-
#1Бенчмарк CAIA: Оценка ИИ-агентов в условиях конкурентных финансовых рынковБенчмарк CAIA выявляет критические пробелы в оценке ИИ-агентов для высокорисковых конкурентных сред, таких как криптовалютные рынки, обнаруживая сбои выбора инструментов и ограничения устойчивости.
-
#2Интеграция ИИ и блокчейна для систем защиты конфиденциальностиКомплексный анализ интеграции ИИ и блокчейна для защиты приватности, включая шифрование данных, деидентификацию, управление доступом и будущие применения в кибербезопасности.
-
#3Юридическая ответственность систем искусственного интеллекта в финансовом секторе ЮАРАнализ правовых основ ответственности ИИ в финансовом секторе ЮАР: конституционные положения, законодательные пробелы и сравнительная юриспруденция.
-
#4Влияние ChatGPT на криптоактивы, связанные с ИИ: данные синтетического контрольного анализаИсследование влияния ChatGPT на доходность криптовалют, связанных с ИИ, с использованием метода синтетических разностей-в-разностях, выявившее значительные положительные эффекты и динамику рынка, обусловленную вниманием инвесторов.
-
#5Влияние ChatGPT на криптоактивы, связанные с ИИ: анализ методом синтетического контроляИсследование влияния ChatGPT на доходность криптовалют, связанных с ИИ, с использованием метода синтетического двойного различия, выявившее значительный положительный эффект на рыночные оценки.
-
#6Распределенные вычисления в информационно-центрированных сетях: Систематический анализКомплексный анализ подходов к распределенным вычислениям в ICN, охватывающий принципы проектирования, фреймворки, протоколы, приложения и перспективные направления исследований.
-
#7Анализ параллельных вычислений на GPU с использованием MatlabАнализ производительности параллельных вычислений на GPU с использованием Matlab, сравнение эффективности вычислений с CPU для различных операций, включая БПФ, умножение матриц и логические инструкции.
-
#8OML: Открытая, Монетизируемая и Лояльная Система Распространения ИИ-МоделейOML представляет новый подход к распространению ИИ-моделей с открытым доступом, криптографической монетизацией и контролем, преодолевая разрыв между закрытыми API и открытыми весами.
-
#9Proof of Training (PoT): Использование мощностей криптомайнинга для распределенного обучения ИИНовый протокол, сочетающий механизмы блокчейн-консенсуса с распределенным обучением ИИ для перепрофилирования инфраструктуры криптомайнинга под задачи машинного обучения.
-
#10Coin.AI: Распределенное глубокое обучение на блокчейне с доказательством полезной работыТеоретическое предложение по криптовалюте, использующей обучение моделей глубокого обучения как доказательство работы, направленное на демократизацию доступа к ИИ и сокращение энергозатрат при майнинге.
Последнее обновление: 2025-12-07 19:35:43