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能源公司 TAR 完成 2700 萬美元種子輪融資,以解決 AI 時代數據中心的電力問題

ChainCatcher 消息,綠色能源基礎設施初創公司 TAR 宣布完成 2700 萬美元種子輪融資,用於開發面向數據中心的模組化"即插即用"電力系統,以解決 AI 時代數據中心面臨的電力與部署瓶頸問題。據報導,該方案透過太陽能、風能、電池儲能及天然氣備用機組的組合,實現近乎全天候(24/7)的本地供電能力,減少對公共電網的依賴,從而繞開電網接入排隊、審批延遲及電力價格波動等問題。TAR 聯合創始人表示,其核心思路是透過工廠預製、預組裝與預測試的方式,大幅壓縮能源系統部署周期,以實現數據中心"快速上線"能力。在試點項目中,該系統可提供約 10 MW 穩定供電,並計劃在 2027 年前部署超過 200 MW 級別的常態負載能力。公司指出,其首個客戶為一家未披露名稱的"新雲計算(neocloud)"服務商,目標是為 AI 算力基礎設施提供更快的能源落地路徑。在經濟模型上,TAR 表示其方案並不追求低於傳統電網成本,而是優先解決"速度問題"。其離網能源系統可在約三個月內完成部署,並規避電網接入與土地限制帶來的時間成本。隨著 AI 算力需求持續增長,電力供給已被多項研究視為數據中心擴張的主要瓶頸之一。行業分析認為,這類"離網能源+模組化數據中心"的模式,正在成為 AI 基礎設施競爭中的新方向之一。

DGrid AI 發布最新研究論文 PoQ-Judge,以多架構評估框架完成去中心化 LLM 質量評估閉環

ChainCatcher 消息,去中心化 AI 基礎設施網絡 DGrid AI 今日發布最新研究論文 "PoQ-Judge",提出一套無需參考答案的多架構質量評估框架。這意味著在真實部署環境中,往往沒有標準答案可供比對,協議依然能夠對模型回答的質量做出可靠評分,並據此分配激勵。這是 DGrid 去中心化 LLM 推理質量評估體系長期缺失的一塊關鍵拼圖。PoQ(Proof of Quality,質量證明)是 DGrid 自研的共識機制,用於在協議層防止模型提供方投放劣質模型、偽造數據或隱藏計算費用,從而保障服務質量與定價透明。DGrid 團隊圍繞 PoQ 持續深耕,已陸續發表四篇研究論文。本次發布的 PoQ-Judge,訓練了三款覆蓋不同質量與成本場景的評估模型,在留存測試集上與人工評分的相關性最高達 0.747,顯著優於此前所有基於參考答案的評估器,同時通過級聯評估與在線權重校準將評估成本降低超 72%。隨著 PoQ-Judge 落地,從質量評估 → 評分 → 激勵分配的完整流程已全部擺脫對參考答案的依賴,去中心化 LLM 推理的質量閉環就此打通。DGrid AI 是一個去中心化的 AI 智能網絡,致力於構建開放、透明、由社區驅動的 AI 基礎設施。圍繞模型調用與應用體驗,DGrid 已推出多款核心產品:統一聚合全球主流大模型的 AI Gateway、AI 智能體一鍵部署平台 DClaw、匿名模型競技平台 AI Arena,以及智能模型推薦助手 Dori,為開發者與用戶提供一站式服務。據悉,DGrid AI 半年營收已突破 2000 萬美元。
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