Zoroという分散型AIインフラは、本日、人工知能を活用したデータ分析プラットフォームであるBlueWhale AIとの戦略的提携を発表しました。BlueWhaleは、このコラボレーションを利用して、Zoroの技術によって駆動される分散型システムとAIの専門知識を組み合わせ、実用的で安全かつ応答性の高いソリューションを現実のアプリケーションに提供します。このパートナーシップにより、BlueWhale上のAIエージェントは、さまざまなブロックチェーンエコシステムで効率的に関与し、新しい形の機会を創出します。Zoroは、BNBチェーン上でAIソリューションを開発し、トークン化するために設計された著名なAI駆動テクノロジープラットフォームです。一方、BlueWhale AIは、Web3ユーザーに実用的な洞察とインテリジェントなソリューションを提供するAIエージェントのネットワークを運営する人工知能プラットフォームです。Bluwhaleに会いましょう！私たちの最新のインテリジェンスパートナーで、オンチェーンのAIを大規模に推進します！@bluwhaleaiはWeb3のインテリジェンスレイヤーで、ブロックチェーン全体でAIエージェント、モデル、およびスマートアプリケーションをサポートするように構築されています。私たちのパートナーシップは、AIソリューションを展開するための道を加速します。… pic.twitter.com/62gpferiOS— Zoro (@zorotechnology) 2025年9月3日BlueWhaleはZoroのZKを使用して検証可能なAIエージェントを可能にしますBlueWhaleは、AIエージェントが効率的に展開され、オンチェーンでさまざまなタスク(取引や分析、その他多くの)を実行するAIネットワークを運営しています。これらのエージェントが成長し、アプリケーションを進化させたいと考えるようになると、複数のブロックチェーンネットワークで機能する能力が不可欠になります。これが、BlueWhaleがZoroと提携した理由です。この提携の核心は、ZoroのZKP(ゼロ知識証明)機械学習インフラストラクチャをBlueWhaleのAIエージェントネットワークに統合することです。いくつかのAIエージェントは、開発者以外にはその背後に何があるのか正確には誰にもわからないブラックボックスとして機能します。それに対して、AIエージェントが完全にオープンであれば、簡単に複製され、操作にさらされる可能性があります。ここで、ZoroのZKP機械学習インフラが登場します。この統合により、ZoroのZKMLフレームワークは、BlueWhale AIエージェントの結果が正しいことを確認するzk-proofを生成し、エージェントの内部メカニズムや知的財産を開示することなく実現します。これにより、AIの成果が正確で、信頼性があり、改ざんに強いことが保証されます。さらに、ゾロのZKP相互運用性インフラストラクチャの統合により、BlueWhaleのAIエージェントはクロスチェーンインタラクションに影響を与えることができます。このアプローチを通じて、BlueWhaleのAIエージェントは他のブロックチェーンエコシステム上で直接タスクを指定し、実行できるようになりました。この統合は、さまざまな分散型ネットワークで取引したいが、資産がBlueWhaleネットワークにあるDeFiクライアントにとって重要です。ゾロ主導のBlueWhale AIエージェントを使用することで、このプロセスは効率的になります。ゾロのインフラストラクチャを使用して、AIエージェントは人間の(手動)介入なしで、BlueWhaleから好ましい分散型ネットワークに資産を安全に移動させます。ゾロの相互運用性によって強化されたBlueWhale AIは、システムの下で複雑なマルチチェーンインタラクションをすべて処理し、顧客に効率的なインターフェース体験を提供します。人工知能における信頼の高まりの必要性信頼性の高い分散型AIへの需要が高まる中、BlueWhaleとZoroの協力は、オンチェーンインテリジェンス分野での新たなトレンドを示しています。ブロックチェーンの相互運用性やユーザーコントロールにおける障害を取り除くことで、BlueWhaleとZoroは分散型AIのより広範な利用のための基盤を築いています。このアライアンスは、AIソリューションが分散型の環境内でどのように開発され、展開されているかにおける重要なシフトを強調しています。BlueWhaleは、ZoroのZKPを利用してAIエージェントの意思決定を検証することで、信頼が盲目的な信仰に依存しないシステムを運営しています。それは数学的な保証から生じています。これは、ユーザーが自分のアプリケーションのために頼り、真に信頼する分散型人工知能へのトレンドを示しています。
BlueWhale AIはZoroと提携し、AIエージェントに信頼性、プライバシー、クロスチェーン相互運用性を提供します...
Zoroという分散型AIインフラは、本日、人工知能を活用したデータ分析プラットフォームであるBlueWhale AIとの戦略的提携を発表しました。
BlueWhaleは、このコラボレーションを利用して、Zoroの技術によって駆動される分散型システムとAIの専門知識を組み合わせ、実用的で安全かつ応答性の高いソリューションを現実のアプリケーションに提供します。このパートナーシップにより、BlueWhale上のAIエージェントは、さまざまなブロックチェーンエコシステムで効率的に関与し、新しい形の機会を創出します。
Zoroは、BNBチェーン上でAIソリューションを開発し、トークン化するために設計された著名なAI駆動テクノロジープラットフォームです。一方、BlueWhale AIは、Web3ユーザーに実用的な洞察とインテリジェントなソリューションを提供するAIエージェントのネットワークを運営する人工知能プラットフォームです。
Bluwhaleに会いましょう！私たちの最新のインテリジェンスパートナーで、オンチェーンのAIを大規模に推進します！@bluwhaleaiはWeb3のインテリジェンスレイヤーで、ブロックチェーン全体でAIエージェント、モデル、およびスマートアプリケーションをサポートするように構築されています。私たちのパートナーシップは、AIソリューションを展開するための道を加速します。… pic.twitter.com/62gpferiOS
— Zoro (@zorotechnology) 2025年9月3日
BlueWhaleはZoroのZKを使用して検証可能なAIエージェントを可能にします
BlueWhaleは、AIエージェントが効率的に展開され、オンチェーンでさまざまなタスク(取引や分析、その他多くの)を実行するAIネットワークを運営しています。これらのエージェントが成長し、アプリケーションを進化させたいと考えるようになると、複数のブロックチェーンネットワークで機能する能力が不可欠になります。これが、BlueWhaleがZoroと提携した理由です。この提携の核心は、ZoroのZKP(ゼロ知識証明)機械学習インフラストラクチャをBlueWhaleのAIエージェントネットワークに統合することです。
いくつかのAIエージェントは、開発者以外にはその背後に何があるのか正確には誰にもわからないブラックボックスとして機能します。それに対して、AIエージェントが完全にオープンであれば、簡単に複製され、操作にさらされる可能性があります。ここで、ZoroのZKP機械学習インフラが登場します。この統合により、ZoroのZKMLフレームワークは、BlueWhale AIエージェントの結果が正しいことを確認するzk-proofを生成し、エージェントの内部メカニズムや知的財産を開示することなく実現します。これにより、AIの成果が正確で、信頼性があり、改ざんに強いことが保証されます。
さらに、ゾロのZKP相互運用性インフラストラクチャの統合により、BlueWhaleのAIエージェントはクロスチェーンインタラクションに影響を与えることができます。このアプローチを通じて、BlueWhaleのAIエージェントは他のブロックチェーンエコシステム上で直接タスクを指定し、実行できるようになりました。この統合は、さまざまな分散型ネットワークで取引したいが、資産がBlueWhaleネットワークにあるDeFiクライアントにとって重要です。ゾロ主導のBlueWhale AIエージェントを使用することで、このプロセスは効率的になります。ゾロのインフラストラクチャを使用して、AIエージェントは人間の(手動)介入なしで、BlueWhaleから好ましい分散型ネットワークに資産を安全に移動させます。ゾロの相互運用性によって強化されたBlueWhale AIは、システムの下で複雑なマルチチェーンインタラクションをすべて処理し、顧客に効率的なインターフェース体験を提供します。
人工知能における信頼の高まりの必要性
信頼性の高い分散型AIへの需要が高まる中、BlueWhaleとZoroの協力は、オンチェーンインテリジェンス分野での新たなトレンドを示しています。ブロックチェーンの相互運用性やユーザーコントロールにおける障害を取り除くことで、BlueWhaleとZoroは分散型AIのより広範な利用のための基盤を築いています。
このアライアンスは、AIソリューションが分散型の環境内でどのように開発され、展開されているかにおける重要なシフトを強調しています。BlueWhaleは、ZoroのZKPを利用してAIエージェントの意思決定を検証することで、信頼が盲目的な信仰に依存しないシステムを運営しています。それは数学的な保証から生じています。これは、ユーザーが自分のアプリケーションのために頼り、真に信頼する分散型人工知能へのトレンドを示しています。