакам через уязвимости в логике операций или конфигурации инфраструктуры. В ответ на это проекты начинают пересматривать свою безопасность в соответствии с новыми стандартами эпохи ИИ. Компании, занимающиеся аудитом безопасности, также трансформируются, внедряя системы аудита с поддержкой ИИ и переходя от разовых проверок к постоянному мониторингу и встроенной безопасности. Такие инструменты, как Firepan, уже доказали свою эффективность, находя сложные уязвимости в тщательно проверенных контрактах, например, в Curve Finance. В целом, сфера аудита безопасности переходит от модели, основанной на разовых проверках, к конкурентной модели, требующей постоянных инвестиций. ИИ ускоряет как атаки, так и развитие защитных систем.

链捕手54 мин. назад

Никогда бы не подумал, что первым применением AI x Crypto станет аудит безопасности

链捕手54 мин. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

2025 год — год институциональных инвесторов, в будущем он будет доминировать в приложениях реального времени.

1.9k просмотров всегоОпубликовано 2025.12.16Обновлено 2025.12.16

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на AI (AI) представлены ниже.

活动图片