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能源公司 TAR 完成 2700 万美元种子轮融资,以解决 AI 时代数据中心的电力问题

ChainCatcher 消息,绿色能源基础设施初创公司 TAR 宣布完成 2700 万美元种子轮融资,用于开发面向数据中心的模块化“即插即用”电力系统,以解决 AI 时代数据中心面临的电力与部署瓶颈问题。 据报道,该方案通过太阳能、风能、电池储能及天然气备用机组的组合,实现近乎全天候(24/7)的本地供电能力,减少对公共电网的依赖,从而绕开电网接入排队、审批延迟及电力价格波动等问题。TAR 联合创始人表示,其核心思路是通过工厂预制、预组装与预测试的方式,大幅压缩能源系统部署周期,以实现数据中心“快速上线”能力。 在试点项目中,该系统可提供约 10 MW 稳定供电,并计划在 2027 年前部署超过 200 MW 级别的常态负载能力。公司指出,其首个客户为一家未披露名称的“新云计算(neocloud)”服务商,目标是为 AI 算力基础设施提供更快的能源落地路径。 在经济模型上,TAR 表示其方案并不追求低于传统电网成本,而是优先解决“速度问题”。其离网能源系统可在约三个月内完成部署,并规避电网接入与土地限制带来的时间成本。随着 AI 算力需求持续增长,电力供给已被多项研究视为数据中心扩张的主要瓶颈之一。行业分析认为,这类“离网能源+模块化数据中心”的模式,正在成为 AI 基础设施竞争中的新方向之一。

DGrid AI 发布最新研究论文 PoQ-Judge,以多架构评估框架完成去中心化 LLM 质量评估闭环

ChainCatcher 消息,去中心化 AI 基础设施网络 DGrid AI 今日发布最新研究论文 “PoQ-Judge”,提出一套无需参考答案的多架构质量评估框架。这意味着在真实部署环境中,往往没有标准答案可供比对,协议依然能够对模型回答的质量做出可靠评分,并据此分配激励。这是 DGrid 去中心化 LLM 推理质量评估体系长期缺失的一块关键拼图。 PoQ(Proof of Quality,质量证明)是 DGrid 自研的共识机制,用于在协议层防止模型提供方投放劣质模型、伪造数据或隐藏计算费用,从而保障服务质量与定价透明。DGrid 团队围绕 PoQ 持续深耕,已陆续发表四篇研究论文。本次发布的 PoQ-Judge,训练了三款覆盖不同质量与成本场景的评估模型,在留存测试集上与人工评分的相关性最高达 0.747,显著优于此前所有基于参考答案的评估器,同时通过级联评估与在线权重校准将评估成本降低超 72%。 随着 PoQ-Judge 落地,从质量评估 → 评分 → 激励分配的完整流程已全部摆脱对参考答案的依赖,去中心化 LLM 推理的质量闭环就此打通。 DGrid AI 是一个去中心化的 AI 智能网络,致力于构建开放、透明、由社区驱动的 AI 基础设施。围绕模型调用与应用体验,DGrid 已推出多款核心产品:统一聚合全球主流大模型的 AI Gateway、AI 智能体一键部署平台 DClaw、匿名模型竞技平台 AI Arena,以及智能模型推荐助手 Dori,为开发者与用户提供一站式服务。据悉,DGrid AI 半年营收已突破 2000 万美元。
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