- Render Network proposes RNP-011: Piwa for 3D asset training.
- Collaboration with Stability AI aims to democratize AI technology.
- Implementation involves staking mechanisms and Solana-based NFTs for transparency.
Render Network, in collaboration with Stability AI and industry leaders, has introduced its inaugural proposal, RNP-011: Piwa. This groundbreaking initiative aims to revolutionize 3D artificial intelligence by creating and augmenting one billion 3D assets for model training.
Olvassa el a CRYPTONEWSLAND-t
google hírek
The proposal, authored by Emad Mostaque, outlines plans for Stability AI to collaborate with Render Network in generating a dataset for 3D asset training. Leveraging the decentralized structure of the Render Network, including nodes, users, and community members, this initiative aims to democratize AI technology and overcome data scarcity barriers in 3D artificial intelligence.
Under the proposal, RENDER nodes will participate in asset creation and storage, with buyers required to license the dataset exclusively with RENDER tokens. To incentivize engagement and ensure network integrity, staking mechanisms will be implemented, offering rewards to users and nodes involved in the training and data storage process.
“The RNP-011 proposal marks a significant milestone in Render Network’s journey,” stated a spokesperson. “By harnessing the collective expertise of our community and strategic partnerships, we aim to propel the development of 3D artificial intelligence to new heights.”
The proposal, categorized as a Core Proposal within the technical subcategory, aims to address the critical need for data in advancing AI models. With the creation of one billion 3D assets, Render Network seeks to lay the groundwork for the next generation of 3D artificial intelligence, fostering immersive media experiences and enhanced photorealism.
Implementation of the proposal will involve collaboration between Stability AI and Render Network, with RENDER nodes opting into training through a lightweight external client. Provenance information for generated 3D data will be recorded as compressed NFTs on Solana, ensuring transparency and traceability throughout the process.
Render Network invites its community to participate in discussions and provide feedback on the proposal before proceeding to a formal community vote. With its commitment to innovation and inclusivity, Render Network aims to shape the future of 3D artificial intelligence through collaborative efforts and groundbreaking initiatives like RNP-011.
Olvassa el még
Crypto News Land (cryptonewsland.com)
, más néven „CNL”, egy független média entitás – nem állunk kapcsolatban egyetlen vállalattal sem a blokklánc és kriptovaluta iparágban. Célunk, hogy friss és releváns tartalmat biztosítsunk, amely elősegíti a kriptográfiai tér felépítését, mivel hiszünk abban, hogy ez képes jobb hatást gyakorolni a világra. Valamennyi hírforrásunk hiteles és pontos, ahogyan ismerjük, bár nem vállalunk garanciát állításaik helytállóságára, illetve a mögöttük meghúzódó indítékokra. Bár gondoskodunk arról, hogy kétszer is ellenőrizzük a forrásainkból származó információk valódiságát, nem vállalunk garanciát a webhelyünkön található információk időszerűségére és teljességére vonatkozóan, ahogyan azt forrásaink szolgáltatják. Ezen túlmenően elutasítunk minden olyan információt, amely weboldalunkon befektetési vagy pénzügyi tanácsként szerepel. Arra bátorítunk minden látogatót, hogy végezzen saját kutatást, és konzultáljon az adott téma szakértőjével, mielőtt bármilyen befektetési vagy kereskedési döntést hozna.
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
- PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://cryptonewsland.com/render-network-unveils-ambitious-rnp-011-proposal-for-3d-training-assets/
