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MaximizeAI
MaximizeAI
Maximize AI 是一个平台，提供一套无代码工具，用于创建和定制人工智能工作流程。它充当 EVM 原生访问层，旨在将用户和去中心化应用程序与 Bittensor 去中心化 AI 网络连接起来。 [1]
概述
MaximizeAI 旨在解决人工智能领域普遍存在的可访问性挑战。该项目识别出限制高级 AI 广泛采用的几个障碍，包括模型微调的技术复杂性、高昂的计算成本以及数据准备和部署所需的专业知识。该平台的目标是弥合强大、可定制的 AI 技术与非技术用户（如个人、小型企业和其他组织）之间的差距。 [1]
该平台旨在充当 AI 模型的综合网关，集成来自中心化提供商和去中心化网络的服务。其战略的核心组成部分是与 Bittensor 的深度集成，这是一个激励机器智能生产的去中心化网络。 MaximizeAI 将自己定位为一个关键的中间件协议，简化了在 以太坊虚拟机 (EVM) 兼容 区块链 上运行的开发人员和用户与 Bittensor 生态系统的交互。其愿景是创建一个共生关系，其中 EVM 链上的 去中心化应用程序 (dApp) 可以无缝地整合高级 AI 功能，而 Bittensor 网络上的 AI 模型提供商可以访问更广泛的用户群。 [1]
MaximizeAI Playground & Studio
Playground
MaximizeAI Playground 是一个交互式的、基于 Web 的平台，提供对各种第三方 AI 模型的集中访问。它允许用户试验文本生成、图像合成、音频创建、视频生成和 3D 建模工具，而无需技术设置或编码专业知识。通过聚合来自各种开发人员的模型，Playground 使用户能够通过单个界面在不同系统之间切换，而不是管理单独的帐户或 API。其多模型生态系统包括用于内容创建、视觉媒体、声音设计和 3D 资产生成的工具，提供诸如文本到 3D 和图像到 3D 功能等选项。该平台还支持用户社区，个人可以在其中分享作品、协作项目和交流知识。 2025 年 10 月，MaximizeAI 宣布 Playground 将包含“子网切换”功能，允许用户直接从界面探索和切换集成在 Bittensor 生态系统中的 AI 项目。 [5]
Studio
Maximize Studio 是该平台用于创建、定制和部署 AI 模型和工作流程的核心无代码套件。它旨在通过提供可视化界面来简化 AI 模型的微调，用户可以在其中选择基础模型、上传和准备数据集、配置训练设置、监控进度、评估结果以及打包模型以进行部署，而无需编写代码。 Maximize Studio 定位为开发定制 AI 解决方案的中心工具，它抽象了技术复杂性，同时保持透明度和用户控制。与去中心化基础设施（尤其是 Bittensor 网络）集成，它被宣传为“No-Code Bittensor™”，反映了其在使非技术用户可以访问去中心化 AI 服务方面的作用。 [1] [6]
MaximizeAI Screen
Maximize Screen 是 MaximizeAI 平台中的一个工具，提供了一个可视化界面，用于访问和解释来自构建在 Bittensor 网络上的去中心化 AI 系统的数据。它旨在通过将复杂的网络信息（例如验证者和矿工活动、训练输出和资源分配）转换为可访问的可视化仪表板来提高透明度。该平台集成了无代码工作流程，允许用户微调 AI 模型、配置数据输入和监控性能，而无需编程知识。 Maximize Screen 还支持部署功能，包括自动 API 生成、实时性能跟踪和版本控制。通过在去中心化基础设施上运行，它利用 Bittensor 的分布式计算网络来实现训练效率，并通过验证者参与、矿工激励和基于 TAO 代币的机制为生态系统做出贡献。 [7] [7] [8]
产品
MaximizeAI 提供一系列基于 AI 的工具，旨在跨多种格式进行内容创建和自动化。其文本生成工具从用户输入生成书面内容和代码。图像生成使用户能够根据文本提示或数据创建视觉媒体，而音频生成支持通过 AI 模型创建音乐、语音和声音效果。该平台还包括 3D 建模功能，允许用户从简单的描述生成数字对象或角色。这些产品旨在简化各种应用程序中的创意和开发工作流程。 [2]
用例
- AI 驱动的 dApp： 开发人员可以在 EVM 链上构建 去中心化应用程序，利用 Bittensor 的 AI 来实现自然语言处理、数据分析或生成内容等功能。
- 业务和运营工作流程： 组织可以使用 AI 工具进行自动内容生成、客户沟通、数据分析或快速原型设计。
- 定制 AI 模型开发： 通过微调工具和 API，用户可以将预训练模型调整为特定行业的术语、专有数据或利基任务。
- 经济实惠且易于访问的 AI 部署： 该平台提供对 AI 工具的成本敏感型访问，使小型团队、个人用户或新兴开发人员能够在没有大量基础设施或技术专业知识的情况下探索 AI 功能。
- 教育和实验用途： MaximizeAI 可以用作学习 AI、评估不同模型输出以及试验涉及文本、音频、图像或 3D 生成的工作流程的测试环境。 [10]
代币经济学
MaximizeAI 生态系统的原生实用代币是 $MAXI，它是 以太坊 网络上的 ERC-20 代币。总供应量上限为 100,000,000 个代币。该代币合约对买卖交易征收 5% 的税。 [2]
分配
- 流动性： 70%
- Bittensor 子网： 10%
- 营销和 Kols： 10%
- 收入分享： 10% [2]
代币实用程序
- 平台访问和支付： 该代币用于支付平台上的服务费用，包括 AI 模型推理、微调任务和部署费用。
- 收入分享： 协议收入的一部分（来自平台费用）分配给代币持有者。主网站将 10% 的代币供应分配给收入分享池，Gitbook 提到了用户接收这些奖励的 质押 机制。
- 社区验证： 该代币计划用于社区驱动的系统，用于测试和验证新的 AI 模型和开发人员。参与者可能会因其对质量保证和平台改进的贡献而获得代币奖励。 [11]
合作伙伴关系
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