Якість даних для навчання штучного інтелекту відіграє вирішальну роль у визначенні того, чи здобуде контент, згенерований ШІ, популярність і стане вірусним. Високоякісні, різноманітні набори даних дозволяють системам ШІ створювати більш релевантні та захоплюючі пости, що в кінцевому підсумку сприяє ширшому впровадженню та органічному охопленню.

Порівнюючи нові проєкти ШІ у криптовалютній сфері, кожен з них пропонує унікальні підходи. Grok відрізняється передовими можливостями логічного мислення та інтеграцією даних у реальному часі. Inference Labs зосереджена на децентралізованій інференційній інфраструктурі, що дозволяє ефективно розгортати моделі ШІ у мережах. OpenLedger підкреслює прозорість і суверенітет даних користувачів через моделі на основі блокчейну. Mira Network має інший підхід, зосереджуючись на міжланцюгових сервісах ШІ та інтероперабельності.

Ці проєкти представляють різноманітні стратегії у межах конвергенції ШІ і Web3 — деякі з них роблять ставку на обчислювальну ефективність, інші — на децентралізацію, а деякі — на безшовну функціональність між протоколами. Розуміння цих відмінностей допомагає оцінити, який підхід найкраще відповідає змінюваним вимогам ринку.