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DOGE/US+3.46%非同質化代幣（NFT）近年來獲得了顯著的關注，徹底改變了數字藝術和收藏品市場。隨著這項技術的不斷發展，人工智能（AI）的采用為NFT的未來帶來了令人興奮的可能性。
簡而言之：
AI可以生成原創的數字藝術作品，驗證其真實性，并增強策展和推薦系統。
基于藝術家聲譽、市場趨勢和歷史銷售數據，基于AI的模型可以提供準確的估值，幫助藝術家和收藏家做出明智的決策。
在NFT市場中整合AI可以改善搜索功能，引入聲譽系統，并增強安全性。
Wanchain跨鏈橋WanBridge已集成Fantom:11月18日消息，Wanchain跨鏈橋WanBridge已集成Fantom，可以實現與FTM等Fantom鏈上資產的多鏈互跨，此前Wanchain通過跨鏈橋WanBridge已跨鏈集成Ethereum、EOS、XRP、BSC、Polkadot、Litecoin、Moonriver、Avalanche在內的區塊鏈網絡。
注：WanBridge跨鏈橋由25個跨鏈節點（Storeman）組成，每個節點通過每月的公開競選產生，整個跨鏈節點組的密鑰控制方式是分布式的，每個節點只掌握一個私鑰碎片，通過安全多方計算和門限最優簽名完成資產的跨鏈轉賬。[2021/11/18 22:01:30]
AI對NFT內容生成和創意有重要影響。AI算法可以生成獨特和原創的數字藝術作品，推動藝術表達的界限。
Gemini宣布將于4月底上架穩定幣Dai:加密貨幣交易所Gemini宣布將于4月底上架包括Chainlink（LINK）、Orchid（OXT）以及穩定幣Dai三種加密貨幣，其中Dai為該交易所除自有發行的Gemini Dollar（GUSD）外首個支持的穩定幣。據此前報道，Gemini 托管服務 Gemini Custody于今年2月宣布新增支持Chainlink（LINK）、Golem（GNT）、Numeraire（NMR）、Orchid（OXT）和Storj（STORJ）的代幣托管服務。[2020/4/10]
通過利用機器學習技術，AI可以從現有藝術作品中學習、分析模式，并創作出符合藝術家風格或特定主題的新作品。人類創造力與AI的計算能力的融合將產生大量新穎而引人入勝的NFT作品。
CheapAir宣布新增Litecoin、Bitcoin Cash以及Dash作為支付方式:加利福尼亞在線旅游中介公司CheapAir今日在Twitter宣布新增Litecoin、Bitcoin Cash以及Dash作為支付方式，同時也將一如既往的支持Bitcoin。[2018/5/23]
NFT領域面臨的一個基本挑戰是驗證數字資產的真實性和溯源性。AI在解決這個問題中起著至關重要的作用。通過采用計算機視覺和圖像分析算法，AI可以檢測和跟蹤數字藝術作品中的獨特特征，創建可驗證的數字指紋。
這可以確保NFT的防篡改性，可靠地追溯其來源和所有權，增強生態系統的信任和透明度。
NFT 領域的基本挑戰之一是驗證數字資產的真實性和來源。人工智能可以在解決這個問題上發揮至關重要的作用。通過采用計算機視覺和圖像分析算法，人工智能可以檢測和跟蹤數字藝術品中的獨特特征，從而創建可驗證的數字指紋。
這可以確保 NFT 保持防篡改，并且可以可靠地追蹤其來源和所有權，從而增強生態系統的信任和透明度。
在廣闊的 NFT 市場中，可發現性至關重要。人工智能驅動的推薦系統可以根據用戶的偏好、過去的交互和瀏覽歷史提供個性化建議，幫助用戶瀏覽這個空間。
通過分析大量數據，人工智能算法可以識別模式、了解用戶行為并制定量身定制的建議。這可以改善整體用戶體驗，提高參與度，并促進探索新的、令人興奮的 NFT。
由于藝術家聲譽、稀缺性和市場趨勢等多種因素，確定 NFT 的價值可能具有挑戰性。基于人工智能的定價模型可以利用數據分析和歷史銷售數據來提供更準確的估值。
這些模型可以考慮藝術家之前的銷售、社交媒體參與度和市場需求等因素，以提供公平定價的見解。這種人工智能驅動的定價機制可以使藝術家和買家受益，藝術家可以更好地了解其創作的價值，買家也可以做出更明智的投資決策。
人工智能可以通過引入創新特性和功能來徹底改變 NFT 市場體驗。智能搜索算法可以幫助用戶瀏覽大量 NFT，并根據風格、藝術家或流派等特定標準進行過濾。
人工智能驅動的市場還可以納入聲譽系統，用戶可以對藝術家或賣家進行評分和評論，為社區提供有價值的反饋。此外，基于人工智能的托管系統可以簡化交易并增強 NFT 交易的安全性，從而減少潛在的欺詐或糾紛。
NFT 的未來擁有巨大的潛力，人工智能技術的整合可以為藝術家、收藏家和愛好者釋放新的機會。AI 生成獨特內容、驗證真實性、策劃個性化推薦、確定公平定價和增強市場的能力完全符合 NFT 生態系統的需求。通過利用人工智能，NFT 行業可以繼續蓬勃發展，促進數字藝術和收藏品市場的創造力和創新。
DAOrayaki
個人專欄
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