- Render Network foreslår RNP-011: Piwa til træning i 3D-aktiver.
- Samarbejde med Stability AI har til formål at demokratisere AI-teknologi.
- Implementering involverer indsatsmekanismer og Solana-baserede NFT'er for gennemsigtighed.
Render Network har i samarbejde med Stability AI og industriledere introduceret sit indledende forslag, RNP-011: Piwa. Dette banebrydende initiativ har til formål at revolutionere 3D kunstig intelligens ved at skabe og udvide en milliard 3D-aktiver til modeltræning.
Læs CRYPTONEWSLAND på
google nyheder
Forslaget, forfattet af Emad Mostaque, skitserer planer for Stability AI til at samarbejde med Render Network om at generere et datasæt til 3D-aktivtræning. Udnyttelse af decentraliseret struktur af Render-netværket, herunder noder, brugere og fællesskabsmedlemmer, har dette initiativ til formål at demokratisere AI-teknologi og overvinde barrierer for dataknaphed i 3D kunstig intelligens.
I henhold til forslaget vil RENDER-noder deltage i oprettelse og lagring af aktiver, hvor købere skal licensere datasættet udelukkende med RENDER-tokens. For at tilskynde til engagement og sikre netværksintegritet vil der blive implementeret indsatsmekanismer, som giver belønninger til brugere og noder involveret i trænings- og datalagringsprocessen.
"RNP-011-forslaget markerer en væsentlig milepæl i Render Networks rejse," udtalte en talsmand. "Ved at udnytte den kollektive ekspertise fra vores fællesskab og strategiske partnerskaber sigter vi mod at drive udviklingen af 3D kunstig intelligens til nye højder."
Forslaget, der er kategoriseret som et kerneforslag inden for den tekniske underkategori, har til formål at imødekomme det kritiske behov for data i at fremme AI-modeller. Med oprettelsen af en milliard 3D-aktiver søger Render Network at lægge grunden til den næste generation af 3D kunstig intelligens, der fremmer fordybende medieoplevelser og forbedret fotorealisme.
Implementering af forslaget vil indebære samarbejde mellem Stability AI og Render Network, med RENDER-noder, der vælger træning gennem en letvægts ekstern klient. Herkomstinformation for genererede 3D-data vil blive registreret som komprimerede NFT'er på Solana, hvilket sikrer gennemsigtighed og sporbarhed gennem hele processen.
Render Network inviterer sit fællesskab til at deltage i diskussioner og give feedback på forslaget, før det går videre til en formel fællesskabsafstemning. Med sin forpligtelse til innovation og inklusivitet sigter Render Network på at forme fremtiden for 3D kunstig intelligens gennem samarbejdsindsatser og banebrydende initiativer som RNP-011.
Læs også
Crypto News Land (cryptonewsland.com)
, også forkortet som "CNL", er en uafhængig medieenhed - vi er ikke tilknyttet nogen virksomhed i blockchain- og kryptovalutaindustrien. Vi sigter efter at levere nyt og relevant indhold, der vil hjælpe med at opbygge kryptorummet, da vi tror på dets potentiale til at påvirke verden til det bedre. Alle vores nyhedskilder er troværdige og nøjagtige, som vi kender det, selvom vi ikke giver nogen garanti for gyldigheden af deres udtalelser såvel som deres motiv bag det. Selvom vi sørger for at dobbelttjekke rigtigheden af oplysninger fra vores kilder, giver vi ingen forsikringer med hensyn til aktualitet og fuldstændighed af nogen information på vores hjemmeside som leveret af vores kilder. Desuden fraskriver vi os enhver information på vores hjemmeside som investerings- eller finansiel rådgivning. Vi opfordrer alle besøgende til at lave din egen research og rådføre sig med en ekspert i det relevante emne, før de træffer nogen investerings- eller handelsbeslutning.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk dig selv. Adgang her.
- PlatoAiStream. Web3 intelligens. Viden forstærket. Adgang her.
- PlatoESG. Kulstof, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Affaldshåndtering. Adgang her.
- PlatoHealth. Bioteknologiske og kliniske forsøgs intelligens. Adgang her.
- Kilde: https://cryptonewsland.com/render-network-unveils-ambitious-rnp-011-proposal-for-3d-training-assets/
