AI ve şifreleme teknolojisiyle yönlendirilen otomasyon devrimi: Botların "ChatGPT anı"
ChatGPT'nin ortaya çıkması, insanlığın yapay zeka ile ilgili algı beklentilerini tamamen değiştirdi. Ancak, klasik bilim kurgu eserlerine bakıldığında, insanlığın gerçek hayali fiziksel dünyada etkileşimde bulunabilen insansı Botlar.
Botlar alanındaki "ChatGPT anı" yakında geliyor. Bu makalede, yapay zekanın son yıllardaki atılımlarının sektörü nasıl dönüştürdüğünü, batarya teknolojisi, gecikme optimizasyonu ve veri toplama iyileştirmelerinin gelecekteki manzarayı nasıl şekillendireceğini ve şifreleme teknolojisinin bu süreçteki rolünü inceleyeceğiz. Ayrıca, robot güvenliği, finansman, değerlendirme ve eğitim gibi önemli odaklanan dikey alanları da açıklayacağız.
1. Değişim Unsurları
Yapay zeka突破
Çok modlu büyük dil modellerindeki ilerlemeler, Botların karmaşık görevleri yerine getirmek için gereken "beyin" ile donatılmasını sağlıyor. Botlar, çevreyi genellikle görsel ve işitsel algılarla algılıyor.
Geleneksel bilgisayarla görme modelleri nesne tespiti veya sınıflandırmada uzmandır, ancak eylem talimatlarına dönüştürmekte zorlanır. Büyük dil modelleri metin anlama ve üretme konusunda mükemmel performans gösterirken, fiziksel dünyayı algılama yetenekleriyle sınırlıdır.
Görsel-Dil-Eylem Modeli ( VLA ), Botların görsel algılama, dil anlama ve fiziksel eylemi tek bir çerçevede entegre etmesini sağlıyor. Bir AI şirketinin geliştirdiği genel insansı robot kontrol modeli, sıfır örnek genelleme yeteneği ve çift sistem mimarisi ile sektöre yeni bir standart getiriyor.
Ekonomik Botlar gerçeğe dönüşüyor
Dünyayı değiştiren teknolojiler yaygınlaşma potansiyeline sahiptir. Botlar fiyatı sıradan bir otomobilin veya en düşük yıllık gelirin altına düştüğünde, fiziksel işlerin ve günlük işlerimizin esasen botlar tarafından gerçekleştirildiği bir dünya hayal etmek şaşırtıcı değildir.
Depolamadan tüketici pazarına geçiş
Botlar teknolojisi depo çözümlerinden tüketim alanına genişlemektedir. Robot şirketleri artık sadece üretim fabrikalarına özel robotlar yapmakla sınırlı kalmıyor, daha evrensel olan insansı robotlar geliştirmeye yöneliyor.
Maliyet, ölçeklenebilirliğin ana darboğazlarından biridir. Saatlik toplam maliyetin, ilgili sektörlerin ortalama ücret seviyesinin altında olması rekabetçi olmasını sağlar. Depolama alanına tam olarak nüfuz etmek için, Botların saatlik toplam maliyeti 31.39 doların altında olmalıdır. En büyük tüketici pazarında - özel eğitim ve sağlık hizmetleri alanında, bu maliyetin 35.18 doların altında tutulması gerekmektedir.
2. Botlar teknolojisinin bir sonraki atılımı
Pil optimizasyonu
Pil teknolojisi her zaman kullanıcı dostu Botların en büyük engeli olmuştur. Şu anda ana akım Botlar tek seferde yalnızca 90 dakikadan 2 saate kadar dayanabiliyor. Otonom şarj ve bağlantı altyapısı önemli gelişim alanları haline gelmiştir. Botların şarj edilmesi esasen iki modda gerçekleşmektedir: pil değiştirme ve doğrudan şarj.
gecikme optimizasyonu
Düşük gecikme işlemleri çevre algılama ve uzaktan kontrol olmak üzere iki kategoriye ayrılabilir. 50 milisaniyenin altındaki algılama gecikmesi insan refleks hızına eşittir, bu eşik değerinin üzerindeki herhangi bir gecikme Botların hareketlerini hantal hale getirecektir. Bu nedenle, %90'lık kararların yerel olarak tek bir görsel-dil-eylem ağı üzerinden tamamlanması gerekmektedir.
veri toplama optimizasyonu
Veri toplamanın başlıca üç yolu vardır: gerçek dünya video verileri, sentetik veriler ve uzaktan kontrol verileri. En büyük potansiyele sahip olan uzaktan kontrol, ancak insan gücü maliyeti en büyük kısıtlama faktörüdür. Özel donanım geliştirme de yüksek kaliteli veri toplama için yeni çözümler sunmaktadır.
3. Önemli Keşif Alanları
şifreleme teknolojisi ve Botlar entegrasyonu
Şifreleme teknolojisi, altyapı entegrasyonu, gecikme optimizasyonu ve veri toplama alanlarında verimliliği artırabilir:
Merkeziyetsiz fiziksel altyapı ağı ( DePIN ), şarj altyapısını devrim niteliğinde değiştirmeyi vaat ediyor.
DePIN, dağıtık altyapıyı kullanarak uzaktan kontrol gecikmesini optimize edebilir.
DePIN, üçüncü tarafların uzaktan kontrol verilerini sağlaması için şifreleme tokenleri ile teşvik ederek veri toplama maliyetlerini düşürür.
Güvenlik her zaman temel endişe olmuştur
Botlar güvenliği, toplumun kabulü için ana bir ön koşuldur. Ekonomik güvenlik, botlar ekosisteminin refahının temel taşlarından biridir. Bir şirket, şifreleme ile cihaz kimlik doğrulaması, fiziksel varlık doğrulaması ve kaynak edinimini gerçekleştiren merkeziyetsiz bir bot koordinasyon katmanı inşa ediyor.
Üçüncü taraf yeniden teminat ağı da eşit güvence sağlayabilir. Bu model, işletmeleri güvenliği öncelikli hale getirmeye teşvik ederken, teminat havuzunun sigorta mekanizması aracılığıyla tüketici kabulünü artırır.
AI'den farklı olarak, Botlar alanında sınırlı finansman ile başlangıç yapmak zordur. Botların yaygınlaşması için, geliştirme eşiği AI uygulama geliştirmeye benzer bir kolaylık seviyesine indirilmelidir. Üç alanda iyileştirme imkanı bulunmaktadır: finansman mekanizması, değerlendirme sistemi ve eğitim ekosistemi.
Bir şifreleme Botlar şirketi açık kaynaklı projeyi ilerletiyor, orijinal donanımı ekonomik farkındalığı olan yükseltilebilir akıllı varlıklara dönüştürüyor. Görsel, dil ve hareket planlama modülleri, cep telefonu uygulamaları gibi tak-çıkar şeklinde kullanılabiliyor, tüm akıl yürütme adımları sade İngilizce ile sunuluyor.
Yapılandırılmış kapsayıcı eğitim sistemi, Botlar alanında yetenek akışının sağlanmasında kritik öneme sahiptir. Bazı şirketler, ABD K-12 devlet okullarında insansı Botlar temelli genel eğitim müfredatını tanıtmaya başladılar.
5. Gelecek Perspektifi
Görsel-Dil-Eylem Modeli ( VLA )'in yeniliği ve ölçek ekonomisi etkisi, ekonomik, verimli ve evrensel insansı robotların ortaya çıkmasına neden olmuştur. Depo robotlarının tüketici pazarına genişlemesiyle birlikte, güvenlik, finansman modeli ve değerlendirme sistemi kritik keşif yönleri haline gelmiştir. Şifreleme teknolojisi, güvenlik için ekonomik teminat sağlama, şarj altyapısını optimize etme, gecikme performansını artırma ve veri toplama kanalları gibi yollarla robotların gelişimini destekleyecektir.
View Original
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.
14 Likes
Reward
14
5
Repost
Share
Comment
0/400
SnapshotLaborer
· 7h ago
Boğa ah sonunda Botlar tarafından yerini alacak. Hadi iyi bir şekilde tembellik yapalım.
View OriginalReply0
AirdropLicker
· 7h ago
Aman Tanrım, ne zaman botlarım token yüklememe yardımcı olacak?
View OriginalReply0
NftDataDetective
· 7h ago
doğruyu söylemek gerekirse bu "robotlar için chatgpt anı" olayı biraz zorlanmış gibi geliyor... dürüst olmak gerekirse hala faydalı bir şeye yıllar var.
AI destekli Botlar devrimi: ChatGPT'den insansı Botlara geçiş
AI ve şifreleme teknolojisiyle yönlendirilen otomasyon devrimi: Botların "ChatGPT anı"
ChatGPT'nin ortaya çıkması, insanlığın yapay zeka ile ilgili algı beklentilerini tamamen değiştirdi. Ancak, klasik bilim kurgu eserlerine bakıldığında, insanlığın gerçek hayali fiziksel dünyada etkileşimde bulunabilen insansı Botlar.
Botlar alanındaki "ChatGPT anı" yakında geliyor. Bu makalede, yapay zekanın son yıllardaki atılımlarının sektörü nasıl dönüştürdüğünü, batarya teknolojisi, gecikme optimizasyonu ve veri toplama iyileştirmelerinin gelecekteki manzarayı nasıl şekillendireceğini ve şifreleme teknolojisinin bu süreçteki rolünü inceleyeceğiz. Ayrıca, robot güvenliği, finansman, değerlendirme ve eğitim gibi önemli odaklanan dikey alanları da açıklayacağız.
1. Değişim Unsurları
Yapay zeka突破
Çok modlu büyük dil modellerindeki ilerlemeler, Botların karmaşık görevleri yerine getirmek için gereken "beyin" ile donatılmasını sağlıyor. Botlar, çevreyi genellikle görsel ve işitsel algılarla algılıyor.
Geleneksel bilgisayarla görme modelleri nesne tespiti veya sınıflandırmada uzmandır, ancak eylem talimatlarına dönüştürmekte zorlanır. Büyük dil modelleri metin anlama ve üretme konusunda mükemmel performans gösterirken, fiziksel dünyayı algılama yetenekleriyle sınırlıdır.
Görsel-Dil-Eylem Modeli ( VLA ), Botların görsel algılama, dil anlama ve fiziksel eylemi tek bir çerçevede entegre etmesini sağlıyor. Bir AI şirketinin geliştirdiği genel insansı robot kontrol modeli, sıfır örnek genelleme yeteneği ve çift sistem mimarisi ile sektöre yeni bir standart getiriyor.
Ekonomik Botlar gerçeğe dönüşüyor
Dünyayı değiştiren teknolojiler yaygınlaşma potansiyeline sahiptir. Botlar fiyatı sıradan bir otomobilin veya en düşük yıllık gelirin altına düştüğünde, fiziksel işlerin ve günlük işlerimizin esasen botlar tarafından gerçekleştirildiği bir dünya hayal etmek şaşırtıcı değildir.
Depolamadan tüketici pazarına geçiş
Botlar teknolojisi depo çözümlerinden tüketim alanına genişlemektedir. Robot şirketleri artık sadece üretim fabrikalarına özel robotlar yapmakla sınırlı kalmıyor, daha evrensel olan insansı robotlar geliştirmeye yöneliyor.
Maliyet, ölçeklenebilirliğin ana darboğazlarından biridir. Saatlik toplam maliyetin, ilgili sektörlerin ortalama ücret seviyesinin altında olması rekabetçi olmasını sağlar. Depolama alanına tam olarak nüfuz etmek için, Botların saatlik toplam maliyeti 31.39 doların altında olmalıdır. En büyük tüketici pazarında - özel eğitim ve sağlık hizmetleri alanında, bu maliyetin 35.18 doların altında tutulması gerekmektedir.
2. Botlar teknolojisinin bir sonraki atılımı
Pil optimizasyonu
Pil teknolojisi her zaman kullanıcı dostu Botların en büyük engeli olmuştur. Şu anda ana akım Botlar tek seferde yalnızca 90 dakikadan 2 saate kadar dayanabiliyor. Otonom şarj ve bağlantı altyapısı önemli gelişim alanları haline gelmiştir. Botların şarj edilmesi esasen iki modda gerçekleşmektedir: pil değiştirme ve doğrudan şarj.
gecikme optimizasyonu
Düşük gecikme işlemleri çevre algılama ve uzaktan kontrol olmak üzere iki kategoriye ayrılabilir. 50 milisaniyenin altındaki algılama gecikmesi insan refleks hızına eşittir, bu eşik değerinin üzerindeki herhangi bir gecikme Botların hareketlerini hantal hale getirecektir. Bu nedenle, %90'lık kararların yerel olarak tek bir görsel-dil-eylem ağı üzerinden tamamlanması gerekmektedir.
veri toplama optimizasyonu
Veri toplamanın başlıca üç yolu vardır: gerçek dünya video verileri, sentetik veriler ve uzaktan kontrol verileri. En büyük potansiyele sahip olan uzaktan kontrol, ancak insan gücü maliyeti en büyük kısıtlama faktörüdür. Özel donanım geliştirme de yüksek kaliteli veri toplama için yeni çözümler sunmaktadır.
3. Önemli Keşif Alanları
şifreleme teknolojisi ve Botlar entegrasyonu
Şifreleme teknolojisi, altyapı entegrasyonu, gecikme optimizasyonu ve veri toplama alanlarında verimliliği artırabilir:
Güvenlik her zaman temel endişe olmuştur
Botlar güvenliği, toplumun kabulü için ana bir ön koşuldur. Ekonomik güvenlik, botlar ekosisteminin refahının temel taşlarından biridir. Bir şirket, şifreleme ile cihaz kimlik doğrulaması, fiziksel varlık doğrulaması ve kaynak edinimini gerçekleştiren merkeziyetsiz bir bot koordinasyon katmanı inşa ediyor.
Üçüncü taraf yeniden teminat ağı da eşit güvence sağlayabilir. Bu model, işletmeleri güvenliği öncelikli hale getirmeye teşvik ederken, teminat havuzunun sigorta mekanizması aracılığıyla tüketici kabulünü artırır.
4. Botlar teknolojisi yelpazesindeki boşluğu doldurmak
AI'den farklı olarak, Botlar alanında sınırlı finansman ile başlangıç yapmak zordur. Botların yaygınlaşması için, geliştirme eşiği AI uygulama geliştirmeye benzer bir kolaylık seviyesine indirilmelidir. Üç alanda iyileştirme imkanı bulunmaktadır: finansman mekanizması, değerlendirme sistemi ve eğitim ekosistemi.
Bir şifreleme Botlar şirketi açık kaynaklı projeyi ilerletiyor, orijinal donanımı ekonomik farkındalığı olan yükseltilebilir akıllı varlıklara dönüştürüyor. Görsel, dil ve hareket planlama modülleri, cep telefonu uygulamaları gibi tak-çıkar şeklinde kullanılabiliyor, tüm akıl yürütme adımları sade İngilizce ile sunuluyor.
Yapılandırılmış kapsayıcı eğitim sistemi, Botlar alanında yetenek akışının sağlanmasında kritik öneme sahiptir. Bazı şirketler, ABD K-12 devlet okullarında insansı Botlar temelli genel eğitim müfredatını tanıtmaya başladılar.
5. Gelecek Perspektifi
Görsel-Dil-Eylem Modeli ( VLA )'in yeniliği ve ölçek ekonomisi etkisi, ekonomik, verimli ve evrensel insansı robotların ortaya çıkmasına neden olmuştur. Depo robotlarının tüketici pazarına genişlemesiyle birlikte, güvenlik, finansman modeli ve değerlendirme sistemi kritik keşif yönleri haline gelmiştir. Şifreleme teknolojisi, güvenlik için ekonomik teminat sağlama, şarj altyapısını optimize etme, gecikme performansını artırma ve veri toplama kanalları gibi yollarla robotların gelişimini destekleyecektir.