تقدم Web3، باعتبارها نموذج إنترنت جديد لامركزي ومفتوح وشفاف، فرصة طبيعية للاندماج مع الذكاء الاصطناعي. في إطار البنية التقليدية المركزية، تواجه موارد حساب الذكاء الاصطناعي والبيانات قيودًا صارمة، وتتعرض لتحديات متعددة مثل قوة الحوسبة المحدودة، تسرب الخصوصية، وعدم شفافية الخوارزمية. بينما تعتمد Web3 على تقنية موزعة، يمكن أن توفر قوة الحوسبة من خلال شبكة مشتركة، سوق بيانات مفتوحة، وحسابات الخصوصية، مما يوفر دافعًا جديدًا لتطوير الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، يمكن أن يساهم الذكاء الاصطناعي أيضًا في تعزيز Web3 بعدة طرق، مثل تحسين العقود الذكية، والخوارزميات المضادة للغش، مما يعزز بناء نظامه البيئي. لذلك، فإن استكشاف دمج Web3 والذكاء الاصطناعي له أهمية كبيرة في بناء بنية تحتية للإنترنت من الجيل التالي، وإطلاق قيمة البيانات وقوة الحوسبة.
بيانات مدفوعة: AI و Web3 الأساس المتين
البيانات هي القوة الدافعة الأساسية لتطوير 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، حيث لا توفر البيانات فقط الأساس للتدريب على نماذج التعلم الآلي، بل تحدد أيضاً دقة وموثوقية النموذج.
توجد المشكلات الرئيسية التالية في نموذج الحصول على البيانات واستخدامها في الذكاء الاصطناعي المركزي التقليدي:
تكلفة الحصول على البيانات مرتفعة، مما يجعل من الصعب على الشركات الصغيرة والمتوسطة تحملها.
يتم احتكار موارد البيانات من قبل شركات التكنولوجيا الكبرى، مما يشكل جزر بيانات
خصوصية البيانات الشخصية تواجه مخاطر التسريب والإساءة
يمكن لـ Web3 حل نقاط الألم في النموذج التقليدي من خلال نموذج بيانات لامركزي جديد:
يمكن للمستخدمين بيع الموارد الشبكية غير المستخدمة لشركات الذكاء الاصطناعي، لجمع البيانات من الشبكة بشكل لامركزي، وبعد التنظيف والتحويل، لتوفير بيانات حقيقية وعالية الجودة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
اعتماد نموذج "label to earn"، من خلال حوافز الرموز لتحفيز العاملين في جميع أنحاء العالم على المشاركة في توضيح البيانات، وجمع الخبرات العالمية، وتعزيز قدرات تحليل البيانات
منصة تداول بيانات البلوكشين توفر بيئة تداول شفافة وعامة لطرفي العرض والطلب على البيانات، وتعزز الابتكار ومشاركة البيانات
ومع ذلك، لا تزال هناك بعض المشكلات في الحصول على البيانات من العالم الحقيقي، مثل تفاوت جودة البيانات، وصعوبة المعالجة، ونقص التنوع والتمثيل. قد تصبح البيانات المُصنَّعة نجمًا في مجال بيانات Web3 في المستقبل. استنادًا إلى تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي والمحاكاة، يمكن للبيانات المُصنَّعة محاكاة خصائص البيانات الحقيقية، مما يجعلها مكملًا فعالًا، وزيادة كفاءة استخدام البيانات. في مجالات مثل القيادة الذاتية، وتداول الأسواق المالية، وتطوير الألعاب، أظهرت البيانات المُصنَّعة إمكانيات تطبيق ناضجة.
حماية الخصوصية: دور FHE في Web3
في عصر البيانات المدفوعة، أصبحت حماية الخصوصية محور اهتمام عالمي، ويعكس إصدار القوانين ذات الصلة الحماية الصارمة للخصوصية الشخصية. ومع ذلك، فإن هذا يجلب تحديات: بعض البيانات الحساسة لا يمكن الاستفادة منها بشكل كامل بسبب مخاطر الخصوصية، مما يحد من إمكانيات نماذج الذكاء الاصطناعي وقدرتها على الاستدلال.
FHE هو تشفير متجانس بالكامل، يسمح بإجراء عمليات حسابية مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات، وتكون نتائج الحساب متطابقة مع نتائج البيانات النصية.
توفر FHE حماية قوية لحوسبة الخصوصية للذكاء الاصطناعي، مما يسمح لقوة الحوسبة لوحدات معالجة الرسوميات بتنفيذ مهام تدريب النماذج والاستدلال في بيئة لا تتلامس مع البيانات الأصلية. وهذا يوفر ميزة كبيرة لشركات الذكاء الاصطناعي، حيث يمكنها فتح خدمات API بأمان مع حماية الأسرار التجارية.
يدعم FHEML معالجة البيانات والنماذج بشكل مشفر طوال دورة حياة التعلم الآلي، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة ويمنع مخاطر تسرب البيانات. من خلال هذه الطريقة، يعزز FHEML خصوصية البيانات ويوفر إطار حساب آمن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
FHEML هو تكملة لـ ZKML، حيث تثبت ZKML التنفيذ الصحيح للتعلم الآلي، بينما يركز FHEML على حساب البيانات المشفرة للحفاظ على خصوصية البيانات.
قوة الحوسبة الثورة: الحوسبة الذكية في الشبكات اللامركزية
تتضاعف تعقيدات حساب أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية كل 3 أشهر، مما يؤدي إلى زيادة هائلة في الطلب على قوة الحوسبة، وهو ما يتجاوز بكثير إمدادات موارد الحوسبة الحالية. هذه النقص في قوة الحوسبة لا يقتصر فقط على تقييد تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي، بل يجعل من النماذج المتقدمة للذكاء الاصطناعي صعبة المنال بالنسبة لمعظم الباحثين والمطورين.
في الوقت نفسه، فإن معدل استخدام وحدات معالجة الرسوميات العالمي أقل من 40%، بالإضافة إلى تباطؤ تحسين أداء المعالجات الدقيقة، وعوامل سلسلة التوريد والجغرافيا السياسية التي تؤدي إلى نقص في الرقائق، مما يجعل مشكلة توفير قوة الحوسبة أكثر حدة. يواجه العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي معضلة شراء الأجهزة أو استئجار موارد سحابية، وهم في حاجة ماسة إلى خدمات الحوسبة حسب الطلب وبتكلفة فعالة.
تقدم شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية هذه من خلال تجميع موارد وحدات معالجة الرسومات المتاحة عالمياً سوقاً قوياً وفعالاً للاستخدام الاقتصادي لشركات الذكاء الاصطناعي. يمكن لمستخدمي القوة الحاسوبية نشر مهام حسابية على الشبكة، وستقوم العقود الذكية بتوزيع المهام على عقد عمال المناجم الذين يسهمون في القوة الحاسوبية، حيث يقوم عمال المناجم بتنفيذ المهام وتقديم النتائج، وبعد التحقق منها، يحصلون على مكافآت نقاط. هذه الخطة تعزز من كفاءة استخدام الموارد، وتساعد في حل مشكلة اختناق القوة الحاسوبية في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى شبكة قوة الحوسبة اللامركزية العامة، هناك شبكة قوة حوسبة مخصصة تركز على تدريب الذكاء الاصطناعي واستدلاله.
توفر شبكة قوة الحوسبة اللامركزية سوق قوة حوسبة شفاف وعادل، يكسر الاحتكار، ويقلل من عتبة التطبيقات، ويزيد من كفاءة استخدام قوة الحوسبة. في نظام الإيكولوجيا web3، ستلعب شبكة قوة الحوسبة اللامركزية دورًا حاسمًا، مما يجذب المزيد من تطبيقات dapp الابتكارية للانضمام، ودفع تطوير وتطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي معًا.
DePIN: تمكين Web3 للذكاء الاصطناعي الطرفي
تتيح تقنية Edge AI إجراء الحسابات في مصدر البيانات، مما يحقق معالجة فورية ومنخفضة التأخير، مع حماية خصوصية المستخدمين. وقد تم تطبيق هذه التقنية في المجالات الحيوية مثل القيادة الذاتية.
في مجال Web3، نحن أكثر دراية بمفهوم DePIN. يركز Web3 على اللامركزية وحقوق سيادة بيانات المستخدمين، بينما يعزز DePIN حماية خصوصية المستخدم من خلال معالجة البيانات محلياً، ويقلل من مخاطر تسرب البيانات؛ يمكن لآلية اقتصاد التوكنات الأصلية في Web3 تحفيز عقد DePIN على تقديم موارد الحوسبة، وبناء نظام بيئي مستدام.
تتطور DePIN حاليًا بسرعة في إحدى بيئات سلسلة الكتل العامة، لتصبح واحدة من المنصات المفضلة لنشر المشاريع. توفر TPS العالية والرسوم المنخفضة للمعاملات والابتكارات التقنية في هذه السلسلة العامة دعمًا قويًا لمشاريع DePIN. حاليًا، تتجاوز القيمة السوقية لمشاريع DePIN على هذه السلسلة العامة 10 مليارات دولار، وقد حققت بعض المشاريع المعروفة تقدمًا ملحوظًا.
IMO: نموذج AI لإصدار نمط جديد
تم طرح مفهوم IMO من قبل بروتوكول معين، والذي يقوم بتوكنيزة نماذج الذكاء الاصطناعي.
في النمط التقليدي، بسبب عدم وجود آلية لمشاركة الأرباح، يجد المطورون صعوبة في الحصول على إيرادات مستمرة من الاستخدام اللاحق لنموذج الذكاء الاصطناعي، خاصة عندما يتم دمج النموذج في منتجات وخدمات أخرى. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما يفتقر أداء نموذج الذكاء الاصطناعي وفعاليته إلى الشفافية، مما يجعل المستثمرين المحتملين والمستخدمين يجدون صعوبة في تقييم قيمته الحقيقية، مما يحد من الاعتراف السوقي للنموذج وإمكاناته التجارية.
يوفر IMO طريقة جديدة للدعم المالي ومشاركة القيمة لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، حيث يمكن للمستثمرين شراء رموز IMO ومشاركة العوائد الناتجة عن النموذج في المستقبل. تستخدم بروتوكول معين معيار ERC محدد، بالاقتران مع تقنيات التنبؤ بالذكاء الاصطناعي و OPML لضمان صحة نموذج الذكاء الاصطناعي وتمكين حاملي الرموز من مشاركة العوائد.
تعزز نماذج IMO الشفافية والثقة، وتشجع التعاون مفتوح المصدر، وتتوافق مع اتجاهات سوق التشفير، وتضخ الطاقة في التنمية المستدامة لتقنية الذكاء الاصطناعي. IMO في الوقت الحالي في مرحلة المحاولة الأولية، ولكن مع زيادة قبول السوق وتوسيع نطاق المشاركة، فإن ابتكاريتها وقيمتها المحتملة تستحق الانتظار.
وكيل الذكاء الاصطناعي: عصر جديد من تجربة التفاعل
يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي إدراك البيئة والتفكير المستقل واتخاذ الإجراءات المناسبة لتحقيق الأهداف المحددة. بدعم من نماذج اللغة الكبيرة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي أن يفهم اللغة الطبيعية ويخطط للقرارات وينفذ المهام المعقدة. يمكن أن تعمل كأداة افتراضية، من خلال التفاعل مع المستخدمين لتعلم التفضيلات وتقديم حلول مخصصة. حتى في غياب التعليمات الواضحة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي حل المشكلات بشكل مستقل، مما يزيد من الكفاءة ويخلق قيمة جديدة.
تقدم منصة تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأصلية المفتوحة مجموعة شاملة وسهلة الاستخدام من أدوات الإبداع، تدعم المستخدمين في تكوين وظائف الروبوت، والمظهر، والصوت، وكذلك ربط مكتبات المعرفة الخارجية، وتهدف إلى إنشاء نظام بيئي لمحتوى الذكاء الاصطناعي عادل ومفتوح، مع الاستفادة من تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي، لتمكين الأفراد ليصبحوا مبدعين فائقين. قامت المنصة بتدريب نموذج لغوي كبير متخصص، مما يجعل الأدوار التفاعلية أكثر إنسانية؛ يمكن لتقنية استنساخ الصوت تسريع التفاعل الشخصي مع منتجات الذكاء الاصطناعي، حيث يتم تقليل تكلفة توليد الصوت بنسبة 99%، ويمكن إنجاز استنساخ الصوت في دقيقة واحدة فقط. باستخدام وكيل الذكاء الاصطناعي المخصص من المنصة، يمكن حالياً تطبيقه في مجالات متعددة مثل الدردشة بالفيديو، وتعلم اللغات، وتوليد الصور.
في دمج Web3 و AI، يتم حالياً استكشاف المزيد من مستوى البنية التحتية، مثل كيفية الحصول على بيانات عالية الجودة، وحماية خصوصية البيانات، وكيفية استضافة النماذج على السلسلة، وكيفية تحسين الاستخدام الفعال لقوة الحوسبة اللامركزية، وكيفية التحقق من النماذج اللغوية الكبيرة وغيرها من القضايا الأساسية. مع تحسين هذه البنية التحتية تدريجياً، لدينا سبب 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.
تسجيلات الإعجاب 19
أعجبني
19
7
مشاركة
تعليق
0/400
ConsensusDissenter
· 07-24 03:12
Web3 متى ستنطلق للقمر؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
ZkSnarker
· 07-22 14:22
معلومة ممتعة: خصوصية الويب 3 هي في الأساس الحدود الجديدة لتحيز الذكاء الاصطناعي... عقلي محبط قليلاً الآن
الدمج بين Web3 و AI: الاختراق الثوري في البيانات والخصوصية وقوة الحوسبة
تقدم Web3، باعتبارها نموذج إنترنت جديد لامركزي ومفتوح وشفاف، فرصة طبيعية للاندماج مع الذكاء الاصطناعي. في إطار البنية التقليدية المركزية، تواجه موارد حساب الذكاء الاصطناعي والبيانات قيودًا صارمة، وتتعرض لتحديات متعددة مثل قوة الحوسبة المحدودة، تسرب الخصوصية، وعدم شفافية الخوارزمية. بينما تعتمد Web3 على تقنية موزعة، يمكن أن توفر قوة الحوسبة من خلال شبكة مشتركة، سوق بيانات مفتوحة، وحسابات الخصوصية، مما يوفر دافعًا جديدًا لتطوير الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، يمكن أن يساهم الذكاء الاصطناعي أيضًا في تعزيز Web3 بعدة طرق، مثل تحسين العقود الذكية، والخوارزميات المضادة للغش، مما يعزز بناء نظامه البيئي. لذلك، فإن استكشاف دمج Web3 والذكاء الاصطناعي له أهمية كبيرة في بناء بنية تحتية للإنترنت من الجيل التالي، وإطلاق قيمة البيانات وقوة الحوسبة.
بيانات مدفوعة: AI و Web3 الأساس المتين
البيانات هي القوة الدافعة الأساسية لتطوير 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، حيث لا توفر البيانات فقط الأساس للتدريب على نماذج التعلم الآلي، بل تحدد أيضاً دقة وموثوقية النموذج.
توجد المشكلات الرئيسية التالية في نموذج الحصول على البيانات واستخدامها في الذكاء الاصطناعي المركزي التقليدي:
يمكن لـ Web3 حل نقاط الألم في النموذج التقليدي من خلال نموذج بيانات لامركزي جديد:
ومع ذلك، لا تزال هناك بعض المشكلات في الحصول على البيانات من العالم الحقيقي، مثل تفاوت جودة البيانات، وصعوبة المعالجة، ونقص التنوع والتمثيل. قد تصبح البيانات المُصنَّعة نجمًا في مجال بيانات Web3 في المستقبل. استنادًا إلى تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي والمحاكاة، يمكن للبيانات المُصنَّعة محاكاة خصائص البيانات الحقيقية، مما يجعلها مكملًا فعالًا، وزيادة كفاءة استخدام البيانات. في مجالات مثل القيادة الذاتية، وتداول الأسواق المالية، وتطوير الألعاب، أظهرت البيانات المُصنَّعة إمكانيات تطبيق ناضجة.
حماية الخصوصية: دور FHE في Web3
في عصر البيانات المدفوعة، أصبحت حماية الخصوصية محور اهتمام عالمي، ويعكس إصدار القوانين ذات الصلة الحماية الصارمة للخصوصية الشخصية. ومع ذلك، فإن هذا يجلب تحديات: بعض البيانات الحساسة لا يمكن الاستفادة منها بشكل كامل بسبب مخاطر الخصوصية، مما يحد من إمكانيات نماذج الذكاء الاصطناعي وقدرتها على الاستدلال.
FHE هو تشفير متجانس بالكامل، يسمح بإجراء عمليات حسابية مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات، وتكون نتائج الحساب متطابقة مع نتائج البيانات النصية.
توفر FHE حماية قوية لحوسبة الخصوصية للذكاء الاصطناعي، مما يسمح لقوة الحوسبة لوحدات معالجة الرسوميات بتنفيذ مهام تدريب النماذج والاستدلال في بيئة لا تتلامس مع البيانات الأصلية. وهذا يوفر ميزة كبيرة لشركات الذكاء الاصطناعي، حيث يمكنها فتح خدمات API بأمان مع حماية الأسرار التجارية.
يدعم FHEML معالجة البيانات والنماذج بشكل مشفر طوال دورة حياة التعلم الآلي، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة ويمنع مخاطر تسرب البيانات. من خلال هذه الطريقة، يعزز FHEML خصوصية البيانات ويوفر إطار حساب آمن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
FHEML هو تكملة لـ ZKML، حيث تثبت ZKML التنفيذ الصحيح للتعلم الآلي، بينما يركز FHEML على حساب البيانات المشفرة للحفاظ على خصوصية البيانات.
قوة الحوسبة الثورة: الحوسبة الذكية في الشبكات اللامركزية
تتضاعف تعقيدات حساب أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية كل 3 أشهر، مما يؤدي إلى زيادة هائلة في الطلب على قوة الحوسبة، وهو ما يتجاوز بكثير إمدادات موارد الحوسبة الحالية. هذه النقص في قوة الحوسبة لا يقتصر فقط على تقييد تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي، بل يجعل من النماذج المتقدمة للذكاء الاصطناعي صعبة المنال بالنسبة لمعظم الباحثين والمطورين.
في الوقت نفسه، فإن معدل استخدام وحدات معالجة الرسوميات العالمي أقل من 40%، بالإضافة إلى تباطؤ تحسين أداء المعالجات الدقيقة، وعوامل سلسلة التوريد والجغرافيا السياسية التي تؤدي إلى نقص في الرقائق، مما يجعل مشكلة توفير قوة الحوسبة أكثر حدة. يواجه العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي معضلة شراء الأجهزة أو استئجار موارد سحابية، وهم في حاجة ماسة إلى خدمات الحوسبة حسب الطلب وبتكلفة فعالة.
تقدم شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية هذه من خلال تجميع موارد وحدات معالجة الرسومات المتاحة عالمياً سوقاً قوياً وفعالاً للاستخدام الاقتصادي لشركات الذكاء الاصطناعي. يمكن لمستخدمي القوة الحاسوبية نشر مهام حسابية على الشبكة، وستقوم العقود الذكية بتوزيع المهام على عقد عمال المناجم الذين يسهمون في القوة الحاسوبية، حيث يقوم عمال المناجم بتنفيذ المهام وتقديم النتائج، وبعد التحقق منها، يحصلون على مكافآت نقاط. هذه الخطة تعزز من كفاءة استخدام الموارد، وتساعد في حل مشكلة اختناق القوة الحاسوبية في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى شبكة قوة الحوسبة اللامركزية العامة، هناك شبكة قوة حوسبة مخصصة تركز على تدريب الذكاء الاصطناعي واستدلاله.
توفر شبكة قوة الحوسبة اللامركزية سوق قوة حوسبة شفاف وعادل، يكسر الاحتكار، ويقلل من عتبة التطبيقات، ويزيد من كفاءة استخدام قوة الحوسبة. في نظام الإيكولوجيا web3، ستلعب شبكة قوة الحوسبة اللامركزية دورًا حاسمًا، مما يجذب المزيد من تطبيقات dapp الابتكارية للانضمام، ودفع تطوير وتطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي معًا.
DePIN: تمكين Web3 للذكاء الاصطناعي الطرفي
تتيح تقنية Edge AI إجراء الحسابات في مصدر البيانات، مما يحقق معالجة فورية ومنخفضة التأخير، مع حماية خصوصية المستخدمين. وقد تم تطبيق هذه التقنية في المجالات الحيوية مثل القيادة الذاتية.
في مجال Web3، نحن أكثر دراية بمفهوم DePIN. يركز Web3 على اللامركزية وحقوق سيادة بيانات المستخدمين، بينما يعزز DePIN حماية خصوصية المستخدم من خلال معالجة البيانات محلياً، ويقلل من مخاطر تسرب البيانات؛ يمكن لآلية اقتصاد التوكنات الأصلية في Web3 تحفيز عقد DePIN على تقديم موارد الحوسبة، وبناء نظام بيئي مستدام.
تتطور DePIN حاليًا بسرعة في إحدى بيئات سلسلة الكتل العامة، لتصبح واحدة من المنصات المفضلة لنشر المشاريع. توفر TPS العالية والرسوم المنخفضة للمعاملات والابتكارات التقنية في هذه السلسلة العامة دعمًا قويًا لمشاريع DePIN. حاليًا، تتجاوز القيمة السوقية لمشاريع DePIN على هذه السلسلة العامة 10 مليارات دولار، وقد حققت بعض المشاريع المعروفة تقدمًا ملحوظًا.
IMO: نموذج AI لإصدار نمط جديد
تم طرح مفهوم IMO من قبل بروتوكول معين، والذي يقوم بتوكنيزة نماذج الذكاء الاصطناعي.
في النمط التقليدي، بسبب عدم وجود آلية لمشاركة الأرباح، يجد المطورون صعوبة في الحصول على إيرادات مستمرة من الاستخدام اللاحق لنموذج الذكاء الاصطناعي، خاصة عندما يتم دمج النموذج في منتجات وخدمات أخرى. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما يفتقر أداء نموذج الذكاء الاصطناعي وفعاليته إلى الشفافية، مما يجعل المستثمرين المحتملين والمستخدمين يجدون صعوبة في تقييم قيمته الحقيقية، مما يحد من الاعتراف السوقي للنموذج وإمكاناته التجارية.
يوفر IMO طريقة جديدة للدعم المالي ومشاركة القيمة لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، حيث يمكن للمستثمرين شراء رموز IMO ومشاركة العوائد الناتجة عن النموذج في المستقبل. تستخدم بروتوكول معين معيار ERC محدد، بالاقتران مع تقنيات التنبؤ بالذكاء الاصطناعي و OPML لضمان صحة نموذج الذكاء الاصطناعي وتمكين حاملي الرموز من مشاركة العوائد.
تعزز نماذج IMO الشفافية والثقة، وتشجع التعاون مفتوح المصدر، وتتوافق مع اتجاهات سوق التشفير، وتضخ الطاقة في التنمية المستدامة لتقنية الذكاء الاصطناعي. IMO في الوقت الحالي في مرحلة المحاولة الأولية، ولكن مع زيادة قبول السوق وتوسيع نطاق المشاركة، فإن ابتكاريتها وقيمتها المحتملة تستحق الانتظار.
وكيل الذكاء الاصطناعي: عصر جديد من تجربة التفاعل
يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي إدراك البيئة والتفكير المستقل واتخاذ الإجراءات المناسبة لتحقيق الأهداف المحددة. بدعم من نماذج اللغة الكبيرة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي أن يفهم اللغة الطبيعية ويخطط للقرارات وينفذ المهام المعقدة. يمكن أن تعمل كأداة افتراضية، من خلال التفاعل مع المستخدمين لتعلم التفضيلات وتقديم حلول مخصصة. حتى في غياب التعليمات الواضحة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي حل المشكلات بشكل مستقل، مما يزيد من الكفاءة ويخلق قيمة جديدة.
تقدم منصة تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأصلية المفتوحة مجموعة شاملة وسهلة الاستخدام من أدوات الإبداع، تدعم المستخدمين في تكوين وظائف الروبوت، والمظهر، والصوت، وكذلك ربط مكتبات المعرفة الخارجية، وتهدف إلى إنشاء نظام بيئي لمحتوى الذكاء الاصطناعي عادل ومفتوح، مع الاستفادة من تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي، لتمكين الأفراد ليصبحوا مبدعين فائقين. قامت المنصة بتدريب نموذج لغوي كبير متخصص، مما يجعل الأدوار التفاعلية أكثر إنسانية؛ يمكن لتقنية استنساخ الصوت تسريع التفاعل الشخصي مع منتجات الذكاء الاصطناعي، حيث يتم تقليل تكلفة توليد الصوت بنسبة 99%، ويمكن إنجاز استنساخ الصوت في دقيقة واحدة فقط. باستخدام وكيل الذكاء الاصطناعي المخصص من المنصة، يمكن حالياً تطبيقه في مجالات متعددة مثل الدردشة بالفيديو، وتعلم اللغات، وتوليد الصور.
في دمج Web3 و AI، يتم حالياً استكشاف المزيد من مستوى البنية التحتية، مثل كيفية الحصول على بيانات عالية الجودة، وحماية خصوصية البيانات، وكيفية استضافة النماذج على السلسلة، وكيفية تحسين الاستخدام الفعال لقوة الحوسبة اللامركزية، وكيفية التحقق من النماذج اللغوية الكبيرة وغيرها من القضايا الأساسية. مع تحسين هذه البنية التحتية تدريجياً، لدينا سبب للاعتقاد بأن دمج Web3 و AI سيولد مجموعة من نماذج الأعمال والخدمات المبتكرة.