QUBIC представляет собой интересный подход к блокчейн-инфраструктуре, выходящий за рамки типичных рассказов о криптовалютах. Проект делает упор на практические вычислительные возможности, а не на спекулятивные функции.
Ключевыми техническими отличиями являются его модель Useful Proof of Work, которая нацелена на направление вычислительных ресурсов на реальные задачи, а не на чистое хеширование. Архитектура ориентирована на значительную пропускную способность транзакций при сохранении принципов децентрализации. Компонент искусственного интеллекта — называемый AIGARTH — сигнализирует о попытке интегрировать возможности машинного обучения в основную структуру сети.
Что выделяется, так это фокус проекта на устранении ненужных сборов и избегании маркетинговых уловок в пользу демонстрационной технической инфраструктуры. Согласно информации, команда включает опытных разработчиков из более широкого криптосообщества, что говорит о серьезной инженерной базе за этим видением.
Будет ли этот подход приводить к значимому внедрению сети и вычислительной полезности, зависит от фактических результатов реализации, а не от заявленных дорожных карт. Позиционирование как децентрализованной платформы AI с фокусом на масштабируемость касается нескольких актуальных обсуждений в сообществе Web3 относительно эффективности PoW и вычислительной ценности.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
#QUBIC#
Ключевыми техническими отличиями являются его модель Useful Proof of Work, которая нацелена на направление вычислительных ресурсов на реальные задачи, а не на чистое хеширование. Архитектура ориентирована на значительную пропускную способность транзакций при сохранении принципов децентрализации. Компонент искусственного интеллекта — называемый AIGARTH — сигнализирует о попытке интегрировать возможности машинного обучения в основную структуру сети.
Что выделяется, так это фокус проекта на устранении ненужных сборов и избегании маркетинговых уловок в пользу демонстрационной технической инфраструктуры. Согласно информации, команда включает опытных разработчиков из более широкого криптосообщества, что говорит о серьезной инженерной базе за этим видением.
Будет ли этот подход приводить к значимому внедрению сети и вычислительной полезности, зависит от фактических результатов реализации, а не от заявленных дорожных карт. Позиционирование как децентрализованной платформы AI с фокусом на масштабируемость касается нескольких актуальных обсуждений в сообществе Web3 относительно эффективности PoW и вычислительной ценности.