Web3 ve Yapay Zeka Entegrasyonu: Yeni Nesil İnternet Altyapısını Başlatmak
Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir internet paradigması olarak, yapay zeka ile doğal bir birleşim fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi mimaride, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kontrol altında tutulmakta ve hesaplama gücü darboğazları, gizlilik ihlalleri, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşı karşıya kalmaktadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayanarak, paylaşılan hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplaması gibi yollarla AI'nın gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI, Web3'e akıllı sözleşme optimizasyonu, sahtekarlıkla mücadele algoritmaları gibi birçok güçlendirme sağlayarak ekosistem inşasına katkıda bulunabilir. Bu nedenle, Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını oluşturmak ve veri ile hesaplama gücü değerini serbest bırakmak açısından son derece önemlidir.
Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli
Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür, tıpkı yakıtın bir motora olduğu gibi. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanabilmesi için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi işlemesi gerekmektedir. Veri, makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modelin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.
Geleneksel merkeziyetsiz AI veri elde etme ve kullanma modelinde aşağıdaki birkaç ana sorun bulunmaktadır:
Veri elde etme maliyetleri yüksek, küçük ve orta ölçekli işletmelerin bunu karşılaması zor.
Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleştirildi ve veri adaları oluşturdu.
Kişisel verilerin gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riski altındadır.
Web3, geleneksel modelin acı noktalarını çözmek için yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması sunabilir:
Merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplayarak, temizleme ve dönüştürme işlemlerinden geçirerek, AI model eğitimi için gerçek ve yüksek kaliteli veriler sunmak
"Etiket kazanma" modeli ile, token teşvikleri sayesinde dünya genelindeki çalışanların veri etiketleme faaliyetlerine katılmalarını sağlamak, küresel uzmanlığı bir araya getirerek verilerin analiz yeteneklerini artırmak.
Blockchain veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak verinin yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.
Yine de, gerçek dünya verilerini elde etmenin bazı sorunları vardır, örneğin veri kalitesinin tutarsız olması, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyetin yetersizliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyon üzerine inşa edilen sentetik veriler, gerçek verilerin özelliklerini taklit edebilir ve gerçek verilerin etkili bir tamamlayıcısı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda, sentetik veriler olgun uygulama potansiyelini göstermiştir.
Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü
Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir ilgi odağı haline gelmiştir. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi düzenlemelerin yürürlüğe girmesi, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri nedeniyle tam olarak kullanılamaması gibi zorlukları da beraberinde getirmiştir ki bu da AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini kısıtlamaktadır.
FHE yani tamamen homomorfik şifreleme, verilerin şifrelenmiş hali üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmaya izin verir. Bu, verileri şifrelerinden çözmeye gerek kalmadan yapılabilir ve hesaplama sonuçları, açık metin veriler üzerinde yapılan aynı hesaplamaların sonuçlarıyla tutarlıdır.
FHE, AI gizlilik hesaplamasına sağlam bir koruma sağlar ve GPU hesaplama gücünün ham verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirmesine imkan tanır. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar sunar. Ticari sırlarını korurken API hizmetlerini güvenli bir şekilde açabilirler.
FHEML, veri ve modellerin makine öğrenimi döngüsü boyunca şifrelenmesini destekleyerek hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı riskini önler. Bu şekilde, FHEML veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar.
FHEML, ZKML'nin tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlarken, FHEML, veri gizliliğini korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplama yapmaya vurgu yapar.
Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplama
Mevcut AI sisteminin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkmakta ve bu da hesaplama gücü talebinde büyük bir artışa neden olmakta, mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini çok aşmaktadır. Örneğin, büyük bir dil modelinin eğitimi için gereken hesaplama gücü, tek bir cihazda 355 yıllık eğitim süresine eşdeğerdir. Böyle bir hesaplama gücü eksikliği, sadece AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda bu yüksek düzeydeki AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilemez hale gelmesine neden olmaktadır.
Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında, mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerden kaynaklanan çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI profesyonelleri bir ikilem içinde: ya kendileri donanım satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, ihtiyaçları olan, talebe dayalı, ekonomik açıdan verimli bir hesaplama hizmet modeli arıyorlar.
Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki boş GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine hem ekonomik hem de erişimi kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler, ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir; akıllı sözleşmeler, görevleri hesaplama gücü sağlayan madenci düğümlerine dağıtır. Madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları teslim eder; doğrulandıktan sonra puan ödülü alırlar. Bu çözüm, kaynak verimliliğini artırmakta ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olmaktadır.
Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimi ve çıkarımı üzerine odaklanan özel hesaplama ağları da bulunmaktadır. Bu ağlar, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelci yapıları kırmakta, uygulama giriş engellerini azaltmakta ve hesaplama kaynaklarının verimliliğini artırmaktadır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağları kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi dapp'in katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulanmasını birlikte destekleyecektir.
DePIN: Web3'ün Kenar AI'ye Güç Vermesi
Hayal edin ki, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evinizdeki akıllı cihazlar, AI çalıştırma yeteneğine sahip — işte kenar AI'nın cazibesi burada yatıyor. Hesaplama, verilerin üretildiği kaynakta gerçekleşiyor, düşük gecikme ile gerçek zamanlı işlem sağlıyor ve kullanıcıların gizliliğini koruyor. Kenar AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda zaten uygulanıyor.
Web3 alanında daha aşina olduğumuz bir isim var - DePIN. Web3, merkeziyetsizliği ve kullanıcı verilerinin egemenliğini vurgularken, DePIN yerel olarak verileri işleyerek kullanıcı gizliliğini artırabilir ve veri sızıntısı riskini azaltabilir; Web3'ün yerel token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik edebilir ve sürdürülebilir bir ekosistem oluşturabilir.
Şu anda DePIN, bazı kamu blok zinciri ekosistemlerinde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için birinci tercih platformlarından biri haline geliyor. Yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikler, DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Şu anda, bu kamu blok zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri kayda değer, bazı tanınmış projeler önemli ilerlemeler kaydetti.
IMO: AI modelinin yeni paradigmalarının yayınlanması
IMO kavramı, belirli bir protokol tarafından ilk olarak önerilmiş olup, AI modellerinin tokenleştirilmesini sağlamaktadır.
Geleneksel modelde, gelir paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, bir AI model geliştirildiğinde ve piyasaya sürüldüğünde, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmesi genellikle zordur; özellikle model diğer ürünler ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcının kullanım durumunu takip etmesi zorlaşır, bununla birlikte gelir elde etmesi de imkansız hale gelir. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkinliği genellikle şeffaflıktan yoksundur, bu da potansiyel yatırımcılar ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmesini zorlaştırır, bu da modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini sınırlamaktadır.
IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yolu sunmaktadır. Yatırımcılar, IMO tokenlerini satın alarak modelin gelecekte ürettiği gelirlerden pay alabilirler. Belirli bir protokol, AI oracle ve OPML teknolojisini bir araya getirerek AI modelinin gerçekliğini sağlamakta ve token sahiplerinin gelir paylaşımını mümkün kılmaktadır.
IMO modeli, şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik etmekte, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlamakta ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırmaktadır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak pazarın kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri hepimizi heyecanlandırmaktadır.
AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı
AI Ajansı, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünme yeteneğine sahip olabilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajansı sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme planlaması yapabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim kurarak tercihlerini öğrenen sanal asistanlar olarak hizmet verebilirler ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Açık bir talimat olmadan bile, AI Ajansı kendi başına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.
Açık bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve harici bilgi havuzlarıyla bağlantı kurmasını destekleyen kapsamlı ve kullanıcı dostu bir yaratım araç seti sunmaktadır. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı amaçlamakta ve üretken AI teknolojilerini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmeyi hedeflemektedir. Platform, rol yapma deneyimini daha insani hale getirmek için özel büyük dil modelleri eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimlerini hızlandırabilir, ses sentezi maliyetini %99 oranında azaltabilir ve ses klonlama yalnızca 1 dakika içinde gerçekleştirilebilir. Bu platformda özelleştirilen AI Ajansı, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görsel oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilmektedir.
Web3 ve AI'nin birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfine odaklanılmıştır. Yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, modelin zincir üzerinde nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplamanın verimli kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi kilit sorunlar vardır. Bu altyapıların kademeli olarak iyileşmesiyle, Web3 ve AI'nin birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetler doğuracağına inanmak için nedenlerimiz var.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Web3 ve AI entegrasyonu: Yeni nesil internetin yeni paradigmasını başlatmak
Web3 ve Yapay Zeka Entegrasyonu: Yeni Nesil İnternet Altyapısını Başlatmak
Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir internet paradigması olarak, yapay zeka ile doğal bir birleşim fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi mimaride, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kontrol altında tutulmakta ve hesaplama gücü darboğazları, gizlilik ihlalleri, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşı karşıya kalmaktadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayanarak, paylaşılan hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplaması gibi yollarla AI'nın gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI, Web3'e akıllı sözleşme optimizasyonu, sahtekarlıkla mücadele algoritmaları gibi birçok güçlendirme sağlayarak ekosistem inşasına katkıda bulunabilir. Bu nedenle, Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını oluşturmak ve veri ile hesaplama gücü değerini serbest bırakmak açısından son derece önemlidir.
Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli
Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür, tıpkı yakıtın bir motora olduğu gibi. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanabilmesi için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi işlemesi gerekmektedir. Veri, makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modelin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.
Geleneksel merkeziyetsiz AI veri elde etme ve kullanma modelinde aşağıdaki birkaç ana sorun bulunmaktadır:
Web3, geleneksel modelin acı noktalarını çözmek için yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması sunabilir:
Yine de, gerçek dünya verilerini elde etmenin bazı sorunları vardır, örneğin veri kalitesinin tutarsız olması, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyetin yetersizliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyon üzerine inşa edilen sentetik veriler, gerçek verilerin özelliklerini taklit edebilir ve gerçek verilerin etkili bir tamamlayıcısı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda, sentetik veriler olgun uygulama potansiyelini göstermiştir.
Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü
Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir ilgi odağı haline gelmiştir. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi düzenlemelerin yürürlüğe girmesi, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri nedeniyle tam olarak kullanılamaması gibi zorlukları da beraberinde getirmiştir ki bu da AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini kısıtlamaktadır.
FHE yani tamamen homomorfik şifreleme, verilerin şifrelenmiş hali üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmaya izin verir. Bu, verileri şifrelerinden çözmeye gerek kalmadan yapılabilir ve hesaplama sonuçları, açık metin veriler üzerinde yapılan aynı hesaplamaların sonuçlarıyla tutarlıdır.
FHE, AI gizlilik hesaplamasına sağlam bir koruma sağlar ve GPU hesaplama gücünün ham verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirmesine imkan tanır. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar sunar. Ticari sırlarını korurken API hizmetlerini güvenli bir şekilde açabilirler.
FHEML, veri ve modellerin makine öğrenimi döngüsü boyunca şifrelenmesini destekleyerek hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı riskini önler. Bu şekilde, FHEML veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar.
FHEML, ZKML'nin tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlarken, FHEML, veri gizliliğini korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplama yapmaya vurgu yapar.
Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplama
Mevcut AI sisteminin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkmakta ve bu da hesaplama gücü talebinde büyük bir artışa neden olmakta, mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini çok aşmaktadır. Örneğin, büyük bir dil modelinin eğitimi için gereken hesaplama gücü, tek bir cihazda 355 yıllık eğitim süresine eşdeğerdir. Böyle bir hesaplama gücü eksikliği, sadece AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda bu yüksek düzeydeki AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilemez hale gelmesine neden olmaktadır.
Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında, mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerden kaynaklanan çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI profesyonelleri bir ikilem içinde: ya kendileri donanım satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, ihtiyaçları olan, talebe dayalı, ekonomik açıdan verimli bir hesaplama hizmet modeli arıyorlar.
Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki boş GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine hem ekonomik hem de erişimi kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler, ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir; akıllı sözleşmeler, görevleri hesaplama gücü sağlayan madenci düğümlerine dağıtır. Madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları teslim eder; doğrulandıktan sonra puan ödülü alırlar. Bu çözüm, kaynak verimliliğini artırmakta ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olmaktadır.
Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimi ve çıkarımı üzerine odaklanan özel hesaplama ağları da bulunmaktadır. Bu ağlar, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelci yapıları kırmakta, uygulama giriş engellerini azaltmakta ve hesaplama kaynaklarının verimliliğini artırmaktadır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağları kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi dapp'in katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulanmasını birlikte destekleyecektir.
DePIN: Web3'ün Kenar AI'ye Güç Vermesi
Hayal edin ki, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evinizdeki akıllı cihazlar, AI çalıştırma yeteneğine sahip — işte kenar AI'nın cazibesi burada yatıyor. Hesaplama, verilerin üretildiği kaynakta gerçekleşiyor, düşük gecikme ile gerçek zamanlı işlem sağlıyor ve kullanıcıların gizliliğini koruyor. Kenar AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda zaten uygulanıyor.
Web3 alanında daha aşina olduğumuz bir isim var - DePIN. Web3, merkeziyetsizliği ve kullanıcı verilerinin egemenliğini vurgularken, DePIN yerel olarak verileri işleyerek kullanıcı gizliliğini artırabilir ve veri sızıntısı riskini azaltabilir; Web3'ün yerel token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik edebilir ve sürdürülebilir bir ekosistem oluşturabilir.
Şu anda DePIN, bazı kamu blok zinciri ekosistemlerinde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için birinci tercih platformlarından biri haline geliyor. Yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikler, DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Şu anda, bu kamu blok zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri kayda değer, bazı tanınmış projeler önemli ilerlemeler kaydetti.
IMO: AI modelinin yeni paradigmalarının yayınlanması
IMO kavramı, belirli bir protokol tarafından ilk olarak önerilmiş olup, AI modellerinin tokenleştirilmesini sağlamaktadır.
Geleneksel modelde, gelir paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, bir AI model geliştirildiğinde ve piyasaya sürüldüğünde, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmesi genellikle zordur; özellikle model diğer ürünler ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcının kullanım durumunu takip etmesi zorlaşır, bununla birlikte gelir elde etmesi de imkansız hale gelir. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkinliği genellikle şeffaflıktan yoksundur, bu da potansiyel yatırımcılar ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmesini zorlaştırır, bu da modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini sınırlamaktadır.
IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yolu sunmaktadır. Yatırımcılar, IMO tokenlerini satın alarak modelin gelecekte ürettiği gelirlerden pay alabilirler. Belirli bir protokol, AI oracle ve OPML teknolojisini bir araya getirerek AI modelinin gerçekliğini sağlamakta ve token sahiplerinin gelir paylaşımını mümkün kılmaktadır.
IMO modeli, şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik etmekte, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlamakta ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırmaktadır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak pazarın kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri hepimizi heyecanlandırmaktadır.
AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı
AI Ajansı, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünme yeteneğine sahip olabilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajansı sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme planlaması yapabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim kurarak tercihlerini öğrenen sanal asistanlar olarak hizmet verebilirler ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Açık bir talimat olmadan bile, AI Ajansı kendi başına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.
Açık bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve harici bilgi havuzlarıyla bağlantı kurmasını destekleyen kapsamlı ve kullanıcı dostu bir yaratım araç seti sunmaktadır. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı amaçlamakta ve üretken AI teknolojilerini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmeyi hedeflemektedir. Platform, rol yapma deneyimini daha insani hale getirmek için özel büyük dil modelleri eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimlerini hızlandırabilir, ses sentezi maliyetini %99 oranında azaltabilir ve ses klonlama yalnızca 1 dakika içinde gerçekleştirilebilir. Bu platformda özelleştirilen AI Ajansı, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görsel oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilmektedir.
Web3 ve AI'nin birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfine odaklanılmıştır. Yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, modelin zincir üzerinde nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplamanın verimli kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi kilit sorunlar vardır. Bu altyapıların kademeli olarak iyileşmesiyle, Web3 ve AI'nin birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetler doğuracağına inanmak için nedenlerimiz var.