AI

Il mondo della musica e della tecnologia sorprende ancora!
Uno dei DJ più popolari in Australia, DJ Thy, in realtà non è un umano—ma un'intelligenza artificiale (AI) sviluppata con la tecnologia voice AI di ElevenLabs.
La stazione radio CADA rivela che il DJ Thy ha catturato il cuore di decine di migliaia di ascoltatori ogni giorno dalle 11:00 alle 15:00—da impiegati a studenti universitari. Curiosamente, la voce e il volto di Thy sono stati creati per assomigliare a un dipendente reale di ARN Media, creando un'esperienza che sembra autentica.

Panoramica del progetto DecideAI e opportunità del settore
Negli ultimi anni, il mercato dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) ha registrato una crescita esplosiva, con previsioni che indicano una dimensione di 260 miliardi di dollari entro il 2030. Le applicazioni aziendali (come sanità, finanza, e-commerce e media) sono i principali motori di crescita, poiché gli LLM possono ottimizzare i processi e migliorare l'esperienza del cliente. Allo stesso tempo, la domanda di dati e infrastrutture necessarie per addestrare questi modelli è aumentata notevolmente. Tuttavia, attualmente i modelli generali sono principalmente controllati da pochi colossi centralizzati, con problemi di opacità nel processo di addestramento, potenziali pregiudizi e rischi per la privacy. La domanda del settore per modelli di alta qualità e personalizzabili in ambiti specifici sta crescendo progressivamente. In un contesto in cui i «frutti» a bassa quota stanno gradualmente esaurendosi, lo sviluppo di modelli personalizzati orientati a scenari professionali diventa un punto di crescita a lungo termine. DecideAI nasce in questo contesto, con la visione di costruire un ecosistema di addestramento AI aperto, trasparente, scalabile e ad alta efficienza costi per utenti, collaboratori e sviluppatori attraverso blockchain e collaborazione comunitaria. DecideAI crede che i modelli chiusi tradizionali e i dataset generali limitino l'innovazione, e che sia necessario un nuovo modello che integri intelligenza artificiale e verifica tramite blockchain per risolvere problemi di qualità e fiducia.

$BTC
Recentemente, il mondo delle criptovalute ha visto un'affascinante nuova aggiunta: ChatGPT Coin (CGPT). Con la tecnologia dell'IA che cresce a un ritmo senza precedenti, non sorprende che le valute digitali legate all'IA stiano diventando un grande affare. 💡
🚀 Sviluppi Recenti

ChatGPT Coin ha attirato attenzione grazie alla sua integrazione con la tecnologia dell'IA e alla sua associazione con la crescente popolarità di piattaforme come ChatGPT stesso. Man mano che più persone interagiscono con l'IA, la domanda per tali monete è aumentata. CGPT è parte di un'ondata di nuove monete focalizzate su piattaforme alimentate dall'IA e finanza decentralizzata (DeFi), conferendole sia un potenziale unico che un'attrattiva. 🌐

Nell'attuale intersezione rapida tra tecnologia digitale e intelligenza artificiale, una rivoluzione chiamata "Internet Autoreferenziale" (Self-Writing Internet, SWI) sta emergendo silenziosamente. Essa combina lo spirito sovrano della blockchain con la capacità di dialogo dell'IA, consentendo a chiunque di creare e mantenere applicazioni web complesse sulla blockchain usando il linguaggio naturale, proprio come si farebbe con un amico. Stiamo assistendo alla forma ultima di Internet — non è più uno strumento, ma un'estensione dell'intelligenza collettiva umana. In questo nuovo paradigma, ognuno è un creatore nel mondo digitale, e la scintilla della civiltà brucerà eternamente nella sinfonia di codice e dialogo.

Opportunità e visione
Con l'esplosione della domanda di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), il mercato ha urgente bisogno di modelli affidabili e dati di alta qualità. Tuttavia, gran parte dei progressi attuali si concentra su un numero ristretto di modelli generali e chiusi, mentre settori come la finanza e la sanità richiedono modelli personalizzati e ad alte prestazioni in modo più pressante. DecideAI nasce per costruire un'infrastruttura ecologica AI aperta, trasparente e sicura, proteggendo la privacy degli utenti e premiando i contributori di dati attraverso tecnologie on-chain e meccanismi di incentivazione con token nativi, promuovendo l'innovazione collaborativa. Il progetto ritiene che il futuro degli LLM si sposterà dall'espansione su scala alla qualità dei dati e ai modelli di collaborazione, e DecideAI si concentrerà sullo sviluppo di sistemi di addestramento di modelli di alta qualità, partecipativi e verificabili.

At Cointelegraph’s LONGITUDE event in Dubai, blockchain leaders from Polygon and Near Protocol agreed that crypto is set to supercharge the adoption of artificial intelligence, thanks to its unique incentive structures and decentralized ethos.

$POL Polygon co-founder Sandeep Nailwal explained that crypto can help AI startups onboard users and developers by leveraging token incentives. “You can use crypto incentives and disincentives to onboard ecosystem players,” he said, adding that such models could even lead to “better AI” development.

$NEAR Protocol co-founder Illia Polosukhin envisioned a future where AI agents replace traditional apps and websites as the primary user interface in Web3. “Your AI becomes the interface to computing and the internet,” he said.

However, both warned of growing AI token scams. Nailwal emphasized that while most AI-related tokens are “literally scams,” a few projects are pursuing genuine innovation.

With over 1 million AI agents expected to enter the decentralized economy by 2025, experts stressed the need for crypto-native, privacy-preserving AI to counteract the centralizing power of big tech.

“Crypto is the only force capable of making AI peer-to-peer,” Polosukhin concluded.
#AI

The promise sounds tempting: AI models that scan Federal Reserve speeches, economic data, and social sentiment to forecast crypto downturns before they happen. Hedge funds and crypto analysts are increasingly experimenting with natural language processing (NLP) to decode subtle shifts in Fed tone—like Powell’s infamous "transitory inflation" pivot in 2021, which preceded Bitcoin’s 50% crash.
But here’s the reality check. We tested three popular Fed sentiment algorithms against major crypto corrections since 2020. The results? Mixed at best.
Success Case: One model flagged Jerome Powell’s June 2022 speech—where he abandoned "soft landing" rhetoric—as high-risk 48 hours before BTC dropped 30%.

False Alarms: The same tools issued 5 "crash warnings" in 2023 that never materialized, including one based on a misread of Janet Yellen’s Treasury remarks.

Limitations: AI struggles with nuance—it can’t distinguish between "hawkish" Fed language and temporary market overreactions
The bottom line? These tools work sometimes, but they’re more like weather vanes than crystal balls. Savvy traders still combine AI signals with on-chain data (exchange outflows, whale movements) and good old technical analysis.
However, AI has limitations:
⚠ Black Swan Blindspots – Sudden collapses (e.g., FTX) often lack predictive linguistic patterns.
⚠ Overfitting Risks – Some models work in backtests but fail in real-time markets.
The Verdict: AI can improve crash probability estimates but remains unreliable as a standalone predictor—combining it with on-chain data yields better results.
Pro tip: If an AI model could reliably predict crashes, its creators would be trading silently—not selling subscriptions.*
#AI #Write2Earn #RiskManagement #BTCRebound #Trump100Days $BTC $ETH $XRP