Aipowertoken

全面分析基于AI的加密代币，审视其技术架构、局限性以及在去中心化AI生态系统中的发展前景。

研究将AI矩阵计算融入区块链挖矿的E-PoW共识机制，以挽救6G网络中的计算资源。

分析集成AI训练与区块链挖矿的演进工作量证明共识，旨在回收6G网络中的计算资源。

系统评估AI能耗估算工具，通过数百次实验将CodeCarbon和ML排放计算器与实测数据进行对比验证。

基于真实计算轨迹与成本模型，分析AI专用HPC数据中心相比通用HPC数据中心能以更低成本提供电网灵活性服务

本研究引入分析可靠性基准（ARB），用于评估应用于能源系统分析的大型语言模型的推理完整性，并展示了GPT-4/5、Claude 4.5、Gemini 2.5和Llama 3的测试结果。

ECO2AI是一款开源工具，用于追踪机器学习模型的能耗与碳排放，通过精准的区域排放核算推动可持续AI发展。

关于EconAgentic的研究：一种利用AI智能体、代币经济学和智能合约来模拟和优化DePIN市场的大型语言模型框架

分析AI驱动物联网服务的能耗与碳排放测试挑战，涵盖技术方法、实验结果与未来方向。

研究HPC规模深度学习的能耗权衡，介绍用于测量AI算法计算速度和能效的Benchmark-Tracker工具。

研究智能交通系统与人工智能技术如何通过传感器、网络和AI服务提升交通系统的节能与减排效能

采用32,768个忆阻器与微型太阳能电池的弹性二值神经网络，通过数字近内存计算架构实现自供电边缘人工智能。

VCT是一种基于Transformer的无监督框架，可将图像分词为解耦的视觉概念，在表征学习和场景分解方面达到最先进水平。