دمج Web3 والذكاء الاصطناعي: فتح بنية تحتية جديدة للإنترنت من الجيل التالي
تعتبر Web3 كنموذج إنترنت جديد لامركزي ومفتوح وشفاف، لديها فرصة طبيعية للاندماج مع الذكاء الاصطناعي. في ظل الهيكل التقليدي المركزي، يتم التحكم بشكل صارم في موارد حساب الذكاء الاصطناعي والبيانات، بالإضافة إلى وجود تحديات مثل اختناقات القدرة الحاسوبية، تسرب الخصوصية، وصندوق الأسود الخوارزمي. بينما تعتمد Web3 على تقنية موزعة، يمكنها من خلال شبكة مشاركة القدرة الحاسوبية، سوق البيانات المفتوحة، والحوسبة الخصوصية، أن تضخ طاقة جديدة لتطوير الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، يمكن أن يقدم الذكاء الاصطناعي العديد من الإمكانيات لـ Web3، مثل تحسين العقود الذكية وخوارزميات مكافحة الغش، مما يساعد في بناء بيئتها. لذا، فإن استكشاف دمج Web3 والذكاء الاصطناعي يعتبر أمرًا حيويًا لبناء بنية تحتية للإنترنت من الجيل التالي، وإطلاق قيمة البيانات والقدرة الحاسوبية.
مدفوع بالبيانات: الأساس المتين للذكاء الاصطناعي وWeb3
البيانات هي القوة الدافعة الأساسية لتطور الذكاء الاصطناعي، مثلما يكون الوقود بالنسبة للمحرك. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى استيعاب كميات كبيرة من البيانات عالية الجودة للحصول على فهم عميق وقدرة استدلال قوية. لا توفر البيانات فقط الأساس لتدريب نماذج التعلم الآلي، بل تحدد أيضًا دقة وموثوقية النموذج.
توجد في نموذج الحصول على البيانات واستخدامها في الذكاء الاصطناعي المركزي التقليدي عدة مشكلات رئيسية:
تكلفة الحصول على البيانات مرتفعة، وصعب على الشركات الصغيرة والمتوسطة تحملها
يتم احتكار موارد البيانات من قبل عمالقة التكنولوجيا، مما أدى إلى تشكيل جزر بيانات.
تواجه خصوصية البيانات الشخصية مخاطر التسريب وسوء الاستخدام
يمكن لـ Web3 حل نقاط الألم في النماذج التقليدية من خلال نموذج بيانات لامركزي جديد:
من خلال طريقة لامركزية لجمع بيانات الشبكة، وبعد التنظيف والتحويل، لتوفير بيانات حقيقية وعالية الجودة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي
اعتماد نموذج "label to earn"، من خلال تحفيز العاملين العالميين عبر الرموز للمشاركة في وضع علامات على البيانات، وجمع المعرفة المهنية العالمية، وتعزيز قدرة تحليل البيانات.
توفر منصة تداول بيانات blockchain بيئة تداول شفافة وعامة للطرفين المعنيين بتوريد البيانات وطلبها، مما يحفز الابتكار ومشاركة البيانات.
على الرغم من ذلك، هناك بعض المشكلات في الحصول على البيانات من العالم الحقيقي، مثل تفاوت جودة البيانات، وصعوبة المعالجة، ونقص التنوع والتمثيل. قد تكون البيانات الاصطناعية هي نجمة مستقبل قطاع بيانات Web3. بناءً على تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي والمحاكاة، يمكن للبيانات الاصطناعية محاكاة خصائص البيانات الحقيقية، كإضافة فعالة للبيانات الحقيقية، مما يزيد من كفاءة استخدام البيانات. في مجالات مثل القيادة الذاتية، وتداول الأسواق المالية، وتطوير الألعاب، أظهرت البيانات الاصطناعية بالفعل إمكانات تطبيق ناضجة.
حماية الخصوصية: دور FHE في Web3
في عصر البيانات المدفوعة، أصبحت حماية الخصوصية محور اهتمام عالمي، حيث تعكس لوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) في الاتحاد الأوروبي الحماية الصارمة للخصوصية الشخصية. ومع ذلك، فإن هذا يطرح تحديات: بعض البيانات الحساسة لا يمكن الاستفادة منها بشكل كامل بسبب مخاطر الخصوصية، مما يقيد بلا شك إمكانيات ونماذج الذكاء الاصطناعي.
FHE هو التشفير المتجانس بالكامل، والذي يسمح بإجراء عمليات حسابية مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات، والنتيجة الناتجة تتطابق مع نتيجة إجراء نفس العمليات على البيانات الواضحة.
توفر FHE حماية قوية لحساب الخصوصية في الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لقوة معالجة GPU بتنفيذ مهام تدريب النماذج والاستدلال في بيئة لا تمس البيانات الأصلية. وهذا يوفر مزايا كبيرة لشركات الذكاء الاصطناعي. يمكنها فتح خدمات API بأمان مع حماية الأسرار التجارية.
يدعم FHEML معالجة البيانات والنماذج بشكل مشفر على مدار دورة التعلم الآلي بأكملها، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة ويمنع مخاطر تسرب البيانات. من خلال هذه الطريقة، يعزز FHEML خصوصية البيانات، ويوفر إطارًا آمنًا للحوسبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
FHEML هو تكملة لـ ZKML، حيث يثبت ZKML التنفيذ الصحيح لتعلم الآلة، بينما يركز FHEML على إجراء الحسابات على البيانات المشفرة للحفاظ على خصوصية البيانات.
ثورة القوة الحاسوبية: حسابات الذكاء الاصطناعي في الشبكات اللامركزية
تتضاعف التعقيدات الحسابية للأنظمة الذكية الحالية كل 3 أشهر، مما يؤدي إلى زيادة هائلة في طلب قوة الحوسبة، تتجاوز بكثير العرض المتاح من موارد الحوسبة الحالية. على سبيل المثال، يتطلب تدريب نموذج لغوي كبير قوة حوسبة هائلة، تعادل 355 عامًا من وقت التدريب على جهاز واحد. هذه النقص في قوة الحوسبة لا يقتصر فقط على تقييد تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي، بل يجعل النماذج المتقدمة من الذكاء الاصطناعي بعيدة المنال بالنسبة لمعظم الباحثين والمطورين.
في الوقت نفسه، فإن نسبة استخدام وحدات معالجة الرسوميات العالمية أقل من 40%، بالإضافة إلى تباطؤ تحسين أداء المعالجات الدقيقة، ونقص الرقائق الناتج عن عوامل سلسلة التوريد والجغرافيا السياسية، كل هذه الأمور جعلت مشكلة توفير القدرة الحاسوبية أكثر تعقيدًا. يجد العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي أنفسهم في مأزق: إما شراء الأجهزة بأنفسهم، أو استئجار موارد سحابية، وهم في حاجة ماسة إلى طريقة لخدمة الحوسبة الاقتصادية والفعالة حسب الطلب.
توفر شبكة قوة الحوسبة القائمة على الذكاء الاصطناعي اللامركزية سوقًا لقوة الحوسبة اقتصادي وسهل الوصول إليه لشركات الذكاء الاصطناعي من خلال تجميع موارد GPU غير المستغلة على مستوى العالم. يمكن لمستخدمي طلبات الحوسبة نشر المهام الحسابية على الشبكة، حيث تقوم العقود الذكية بتوزيع المهام على عقد عمال المناجم التي تسهم في القوة الحاسوبية، يقوم العمال بتنفيذ المهام وتقديم النتائج، وبعد التحقق يحصلون على مكافآت نقاط. تعزز هذه الخطة من كفاءة استخدام الموارد وتساعد في حل مشكلة اختناق قوة الحوسبة في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي.
بجانب الشبكات العامة للحوسبة اللامركزية، هناك شبكات مخصصة للحوسبة التي تركز على تدريب الذكاء الاصطناعي والاستدلال. توفر هذه الشبكات سوق حوسبة عادل وشفاف، مما يكسر الاحتكار، ويخفض عتبة الدخول للتطبيقات، ويزيد من كفاءة استخدام الحوسبة. في نظام الويب 3، ستلعب الشبكات اللامركزية للحوسبة دورًا حاسمًا، مما يجذب المزيد من التطبيقات المبتكرة للانضمام، ويدفع معًا تطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي.
DePIN: تمكين Web3 للذكاء الاصطناعي على الحافة
تخيل أن هاتفك المحمول، وساعتك الذكية، وحتى الأجهزة الذكية في منزلك، تمتلك القدرة على تشغيل الذكاء الاصطناعي - هذه هي جاذبية الذكاء الاصطناعي الطرفي. إنه يجعل الحوسبة تحدث عند مصدر البيانات، مما يحقق انخفاضًا في زمن الاستجابة، ومعالجة في الوقت الحقيقي، مع حماية خصوصية المستخدمين. لقد تم استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي الطرفي في مجالات حيوية مثل القيادة الذاتية.
في مجال Web3، لدينا اسم أكثر ألفة - DePIN. يركز Web3 على اللامركزية وسيادة بيانات المستخدم، حيث يعزز DePIN حماية خصوصية المستخدم من خلال معالجة البيانات محليًا، مما يقلل من مخاطر تسريب البيانات؛ يمكن لآلية الاقتصاد الرمزي الأصلية في Web3 تحفيز عقد DePIN لتوفير موارد الحوسبة، مما يساعد في بناء نظام بيئي مستدام.
تتطور DePIN حاليًا بسرعة في بعض أنظمة سلسلة الكتل العامة، وأصبحت واحدة من المنصات المفضلة لنشر المشاريع. توفر TPS العالية، وتكاليف المعاملات المنخفضة، والابتكار التكنولوجي دعمًا قويًا لمشاريع DePIN. حاليًا، تتمتع مشاريع DePIN على هذه السلسلة العامة بقيمة سوقية ملحوظة، وقد حققت بعض المشاريع المعروفة تقدمًا ملحوظًا.
IMO: نموذج نشر جديد للذكاء الاصطناعي
تم اقتراح مفهوم IMO لأول مرة بواسطة بروتوكول معين، والذي يقوم بتوكن النموذج الذكي.
في النمط التقليدي، وبسبب غياب آلية مشاركة العائدات، بمجرد تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي وإدخاله السوق، غالبًا ما يجد المطورون صعوبة في الحصول على عائد مستمر من الاستخدام اللاحق للنموذج، خاصة عندما يتم دمج النموذج في منتجات وخدمات أخرى، يصبح من الصعب على المبدعين الأصليين تتبع الاستخدام، ناهيك عن الحصول على عائد منه. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تفتقر أداء النماذج وتأثيرها إلى الشفافية، مما يجعل المستثمرين المحتملين والمستخدمين يصعب عليهم تقييم قيمتها الحقيقية، مما يحد من الاعتراف السوقي للنموذج وإمكاناته التجارية.
تقدم IMO طريقة جديدة تمامًا لدعم التمويل ومشاركة القيمة لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، حيث يمكن للمستثمرين شراء رموز IMO ومشاركة العائدات الناتجة عن النموذج لاحقًا. تستخدم بروتوكول معين معيار ERC محدد، بالاشتراك مع تقنية oracle الذكاء الاصطناعي و OPML لضمان صحة نموذج الذكاء الاصطناعي وتمكين حاملي الرموز من مشاركة العائدات.
نموذج IMO يعزز الشفافية والثقة، ويشجع التعاون مفتوح المصدر، ويتكيف مع اتجاهات سوق التشفير، ويضخ الزخم في التنمية المستدامة لتقنية الذكاء الاصطناعي. لا يزال نموذج IMO في مرحلة التجريب الأولي، ولكن مع زيادة قبول السوق وتوسيع نطاق المشاركة، فإن ابتكاراته وقيمته المحتملة تستحق توقعاتنا.
وكيل الذكاء الاصطناعي: عصر جديد من تجربة التفاعل
يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي إدراك البيئة والتفكير بشكل مستقل واتخاذ إجراءات مناسبة لتحقيق الأهداف المحددة. بدعم من نماذج اللغة الكبيرة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي فهم اللغة الطبيعية، والتخطيط للقرارات، وتنفيذ المهام المعقدة. يمكن أن تعمل كوكيل افتراضي، من خلال التفاعل مع المستخدمين وتعلم تفضيلاتهم، وتقديم حلول مخصصة. في غياب التعليمات الواضحة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي أيضًا حل المشكلات بشكل مستقل، مما يزيد من الكفاءة ويخلق قيمة جديدة.
تقدم منصة تطبيقات AI الأصلية المفتوحة مجموعة شاملة وسهلة الاستخدام من أدوات الإبداع، تدعم المستخدمين في تكوين وظائف الروبوتات والمظهر والصوت، بالإضافة إلى الاتصال بمكتبات المعرفة الخارجية، وتهدف إلى بناء نظام بيئي مفتوح وعادل لمحتوى AI، من خلال استخدام تقنيات AI التوليدية، وتمكين الأفراد ليصبحوا مبدعين خارقين. قامت المنصة بتدريب نموذج لغوي كبير متخصص، مما يجعل الأداء التمثيلي أكثر إنسانية؛ يمكن لتقنية استنساخ الصوت تسريع التفاعل الشخصي لمنتجات AI، وخفض تكلفة توليد الصوت بنسبة 99%، حيث يمكن تحقيق استنساخ الصوت في دقيقة واحدة فقط. باستخدام وكالة AI المخصصة من هذه المنصة، يمكن الآن تطبيقها في مجالات متعددة مثل محادثات الفيديو، وتعلم اللغات، وتوليد الصور.
في دمج Web3 و AI ، هناك المزيد من الاستكشافات في مستوى البنية التحتية الحالية ، مثل كيفية الحصول على بيانات عالية الجودة ، وحماية خصوصية البيانات ، وكيفية استضافة النماذج على السلسلة ، وكيفية تحسين الاستخدام الفعال للقوة الحاسوبية اللامركزية ، وكيفية التحقق من النماذج اللغوية الكبيرة وغيرها من القضايا الرئيسية. مع التحسين التدريجي لهذه البنية التحتية ، لدينا أسباب للاعتقاد بأن دمج Web3 و AI سيولد مجموعة من نماذج الأعمال والخدمات المبتكرة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
دمج Web3 و AI: فتح نموذج جديد للإنترنت من الجيل التالي
دمج Web3 والذكاء الاصطناعي: فتح بنية تحتية جديدة للإنترنت من الجيل التالي
تعتبر Web3 كنموذج إنترنت جديد لامركزي ومفتوح وشفاف، لديها فرصة طبيعية للاندماج مع الذكاء الاصطناعي. في ظل الهيكل التقليدي المركزي، يتم التحكم بشكل صارم في موارد حساب الذكاء الاصطناعي والبيانات، بالإضافة إلى وجود تحديات مثل اختناقات القدرة الحاسوبية، تسرب الخصوصية، وصندوق الأسود الخوارزمي. بينما تعتمد Web3 على تقنية موزعة، يمكنها من خلال شبكة مشاركة القدرة الحاسوبية، سوق البيانات المفتوحة، والحوسبة الخصوصية، أن تضخ طاقة جديدة لتطوير الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، يمكن أن يقدم الذكاء الاصطناعي العديد من الإمكانيات لـ Web3، مثل تحسين العقود الذكية وخوارزميات مكافحة الغش، مما يساعد في بناء بيئتها. لذا، فإن استكشاف دمج Web3 والذكاء الاصطناعي يعتبر أمرًا حيويًا لبناء بنية تحتية للإنترنت من الجيل التالي، وإطلاق قيمة البيانات والقدرة الحاسوبية.
مدفوع بالبيانات: الأساس المتين للذكاء الاصطناعي وWeb3
البيانات هي القوة الدافعة الأساسية لتطور الذكاء الاصطناعي، مثلما يكون الوقود بالنسبة للمحرك. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى استيعاب كميات كبيرة من البيانات عالية الجودة للحصول على فهم عميق وقدرة استدلال قوية. لا توفر البيانات فقط الأساس لتدريب نماذج التعلم الآلي، بل تحدد أيضًا دقة وموثوقية النموذج.
توجد في نموذج الحصول على البيانات واستخدامها في الذكاء الاصطناعي المركزي التقليدي عدة مشكلات رئيسية:
يمكن لـ Web3 حل نقاط الألم في النماذج التقليدية من خلال نموذج بيانات لامركزي جديد:
على الرغم من ذلك، هناك بعض المشكلات في الحصول على البيانات من العالم الحقيقي، مثل تفاوت جودة البيانات، وصعوبة المعالجة، ونقص التنوع والتمثيل. قد تكون البيانات الاصطناعية هي نجمة مستقبل قطاع بيانات Web3. بناءً على تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي والمحاكاة، يمكن للبيانات الاصطناعية محاكاة خصائص البيانات الحقيقية، كإضافة فعالة للبيانات الحقيقية، مما يزيد من كفاءة استخدام البيانات. في مجالات مثل القيادة الذاتية، وتداول الأسواق المالية، وتطوير الألعاب، أظهرت البيانات الاصطناعية بالفعل إمكانات تطبيق ناضجة.
حماية الخصوصية: دور FHE في Web3
في عصر البيانات المدفوعة، أصبحت حماية الخصوصية محور اهتمام عالمي، حيث تعكس لوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) في الاتحاد الأوروبي الحماية الصارمة للخصوصية الشخصية. ومع ذلك، فإن هذا يطرح تحديات: بعض البيانات الحساسة لا يمكن الاستفادة منها بشكل كامل بسبب مخاطر الخصوصية، مما يقيد بلا شك إمكانيات ونماذج الذكاء الاصطناعي.
FHE هو التشفير المتجانس بالكامل، والذي يسمح بإجراء عمليات حسابية مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات، والنتيجة الناتجة تتطابق مع نتيجة إجراء نفس العمليات على البيانات الواضحة.
توفر FHE حماية قوية لحساب الخصوصية في الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لقوة معالجة GPU بتنفيذ مهام تدريب النماذج والاستدلال في بيئة لا تمس البيانات الأصلية. وهذا يوفر مزايا كبيرة لشركات الذكاء الاصطناعي. يمكنها فتح خدمات API بأمان مع حماية الأسرار التجارية.
يدعم FHEML معالجة البيانات والنماذج بشكل مشفر على مدار دورة التعلم الآلي بأكملها، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة ويمنع مخاطر تسرب البيانات. من خلال هذه الطريقة، يعزز FHEML خصوصية البيانات، ويوفر إطارًا آمنًا للحوسبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
FHEML هو تكملة لـ ZKML، حيث يثبت ZKML التنفيذ الصحيح لتعلم الآلة، بينما يركز FHEML على إجراء الحسابات على البيانات المشفرة للحفاظ على خصوصية البيانات.
ثورة القوة الحاسوبية: حسابات الذكاء الاصطناعي في الشبكات اللامركزية
تتضاعف التعقيدات الحسابية للأنظمة الذكية الحالية كل 3 أشهر، مما يؤدي إلى زيادة هائلة في طلب قوة الحوسبة، تتجاوز بكثير العرض المتاح من موارد الحوسبة الحالية. على سبيل المثال، يتطلب تدريب نموذج لغوي كبير قوة حوسبة هائلة، تعادل 355 عامًا من وقت التدريب على جهاز واحد. هذه النقص في قوة الحوسبة لا يقتصر فقط على تقييد تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي، بل يجعل النماذج المتقدمة من الذكاء الاصطناعي بعيدة المنال بالنسبة لمعظم الباحثين والمطورين.
في الوقت نفسه، فإن نسبة استخدام وحدات معالجة الرسوميات العالمية أقل من 40%، بالإضافة إلى تباطؤ تحسين أداء المعالجات الدقيقة، ونقص الرقائق الناتج عن عوامل سلسلة التوريد والجغرافيا السياسية، كل هذه الأمور جعلت مشكلة توفير القدرة الحاسوبية أكثر تعقيدًا. يجد العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي أنفسهم في مأزق: إما شراء الأجهزة بأنفسهم، أو استئجار موارد سحابية، وهم في حاجة ماسة إلى طريقة لخدمة الحوسبة الاقتصادية والفعالة حسب الطلب.
توفر شبكة قوة الحوسبة القائمة على الذكاء الاصطناعي اللامركزية سوقًا لقوة الحوسبة اقتصادي وسهل الوصول إليه لشركات الذكاء الاصطناعي من خلال تجميع موارد GPU غير المستغلة على مستوى العالم. يمكن لمستخدمي طلبات الحوسبة نشر المهام الحسابية على الشبكة، حيث تقوم العقود الذكية بتوزيع المهام على عقد عمال المناجم التي تسهم في القوة الحاسوبية، يقوم العمال بتنفيذ المهام وتقديم النتائج، وبعد التحقق يحصلون على مكافآت نقاط. تعزز هذه الخطة من كفاءة استخدام الموارد وتساعد في حل مشكلة اختناق قوة الحوسبة في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي.
بجانب الشبكات العامة للحوسبة اللامركزية، هناك شبكات مخصصة للحوسبة التي تركز على تدريب الذكاء الاصطناعي والاستدلال. توفر هذه الشبكات سوق حوسبة عادل وشفاف، مما يكسر الاحتكار، ويخفض عتبة الدخول للتطبيقات، ويزيد من كفاءة استخدام الحوسبة. في نظام الويب 3، ستلعب الشبكات اللامركزية للحوسبة دورًا حاسمًا، مما يجذب المزيد من التطبيقات المبتكرة للانضمام، ويدفع معًا تطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي.
DePIN: تمكين Web3 للذكاء الاصطناعي على الحافة
تخيل أن هاتفك المحمول، وساعتك الذكية، وحتى الأجهزة الذكية في منزلك، تمتلك القدرة على تشغيل الذكاء الاصطناعي - هذه هي جاذبية الذكاء الاصطناعي الطرفي. إنه يجعل الحوسبة تحدث عند مصدر البيانات، مما يحقق انخفاضًا في زمن الاستجابة، ومعالجة في الوقت الحقيقي، مع حماية خصوصية المستخدمين. لقد تم استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي الطرفي في مجالات حيوية مثل القيادة الذاتية.
في مجال Web3، لدينا اسم أكثر ألفة - DePIN. يركز Web3 على اللامركزية وسيادة بيانات المستخدم، حيث يعزز DePIN حماية خصوصية المستخدم من خلال معالجة البيانات محليًا، مما يقلل من مخاطر تسريب البيانات؛ يمكن لآلية الاقتصاد الرمزي الأصلية في Web3 تحفيز عقد DePIN لتوفير موارد الحوسبة، مما يساعد في بناء نظام بيئي مستدام.
تتطور DePIN حاليًا بسرعة في بعض أنظمة سلسلة الكتل العامة، وأصبحت واحدة من المنصات المفضلة لنشر المشاريع. توفر TPS العالية، وتكاليف المعاملات المنخفضة، والابتكار التكنولوجي دعمًا قويًا لمشاريع DePIN. حاليًا، تتمتع مشاريع DePIN على هذه السلسلة العامة بقيمة سوقية ملحوظة، وقد حققت بعض المشاريع المعروفة تقدمًا ملحوظًا.
IMO: نموذج نشر جديد للذكاء الاصطناعي
تم اقتراح مفهوم IMO لأول مرة بواسطة بروتوكول معين، والذي يقوم بتوكن النموذج الذكي.
في النمط التقليدي، وبسبب غياب آلية مشاركة العائدات، بمجرد تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي وإدخاله السوق، غالبًا ما يجد المطورون صعوبة في الحصول على عائد مستمر من الاستخدام اللاحق للنموذج، خاصة عندما يتم دمج النموذج في منتجات وخدمات أخرى، يصبح من الصعب على المبدعين الأصليين تتبع الاستخدام، ناهيك عن الحصول على عائد منه. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تفتقر أداء النماذج وتأثيرها إلى الشفافية، مما يجعل المستثمرين المحتملين والمستخدمين يصعب عليهم تقييم قيمتها الحقيقية، مما يحد من الاعتراف السوقي للنموذج وإمكاناته التجارية.
تقدم IMO طريقة جديدة تمامًا لدعم التمويل ومشاركة القيمة لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، حيث يمكن للمستثمرين شراء رموز IMO ومشاركة العائدات الناتجة عن النموذج لاحقًا. تستخدم بروتوكول معين معيار ERC محدد، بالاشتراك مع تقنية oracle الذكاء الاصطناعي و OPML لضمان صحة نموذج الذكاء الاصطناعي وتمكين حاملي الرموز من مشاركة العائدات.
نموذج IMO يعزز الشفافية والثقة، ويشجع التعاون مفتوح المصدر، ويتكيف مع اتجاهات سوق التشفير، ويضخ الزخم في التنمية المستدامة لتقنية الذكاء الاصطناعي. لا يزال نموذج IMO في مرحلة التجريب الأولي، ولكن مع زيادة قبول السوق وتوسيع نطاق المشاركة، فإن ابتكاراته وقيمته المحتملة تستحق توقعاتنا.
وكيل الذكاء الاصطناعي: عصر جديد من تجربة التفاعل
يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي إدراك البيئة والتفكير بشكل مستقل واتخاذ إجراءات مناسبة لتحقيق الأهداف المحددة. بدعم من نماذج اللغة الكبيرة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي فهم اللغة الطبيعية، والتخطيط للقرارات، وتنفيذ المهام المعقدة. يمكن أن تعمل كوكيل افتراضي، من خلال التفاعل مع المستخدمين وتعلم تفضيلاتهم، وتقديم حلول مخصصة. في غياب التعليمات الواضحة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي أيضًا حل المشكلات بشكل مستقل، مما يزيد من الكفاءة ويخلق قيمة جديدة.
تقدم منصة تطبيقات AI الأصلية المفتوحة مجموعة شاملة وسهلة الاستخدام من أدوات الإبداع، تدعم المستخدمين في تكوين وظائف الروبوتات والمظهر والصوت، بالإضافة إلى الاتصال بمكتبات المعرفة الخارجية، وتهدف إلى بناء نظام بيئي مفتوح وعادل لمحتوى AI، من خلال استخدام تقنيات AI التوليدية، وتمكين الأفراد ليصبحوا مبدعين خارقين. قامت المنصة بتدريب نموذج لغوي كبير متخصص، مما يجعل الأداء التمثيلي أكثر إنسانية؛ يمكن لتقنية استنساخ الصوت تسريع التفاعل الشخصي لمنتجات AI، وخفض تكلفة توليد الصوت بنسبة 99%، حيث يمكن تحقيق استنساخ الصوت في دقيقة واحدة فقط. باستخدام وكالة AI المخصصة من هذه المنصة، يمكن الآن تطبيقها في مجالات متعددة مثل محادثات الفيديو، وتعلم اللغات، وتوليد الصور.
في دمج Web3 و AI ، هناك المزيد من الاستكشافات في مستوى البنية التحتية الحالية ، مثل كيفية الحصول على بيانات عالية الجودة ، وحماية خصوصية البيانات ، وكيفية استضافة النماذج على السلسلة ، وكيفية تحسين الاستخدام الفعال للقوة الحاسوبية اللامركزية ، وكيفية التحقق من النماذج اللغوية الكبيرة وغيرها من القضايا الرئيسية. مع التحسين التدريجي لهذه البنية التحتية ، لدينا أسباب للاعتقاد بأن دمج Web3 و AI سيولد مجموعة من نماذج الأعمال والخدمات المبتكرة.