簡要總結
FLock.io是一個去中心化AI開發的加密貨幣項目,它賦能社區訓練模型,同時優先考慮隱私和公平。通過使用聯邦學習和區塊鏈,它確保安全、透明的協作而不會損害數據。
隨著人們對中心化AI偏見和數據濫用的擔憂增加,FLock.io致力于民主化道德AI的使命獲得了關注。本文深入探討FLock.io的運作方式、為何它備受關注,以及其代幣FLOCK是否值得你關注。準備好探索一個可能重新定義AI發展方式的項目吧。
FLOCK是FLock.io的原生代幣,FLock.io是一個通過去中心化模型訓練和驗證方式重新定義AI開發的平臺。與傳統AI系統不同,在傳統系統中大型企業囤積數據,FLock.io利用聯邦學習在本地設備上訓練模型,從而保持數據隱私。
區塊鏈技術確保透明度和公平獎勵。FLOCK代幣驅動這個生態系統,實現質押、治理并激勵貢獻者。
FLock.io通過去中心化訓練過程解決了中心化AI的缺點,如偏見、隱私風險和缺乏透明度。下面是其運作方式:
FLock.io構建在Base區塊鏈上,使用智能合約追蹤貢獻(數據、計算或模型)并透明地分配獎勵。FLOCK代幣激勵參與,鏈上共識確保公平和透明。
這種模塊化方法降低了門檻,讓任何人都能為AI開發做出貢獻并獲得獎勵。
FLock.io在兩輪融資中共籌集了1100萬美元,展示了投資者的強烈信心。2024年3月,它在由Lightspeed Faction和Tagus Capital領投的種子輪中籌集了600萬美元,參與方包括DCG、OKX Ventures和Volt Capital。2024年12月,由DCG領投的300萬美元戰略輪包括Animoca Brands、Fenbushi Capital等投資者。
此外,FLock.io獲得了以太坊基金會2024年的資助,用于研究基于區塊鏈的AI激勵機制,提升了其可信度。這些資金正用于平臺擴展、主網準備和全球貢獻者參與。擁有超過1,500個訓練節點和19,000個創建的模型,FLock.io的吸引力不容忽視。
FLock.io的代幣經濟模型旨在實現可持續發展和社區關注:
使用場景: 質押以進行驗證,獎勵貢獻者,以及支付AI服務費用。
治理: FLOCK持有者可對平臺升級和模型批準進行投票。這種1:2的比例(團隊/投資者對社區)優先考慮社區增長,確保長期利益一致。
截至2025年6月8日,FLOCK (Flock.io) 的價格為0.2454美元。該加密貨幣最近在市場上有所波動。從趨勢來看,在過去24小時內,FLOCK上漲了8.14%。
在七天內,漲幅更為顯著,達到21.19%,而自成立以來的總體變化也為21.19%。
FLock.io在擁擠的加密和AI領域中脫穎而出,原因有幾個。其創新敘事——去中心化AI以優先考慮隱私和社區所有權——解決了數據壟斷和偏見等現實世界問題。來自頂級投資者(如DCG和Animoca Brands)的1100萬美元資金表明市場信心強勁。FLock與io.net、Chainbase和Aptos等協議的合作伙伴關系,加上其以太坊基金會的資助,增加了其可信度。
該平臺的吸引力——30個活躍模型和1,500個節點——顯示了實際應用情況。隨著2025年主網啟動和AI市場的到來,FLOCK可能會看到需求增加。然而,與任何加密貨幣投資一樣,市場波動性和監管變化等風險依然存在。FLock獨特的技術和不斷增長的生態系統使其成為看好去中心化AI的投資者的一個有吸引力的選擇。
FLOCK對去中心化AI的創新方法、強大的資金支持和即將到來的主網啟動使其成為一個有吸引力的選擇,但加密投資本質上具有風險。請徹底研究并評估您的風險承受能力。
FLOCK可以在CoinEx等交易所購買。連接錢包,存入資金(例如USDT),然后交易FLOCK。始終使用安全的錢包,并驗證您使用的平臺的真實性。
FLock.io將聯邦學習與區塊鏈相結合,實現以隱私為先、社區驅動的AI訓練,這與中心化AI平臺不同。它的AI競技場、FL聯盟和市場使其與眾不同。
FLock.io在加密和AI領域掀起波瀾。2024年12月,它獲得了300萬美元的戰略融資,使總融資額達到1100萬美元,投資者包括Digital Currency Group (DCG)和Animoca Brands等知名機構。2025年1月,FLock推出了FL聯盟,使用戶能夠使用筆記本電腦等日常設備訓練AI模型,這標志著向可訪問AI開發邁出的重要一步。
該平臺還于2025年2月推出了Moonbase AI模型市場,允許創作者將其AI模型貨幣化。FLock.io得到以太坊基金會的認可,并成為唯一在皇家學會發表演講的Web3項目,鞏固了其在去中心化AI領域的領導地位。隨著其主網計劃于2025年第二季度推出,現在是密切關注這個項目的時候了。
FLock.io不是將數據發送到中央服務器,而是在用戶設備(如手機、筆記本電腦)上訓練AI模型。本地模型更新并同步到全局模型,而不暴露原始數據,使用零知識證明和同態加密確保安全。這確保了隱私同時利用了多樣化的數據集。
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