在区块链与人工智能（AI）交汇处，讨论往往集中于去中心化推理和去中心化训练等方面。然而，这一数据的关键组成部分却一直未得到足够的重视。一个主要问题是：我们如何保护 AI 模型中的数据不受偏见和操纵的影响？Covalent Network（CQT）通过提供最大的结构化、可验证的数据储备，来应对这个挑战，确保AI系统能够在可靠、值得信赖的信息上进行训练。通过提供干净、可信的数据，Covalent Network（CQT）确保 AI 系统能够做出准确、无偏的决策，促进强大应用的开发。
Covalent Network（CQT）独特的、去中心化的数据管道和加密技术确保了 225 +区块链上每一个历史数据点的安全。通过对超过 1000 亿笔交易进行语义解码和分类，Covalent Network（CQT）确保其数据处理的细致准确性。这种全面方法已为 3 亿个钱包提供服务，并使 Covalent Network（CQT）成为满足所有 Web3 数据需求的可靠解决方案。
去中心化数据在人工智能中的作用
与传统数据库不同，区块链更像是广告牌，暂时显示信息，然后永久删除。例如，以太坊的 blob 数据在两周后就会被删除，Eigenlayer 和 Celestia 等项目也有类似做法。这提出了一个重大挑战：如何确保长期可验证的数据安全并受到保护、并确保其可访问性？Covalent Network（CQT）的以太坊时光机提供了一个解决方案，保存历史以太坊数据并保护它免于删除，从而维护区块链的完整性和安全性。
用可靠数据驱动多样化应用
作为领先的模块化数据基础设施层，专门解决人工智能中的长期数据可用性和可验证性问题，以太坊时光机从区块链节点读取数据，并将这些信息处理和组织成高效的查询数据库。这使用户可以快速检索所需数据，无需直接从区块链节点进行复杂查询。
Covalent Network（CQT）的客户包括从 DeFi 应用到传统金融巨头的一系列项目，一些其他值得关注的合作伙伴包括 0x、Zerion、Rainbow Wallet、Consensys 等。链上数据的实时、真实和去中心化特性，使以太坊时光机成为人工智能训练的高质量数据来源。Covalent Network（CQT）已开始为各种人工智能情境提供数据，并推出了专门为人工智能应用定制的可验证、结构化数据。
增强人工智能训练和推理
Covalent 提供的最大的结构化、可验证数据库增强了去中心化训练和推理，并降低了操纵或存在偏见 AI 模型的可能性。例如，Covalent Network（CQT）为以下应用提供数据：
SmartWhales，一个使用 AI 识别盈利交易模式和地址的链上智能交易平台。
Entendre Finance，利用 EWM 的结构化数据进行实时洞察、异常检测和预测分析。
这些只是 Covalent 数据被利用的几个例子。随着 Web3 产品和数据类型的普及，链上数据服务的用例将继续扩展，为各个行业开启新机遇。
Covalent 对 AI 和区块链整合的愿景
Covalent Network（CQT）联合创始人 Ganesh Swami 强调了可靠数据对于训练人工智能模型的重要性。他强调，AI 需要干净、可验证的数据才能进行有效训练。没有保证输入数据的真实性，即使是最强大的训练系统也会产生有缺陷的结论。区块链的安全和验证数据为这一挑战提供了理想的解决方案。
Covalent Network（CQT）提供结构化、可验证数据的承诺不仅限于眼前的应用。他们的长期愿景包括支持 AI 的发展，确保去中心化推理和训练有可靠的数据基础。这种方法减轻了偏见和操纵数据的风险，促进了强大的人工智能模型的发展。
关于 Covalent Network（CQT）
Covalent Network（CQT）是专注于解决区块链和人工智能领域主要挑战的领先模块化数据基础设施层。Covalent Network（CQT）最大的结构化、可验证数据池增强了去中心化的训练和推理，减少了操纵或存在偏差的人工智能模型的可能性。此外，Covalent Network（CQT）的以太坊时光机确保了对以太坊交易数据的去中心化访问，保持其安全性。获得超过3,000 家领先组织机构的信任，Covalent Network（CQT）为人工智能、DeFi、GameFi 以及其他使用案例提供了对来自225个及以上区块链的链上数据的无阻碍访问。
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