Aipowertoken

Analyse complète des tokens crypto basés sur l'IA, examinant leurs architectures techniques, limites et perspectives dans les écosystèmes d'IA décentralisée.

Recherche sur le consensus E-PoW intégrant des calculs matriciels d'IA au minage blockchain pour valoriser la puissance de calcul dans les réseaux 6G.

Analyse du consensus Evolved-Proof-of-Work intégrant l'entraînement IA au minage blockchain pour valoriser la puissance de calcul dans les réseaux 6G.

Évaluation systématique des outils d'estimation énergétique de l'IA, comparant CodeCarbon et ML Emissions Calculator à des mesures de référence sur des centaines d'expériences.

Analyse des centres de données HPC axés sur l'IA offrant une flexibilité du réseau à moindre coût par rapport aux centres HPC généralistes, utilisant des traces de calcul réelles et des modèles de coûts.

Une étude présentant le Benchmark de Fiabilité Analytique (ARB) pour évaluer l'intégrité du raisonnement des grands modèles de langage appliqués à l'analyse des systèmes énergétiques, avec résultats pour GPT-4/5, Claude 4.5, Gemini 2.5 et Llama 3.

ECO2AI est un outil open-source pour suivre la consommation énergétique et les émissions de CO2 des modèles de ML, favorisant un développement durable de l'IA via une comptabilité précise des émissions régionales.

Recherche sur EconAgentic, un cadre de Modèle de Langage de Grande Taille pour simuler et optimiser les marchés DePIN en utilisant des agents IA, la tokenomics et les contrats intelligents.

Analyse des défis du test de la consommation énergétique et des émissions de carbone pour les services IoT pilotés par l'IA, incluant approches techniques, résultats expérimentaux et orientations futures.

Recherche sur les compromis énergétiques dans l'apprentissage profond à l'échelle HPC, présentant l'outil Benchmark-Tracker pour mesurer la vitesse de calcul et l'efficacité énergétique des algorithmes d'IA.

Étude sur la manière dont les STI et l'IA améliorent les économies d'énergie et réduisent les émissions dans les systèmes de transport, axée sur les capteurs, les réseaux et les services d'IA.

Un réseau neuronal binarisé résilient avec 32 768 mémristeurs alimenté par des cellules solaires miniatures, permettant une IA en périphérie autonome avec architecture de calcul numérique proche-mémoire.

VCT est un cadre non supervisé basé sur les transformers qui tokenise les images en concepts visuels désentrelacés, obtenant des résultats de pointe en apprentissage de représentations et décomposition de scènes.