1/ Fir despre ceea ce cred că este unul dintre cele mai discrete proiecte de pe piață: $FLOCK 🧵 >> @flock_io devenit prima și singura inteligență artificială descentralizată integrată de @Alibaba_Qwen, LLM de la Alibaba (de la GPT la OpenAI, de la Claude la Anthropic). Acesta nu este un parteneriat gol, cum ar fi Flock care folosește pur și simplu Alibaba Cloud sau integrează modele Qwen. În schimb, Qwen construiește modele și se antrenează pe infrastructura Flock pentru AI descentralizată. Ceva alfa: >> versiunea 2.5 on-edge a Qwen este instruită cu FLock și se va vinde direct cazurilor de utilizare din industrie, cum ar fi spitalele, instituțiile financiare și alte sectoare în care confidențialitatea datelor este de cea mai mare importanță. În propriile lor cuvinte: "Aceasta marchează prima implementare a unui model de agent AI descentralizat într-un ecosistem AI centralizat major".

2/ E deja destul de mare, dar mai sunt multe. @base MCP a înlocuit partea onchain a lui Claude de la Anthropic cu modelul de fundație Web3 de la FLock. "Era de așteptat ca Claude să fie motorul de execuție implicit. Cu toate acestea, în martie, Base a ales în cele din urmă FLock ca model implicit pentru execuția agenților onchain, după ce FLock l-a depășit pe Claude pe diverse benchmark-uri Web3."

3/ Dar ce este FLock? FLock este o infrastructură full-stack pentru AI care pune confidențialitatea pe primul loc. Ei au fost pionierii învățării federate (FL) la scară largă - o metodă de antrenament descentralizată în care modelele învață în colaborare fără a partaja date brute. Sectoarele care trebuie perturbate sunt cele în care confidențialitatea este vitală (de exemplu, sănătate, guvern, bănci, firme de avocatură etc.). Teza de bază a FLock: datele publice au fost deja eliminate. Următorul salt în AI va veni din datele private. Protocolul acoperă întreaga stivă, de la pregătirea datelor până la implementarea modelului, pe trei niveluri: + AI Arena = ca Bittensor, pentru antrenament și competiție cu model deschis + FL Alliance = ca Nous Research, pentru reglare fină + Moonbase = ca Virtuals, pentru agenți și modele AI @Defi0xJeff făcut un articol fantastic despre FLock, acoperindu-l pe larg. Verifică-l aici:

5/ Numerele vorbesc și ele de la sine • 7.169 de modele AI create • 186 de noduri de tranzacționare • 249 de validatori • 1.263 de validatori • 613.692 de trimiteri de validare @MessariCrypto a acoperit Flock în detaliu aici (numărul a crescut de atunci, arătând o creștere constantă):

8/ Au strâns 9 milioane de dolari de la @DCGco și @OKX_Ventures, care s-au dublat în decembrie '24 (întotdeauna un semn bun) și @GSR_io (de asemenea, Market Maker). După cum puteți vedea, acești investitori nu scriu pur și simplu cecuri. GSR antrenează modele descentralizate cu date de tranzacționare, iar DCG acceptă subrețeaua și este un validator oficial. Un alt validator Flock care iese în evidență este A41, cel mai mare validator din Coreea după totalul activelor mizate. De asemenea, au primit un grant de la Fundația Ethereum.

10/ VC-urile au investit la 150 de milioane de dolari și 300 de milioane de FDV și sunt blocate pentru 12 milioane de prăpastie + 24 de milioane de veste, precum și echipa și consilierii. Nu există îngrijorări cu privire la presiunea de vânzare din partea acestora. Oferta circulantă va crește considerabil prin inflație pentru a stimula participarea la ecosistem. Ceva de luat în considerare. Din fericire, subrețeaua câștigă $TAO recompense pe care sper să le folosească pentru a evita inflația $FLOCK.

12/ Echipa a sugerat recent că gătește ceva cu echipa McLaren F1. Acesta este nivelul pe care îl joacă. Nu toată lumea intră în aceste unități. Nu m-ar surprinde, având în vedere natura competitivă a Formulei 1, să văd colaborări de acest fel pentru modele AI care pun confidențialitatea.

13/ Altele: • Flock este, de asemenea, evidențiat în top 100 dintre cele mai promițătoare companii AI de @CBinsights, alături de titani precum @Figure_robot, @LangChainAI și alte startup-uri web2 • Echipa a scris o lucrare premiată despre aplicarea învățării federate în domeniul sănătății. (hârtie: • Au o mulțime de alte lucrări academice și citate:

14/ Aceasta este prezentarea mea deocamdată. Teza este simplă: • Prima integrare a unui sistem AI descentralizat de către un LLM web2 - Qwen de la Alibaba, folosind direct Flock pentru a antrena și construi modele • Integrat în Base MCP pentru execuție onchain • A strâns 9 milioane de dolari de către DCG, OKX, GSR • Numere care semnalează niveluri ridicate de adoptare, cu jucători precum modele de antrenament GSR, Animoca sau Dimo • Tehnologie de bază solidă (învățare federativă) cu o narațiune și o viziune bune (AI care pune confidențialitatea pe primul loc) și o platformă de co-creare full-stack cu acumularea de valoare a tokenului • Potențial parteneriat cu McLaren • Subrețea Bittensor susținută de Yuma Group și DCG • Capitalizare de piață de doar 20 de milioane de dolari cu un raport de miză / blocare din ce în ce mai mare • Listat pe burse de nivel 1 precum Bybit, Upbit și Bithumb, cu o mare penetrare pe piața coreeană