1 /私がそれが市場で最もレーダーの下にあるプロジェクトの1つであると思うものについてのスレッド:$FLOCK 🧵 >> @flock_io、@Alibaba_Qwenによって統合された最初で唯一の分散型AIであり、アリババのLLM(GPTからOpenAI、ClaudeからAnthropic)になりました。 これは、Flock が単に Alibaba Cloud を使用したり、Qwen モデルを統合したりするような、空虚なパートナーシップではありません。 それどころか、Qwen は分散型プライバシーファースト AI のための Flock のインフラストラクチャでモデルを構築し、トレーニングを行っています。 いくつかのアルファ: >> Qwenの2.5オンエッジバージョンはFLockでトレーニングされており、病院、金融機関、およびデータプライバシーが最重要視されるその他のセクターなど、業界のユースケースに直接販売されます。 彼ら自身の言葉を借りれば、「これは、主要な中央集権型AIエコシステム内での分散型AIエージェントモデルの最初の展開を示しています」。

2/ それはすでに十分な大きさですが、それだけではありません。 @base MCPは、AnthropicのClaudeのオンチェーン部分をFLockのWeb3 Foundation Modelに置き換えました。 「クロードはデフォルトの実行エンジンになると予想されていました。しかし、3月、FLockがさまざまなWeb3ベンチマークでClaudeを上回った後、Baseは最終的にオンチェーンエージェント実行のデフォルトモデルとしてFLockを選択しました。

3/ しかし、FLockとは何ですか? FLockは、プライバシーファーストのAIのためのフルスタックインフラストラクチャです。 彼らは、モデルが生データを共有せずに協力して学習する分散型トレーニング方法であるフェデレーテッドラーニング(FL)を大規模に開拓しました。 ディスラプションの対象となるセクターは、プライバシーが重要なセクターです(例:ヘルスケア、政府、銀行、法律事務所など)。 FLockの核となるテーゼは、公開データはすでに廃棄されているということだ。AIの次の飛躍は、プライベートデータから生まれます。 このプロトコルは、データの準備からモデルのデプロイまで、次の 3 つのレイヤーにわたるフルスタックをカバーしています。 + AI Arena = Bittensor のように、オープンモデルのトレーニングと競争に + FL Alliance = Nous Researchのように、微調整のために + Moonbase = Virtualsのように、エージェントとAIモデル用 @Defi0xJeff FLockについて素晴らしい記事を書き、それを広範囲にカバーしました。ここでチェックしてください:

5 /数字もそれ自体で話す • 7,169 個の AI モデルを作成 •186の取引ノード • 249人のバリデータ • 1,263人のバリデータ • 613,692件の検証提出 @MessariCryptoフロックをここで詳しく説明しています(それ以来、数字は増加し、一貫した成長を示しています)。

8/彼らは@DCGcoと@OKX_Venturesから900万ドルを調達し、彼らは24年12月に倍増しました(常に良い兆候です)、そして@GSR_io(マーケットメーカーでもあります)。 ご覧のとおり、これらの投資家は単に小切手を書いているわけではありません。GSRは取引データを使用して分散型モデルをトレーニングしており、DCGはサブネットをサポートし、公式のバリデーターです。 もうひとつのFlockバリデーターで際立っているのは、ステーキングされた資産総額で韓国最大のバリデーターであるA41です。 また、イーサリアム財団から助成金も受けています。

10/ VCは$150Mと300M FDVに投資し、12mの崖+24mの権利確定、チーム、アドバイザーにロックされています。これらからの売り圧力の心配はありません。 循環供給は、エコシステムへの参加を奨励するために、インフレを通じて大幅に増加します。考慮すべきこと。 幸いなことに、サブネットは$TAO報酬を獲得しており、それを使用して$FLOCKインフレを回避することを願っています。

12/ チームは最近、マクラーレンF1チームと何かを料理することをほのめかしました。 それが彼らがプレイしているレベルです。誰もがそれらの施設に入るわけではありません。 F1の競争的な性質を考えると、プライバシーファーストのAIモデルのためにこの種のコラボレーションを見ても驚かないでしょう。

13/ その他: •Flockは、@CBinsightsによる最も有望なAI企業のトップ100にも、@Figure_robot、@LangChainAI、その他のweb2スタートアップなどの巨人と並んでハイライトされています • チームは、フェデレーテッドラーニングの医療への応用に関する受賞歴のある論文を執筆しました。(論文: •彼らは他にもたくさんの学術論文や引用を持っています:

14/それが今のところ私の概要です。論文は単純です。 • web2 LLMによる分散型AIシステムを初めて統合 — AlibabaのQwenは、Flockを直接使用してモデルをトレーニングおよび構築します。 • Base MCPに統合され、オンチェーン実行が可能 •DCG、OKX、GSRで$9Mを調達 • GSR、Animoca、Dimoなどのプレーヤーによる高い採用率を示す数値 • 優れた物語とビジョン(プライバシーファーストAI)を備えた堅実な基盤技術(フェデレーテッドラーニング)、およびトークンに価値が発生するフルスタックの共創プラットフォーム • マクラーレンとのパートナーシップの可能性 • Yuma GroupとDCGが支援するBittensorサブネット •わずか20Mドルの時価総額で、ステーキング/ロック比率がますます増加しています •Bybit、Upbit、BithumbなどのTier1取引所に上場し、韓国市場での浸透率が高い