دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3: بناء بنية الإنترنت التحتية للجيل التالي
يعتبر Web3 كنموذج جديد للإنترنت غير المركزي، المفتوح، والشفاف، نقطة ارتباط طبيعية مع الذكاء الاصطناعي. في ظل الهيكل التقليدي المركزي، تواجه حسابات الذكاء الاصطناعي وموارد البيانات العديد من التحديات، مثل اختناق القدرة الحاسوبية، وكشف الخصوصية، وعدم شفافية الخوارزميات. بينما يعتمد Web3 على التكنولوجيا الموزعة، يمكنه من خلال شبكة مشاركة القدرة الحاسوبية، وسوق البيانات المفتوحة، والحوسبة الخاصة، تقديم دفعة جديدة لتطور الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجلب العديد من الفوائد لنظام Web3 البيئي، مثل تحسين العقود الذكية وتطوير آليات مكافحة الغش. وبالتالي، فإن استكشاف التنمية المتناغمة بين Web3 والذكاء الاصطناعي له أهمية كبيرة في بناء بنية تحتية مستقبلية للإنترنت، واستغلال قيمة البيانات والقدرة الحاسوبية بشكل كامل.
البيانات المدفوعة بالبيانات: حجر الزاوية للذكاء الاصطناعي وWeb3
البيانات هي المفتاح لدفع تقدم الذكاء الاصطناعي، تمامًا كما هو الحال مع الوقود للمحرك. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى معالجة كميات هائلة من البيانات عالية الجودة للحصول على رؤى عميقة وقدرة استنتاج قوية. البيانات ليست فقط الأساس لتدريب نماذج التعلم الآلي، بل تحدد أيضًا دقة النموذج وموثوقيته.
توجد المشكلات الرئيسية التالية في نمط الحصول على البيانات واستخدامها في الذكاء الاصطناعي المركز التقليدي:
تكلفة الحصول على البيانات مرتفعة، ومن الصعب على الشركات الصغيرة والمتوسطة تحملها
يتم احتكار موارد البيانات من قبل شركات التكنولوجيا الكبرى، مما يؤدي إلى تشكيل جزر بيانات.
تواجه خصوصية البيانات الشخصية مخاطر التسرب والإساءة
يقدم Web3 نموذج بيانات لامركزي جديد، والذي من المتوقع أن يحل هذه المشكلات:
يمكن للمستخدمين بيع الموارد الشبكية غير المستخدمة لشركات الذكاء الاصطناعي لتحقيق جمع البيانات اللامركزي
اعتماد نموذج "الوسم يعني الربح"، من خلال تحفيز العاملين العالميين على المشاركة في وسم البيانات بواسطة الرموز.
منصة تبادل بيانات البلوكشين توفر بيئة تداول شفافة وعلنية لطرفي العرض والطلب على البيانات
ومع ذلك، لا تزال هناك بعض المشكلات في الحصول على البيانات من العالم الحقيقي، مثل تباين جودة البيانات، وصعوبة المعالجة، وعدم التنوع والتمثيل الكافي. قد تكون البيانات الاصطناعية اتجاهًا مهمًا في مجال بيانات Web3 في المستقبل. تستند البيانات الاصطناعية إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي والمحاكاة، حيث يمكنها محاكاة خصائص البيانات الحقيقية، كتكملة فعالة، مما يحسن من كفاءة استخدام البيانات. في مجالات مثل القيادة الذاتية، وتداول الأسواق المالية، وتطوير الألعاب، أظهرت البيانات الاصطناعية آفاق تطبيق ناضجة.
حماية الخصوصية: تطبيق FHE في Web3
في عصر البيانات المدفوعة، أصبحت حماية الخصوصية محور اهتمام عالمي. إن صدور لوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) في الاتحاد الأوروبي يعكس الحماية الصارمة للخصوصية الشخصية. ومع ذلك، فإن هذا يسبب أيضًا تحديات: بعض البيانات الحساسة لا يمكن الاستفادة منها بشكل كامل بسبب مخاطر الخصوصية، مما يحد من إمكانيات نموذج الذكاء الاصطناعي وقدرته على الاستدلال.
تسمح التشفير المتجانس بالكامل (FHE) بإجراء العمليات الحسابية مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك التشفير، وتكون نتائج الحساب متسقة مع نتائج الحساب على البيانات النصية. يوفر FHE ضمانًا قويًا لحساب الخصوصية في الذكاء الاصطناعي، مما يمكن قدرات GPU من تنفيذ مهام تدريب النموذج والاستدلال دون التعرض للبيانات 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 على مدار دورة تعلم الآلة بأكملها، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة ويمنع مخاطر تسرب البيانات. من خلال هذه الطريقة، يعزز FHEML حماية خصوصية البيانات، ويوفر إطار عمل آمن للحوسبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
FHEML هو تكملة لـ ZKML، حيث تُثبت ZKML التنفيذ الصحيح لتعلم الآلة، بينما يركز FHEML على حساب البيانات المشفرة للحفاظ على خصوصية البيانات.
ثورة الحوسبة: حسابات الذكاء الاصطناعي في الشبكات اللامركزية
تتضاعف تعقيدات حسابات أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية كل ثلاثة أشهر، مما يؤدي إلى زيادة هائلة في الطلب على قدرات الحوسبة، تفوق بكثير إمدادات الموارد الحاسوبية الحالية. على سبيل المثال، يتطلب تدريب نموذج ذكاء اصطناعي مشهور قدرًا هائلًا من الحوسبة، يعادل 355 عامًا من وقت التدريب على جهاز واحد. هذه النقص في قدرة الحوسبة لا يعيق فقط تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، بل يجعل من الصعب على معظم الباحثين والمطورين الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
في الوقت نفسه، فإن نسبة استخدام وحدات معالجة الرسوميات العالمية تقل عن 40%، بالإضافة إلى تباطؤ تحسين أداء المعالجات الدقيقة، ونقص الشرائح الناتج عن عوامل سلسلة التوريد والجغرافيا السياسية، مما يجعل مشكلة توافر قوة الحوسبة أكثر حدة. يواجه العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي معضلة: إما شراء الأجهزة بأنفسهم، أو استئجار موارد سحابية، وهم في حاجة ماسة إلى طريقة خدمات حوسبة فعّالة من حيث التكلفة وعند الطلب.
تقوم شبكة الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي من خلال تجميع موارد وحدات معالجة الرسوميات غير المستخدمة على مستوى العالم بتوفير سوق حوسبة اقتصادي وسهل الوصول للشركات العاملة في مجال الذكاء الاصطناعي. يمكن لمستخدمي الحوسبة نشر مهام حسابية على الشبكة، حيث تقوم العقود الذكية بتوزيع المهام على العقد التي تساهم في الحوسبة، وتقوم العقد بتنفيذ المهام وتقديم النتائج، وبعد التحقق تحصل على مكافآت. هذه الخطة تزيد من كفاءة استخدام الموارد وتساعد في حل مشكلة اختناق الحوسبة في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى الشبكات العامة للحوسبة اللامركزية، هناك منصات حوسبة مخصصة تركز على تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه. توفر الشبكات الحوسبة اللامركزية سوقًا عادلًا وشفافًا للحوسبة، مما يكسر الاحتكار، ويخفض عوائق دخول التطبيقات، ويزيد من كفاءة استخدام الحوسبة. في نظام Web3 البيئي، ستلعب الشبكات الحوسبة اللامركزية دورًا حاسمًا، مما يجذب المزيد من التطبيقات المبتكرة للانضمام، ويساهم في دفع تطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي.
DePIN: تمكين الذكاء الاصطناعي الطرفي عبر Web3
تتيح الذكاء الاصطناعي على الحافة إجراء الحسابات في مصدر بيانات الإنتاج، مما يحقق استجابة منخفضة، ومعالجة في الوقت الحقيقي، مع حماية خصوصية المستخدمين. تم تطبيق هذه التقنية في مجالات رئيسية مثل القيادة الذاتية.
في مجال Web3، الاسم الذي نعرفه بشكل أفضل هو DePIN. يؤكد Web3 على اللامركزية وحقوق سيادة بيانات المستخدم، بينما يعزز DePIN حماية خصوصية المستخدم من خلال معالجة البيانات محليًا، مما يقلل من مخاطر تسرب البيانات؛ يمكن أن تحفز آلية الاقتصاد الرمزي الأصلية لـ Web3 عقد DePIN على تقديم موارد الحوسبة، مما يبني نظامًا بيئيًا مستدامًا.
حاليًا ، يتطور DePIN بسرعة في بعض بيئات السلاسل العامة ، ليصبح أحد الخيارات الشائعة لنشر المشاريع. توفر الأداء العالي وتكاليف المعاملات المنخفضة والابتكار التكنولوجي في هذه السلاسل العامة دعمًا قويًا لمشاريع DePIN. تجاوزت القيمة السوقية لمشاريع DePIN على بعض السلاسل العامة 10 مليارات دولار ، وقد حققت بعض المشاريع الشهيرة تقدمًا ملحوظًا.
IMO: إطلاق نموذج جديد لنموذج الذكاء الاصطناعي
تم تقديم مفهوم IMO لأول مرة من خلال بروتوكول معين، حيث يتم توكين نموذج الذكاء الاصطناعي.
في النموذج التقليدي، يواجه مطورو نماذج الذكاء الاصطناعي صعوبة في الحصول على عوائد مستمرة من استخدام النموذج في المستقبل، خاصة عندما يتم دمج النموذج في منتجات وخدمات أخرى. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تفتقر أداء وفعالية نماذج الذكاء الاصطناعي إلى الشفافية، مما يحد من اعتراف السوق بها وإمكاناتها التجارية.
IMO توفر دعماً مالياً جديداً ونماذج لمشاركة القيمة لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، حيث يمكن للمستثمرين شراء رموز IMO ومشاركة عائدات النموذج في المستقبل. تستخدم بروتوكول معين معياراً تقنياً محدداً، ويجمع بين Oracle الذكاء الاصطناعي على السلسلة وتكنولوجيا OPML لضمان صحة نموذج الذكاء الاصطناعي ومشاركة عائدات حاملي الرموز.
تعزز نماذج IMO الشفافية والثقة، وتشجع التعاون المفتوح، وتتكيف مع اتجاهات سوق العملات المشفرة، وتضخ动力 في التنمية المستدامة لتقنية الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن IMO لا يزال في مرحلة التجريب الأولية، إلا أن الابتكار والقيمة المحتملة له يستحقان التوقع مع زيادة قبول السوق وتوسيع نطاق المشاركة.
وكيل الذكاء الاصطناعي: عصر جديد من التجربة التفاعلية
يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي إدراك البيئة والتفكير بشكل مستقل واتخاذ الإجراءات المناسبة لتحقيق الأهداف. بدعم من نماذج اللغة الكبيرة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي فهم اللغة الطبيعية، بالإضافة إلى تخطيط القرارات وتنفيذ المهام المعقدة. يمكن أن يعملوا كمساعدين افتراضيين، يتعلمون التفضيلات من خلال التفاعل مع المستخدمين، ويقدمون حلولاً مخصصة. حتى في غياب تعليمات واضحة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي حل المشكلات بشكل مستقل، مما يعزز الكفاءة ويخلق قيمة جديدة.
تقدم منصة تطبيقات AI الأصلية مجموعة شاملة وسهلة الاستخدام من أدوات الإبداع، تدعم تكوين ميزات الروبوتات، والمظهر، والصوت، والاتصال بمكتبات المعرفة الخارجية، وتهدف إلى بناء نظام بيئي للمحتوى الذكي مفتوح وعادل، من خلال استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، وتمكين الأفراد ليصبحوا مبدعين عظماء. قامت المنصة بتدريب نموذج لغوي كبير مخصص ليجعل أدوار التمثيل أكثر إنسانية؛ يمكن لتقنية استنساخ الصوت تسريع التفاعل الشخصي للمنتجات الذكية، وتقليل تكلفة توليد الصوت بنسبة 99%، حيث يمكن تحقيق استنساخ الصوت في دقيقة واحدة فقط. باستخدام AI Agent المخصص من المنصة، يمكن حاليًا تطبيقه في مجالات متعددة مثل الدردشة المرئية، وتعلم اللغات، وتوليد الصور.
فيما يتعلق بدمج Web3 و AI، يتم التركيز حالياً أكثر على استكشاف طبقة البنية التحتية، مثل الحصول على بيانات عالية الجودة، وحماية خصوصية البيانات، واستضافة النماذج على السلسلة، وزيادة كفاءة استخدام قوة الحوسبة اللامركزية، والتحقق من نماذج اللغة الكبيرة وغيرها من القضايا الرئيسية. مع تحسن هذه البنية التحتية تدريجياً، من المتوقع أن يؤدي دمج Web3 و AI إلى ظهور 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.
الذكاء الاصطناعي وWeb3: بناء نموذج جديد للإنترنت الذكي اللامركزي
دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3: بناء بنية الإنترنت التحتية للجيل التالي
يعتبر Web3 كنموذج جديد للإنترنت غير المركزي، المفتوح، والشفاف، نقطة ارتباط طبيعية مع الذكاء الاصطناعي. في ظل الهيكل التقليدي المركزي، تواجه حسابات الذكاء الاصطناعي وموارد البيانات العديد من التحديات، مثل اختناق القدرة الحاسوبية، وكشف الخصوصية، وعدم شفافية الخوارزميات. بينما يعتمد Web3 على التكنولوجيا الموزعة، يمكنه من خلال شبكة مشاركة القدرة الحاسوبية، وسوق البيانات المفتوحة، والحوسبة الخاصة، تقديم دفعة جديدة لتطور الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجلب العديد من الفوائد لنظام Web3 البيئي، مثل تحسين العقود الذكية وتطوير آليات مكافحة الغش. وبالتالي، فإن استكشاف التنمية المتناغمة بين Web3 والذكاء الاصطناعي له أهمية كبيرة في بناء بنية تحتية مستقبلية للإنترنت، واستغلال قيمة البيانات والقدرة الحاسوبية بشكل كامل.
البيانات المدفوعة بالبيانات: حجر الزاوية للذكاء الاصطناعي وWeb3
البيانات هي المفتاح لدفع تقدم الذكاء الاصطناعي، تمامًا كما هو الحال مع الوقود للمحرك. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى معالجة كميات هائلة من البيانات عالية الجودة للحصول على رؤى عميقة وقدرة استنتاج قوية. البيانات ليست فقط الأساس لتدريب نماذج التعلم الآلي، بل تحدد أيضًا دقة النموذج وموثوقيته.
توجد المشكلات الرئيسية التالية في نمط الحصول على البيانات واستخدامها في الذكاء الاصطناعي المركز التقليدي:
يقدم Web3 نموذج بيانات لامركزي جديد، والذي من المتوقع أن يحل هذه المشكلات:
ومع ذلك، لا تزال هناك بعض المشكلات في الحصول على البيانات من العالم الحقيقي، مثل تباين جودة البيانات، وصعوبة المعالجة، وعدم التنوع والتمثيل الكافي. قد تكون البيانات الاصطناعية اتجاهًا مهمًا في مجال بيانات Web3 في المستقبل. تستند البيانات الاصطناعية إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي والمحاكاة، حيث يمكنها محاكاة خصائص البيانات الحقيقية، كتكملة فعالة، مما يحسن من كفاءة استخدام البيانات. في مجالات مثل القيادة الذاتية، وتداول الأسواق المالية، وتطوير الألعاب، أظهرت البيانات الاصطناعية آفاق تطبيق ناضجة.
حماية الخصوصية: تطبيق FHE في Web3
في عصر البيانات المدفوعة، أصبحت حماية الخصوصية محور اهتمام عالمي. إن صدور لوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) في الاتحاد الأوروبي يعكس الحماية الصارمة للخصوصية الشخصية. ومع ذلك، فإن هذا يسبب أيضًا تحديات: بعض البيانات الحساسة لا يمكن الاستفادة منها بشكل كامل بسبب مخاطر الخصوصية، مما يحد من إمكانيات نموذج الذكاء الاصطناعي وقدرته على الاستدلال.
تسمح التشفير المتجانس بالكامل (FHE) بإجراء العمليات الحسابية مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك التشفير، وتكون نتائج الحساب متسقة مع نتائج الحساب على البيانات النصية. يوفر FHE ضمانًا قويًا لحساب الخصوصية في الذكاء الاصطناعي، مما يمكن قدرات GPU من تنفيذ مهام تدريب النموذج والاستدلال دون التعرض للبيانات 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 على مدار دورة تعلم الآلة بأكملها، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة ويمنع مخاطر تسرب البيانات. من خلال هذه الطريقة، يعزز FHEML حماية خصوصية البيانات، ويوفر إطار عمل آمن للحوسبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
FHEML هو تكملة لـ ZKML، حيث تُثبت ZKML التنفيذ الصحيح لتعلم الآلة، بينما يركز FHEML على حساب البيانات المشفرة للحفاظ على خصوصية البيانات.
ثورة الحوسبة: حسابات الذكاء الاصطناعي في الشبكات اللامركزية
تتضاعف تعقيدات حسابات أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية كل ثلاثة أشهر، مما يؤدي إلى زيادة هائلة في الطلب على قدرات الحوسبة، تفوق بكثير إمدادات الموارد الحاسوبية الحالية. على سبيل المثال، يتطلب تدريب نموذج ذكاء اصطناعي مشهور قدرًا هائلًا من الحوسبة، يعادل 355 عامًا من وقت التدريب على جهاز واحد. هذه النقص في قدرة الحوسبة لا يعيق فقط تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، بل يجعل من الصعب على معظم الباحثين والمطورين الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
في الوقت نفسه، فإن نسبة استخدام وحدات معالجة الرسوميات العالمية تقل عن 40%، بالإضافة إلى تباطؤ تحسين أداء المعالجات الدقيقة، ونقص الشرائح الناتج عن عوامل سلسلة التوريد والجغرافيا السياسية، مما يجعل مشكلة توافر قوة الحوسبة أكثر حدة. يواجه العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي معضلة: إما شراء الأجهزة بأنفسهم، أو استئجار موارد سحابية، وهم في حاجة ماسة إلى طريقة خدمات حوسبة فعّالة من حيث التكلفة وعند الطلب.
تقوم شبكة الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي من خلال تجميع موارد وحدات معالجة الرسوميات غير المستخدمة على مستوى العالم بتوفير سوق حوسبة اقتصادي وسهل الوصول للشركات العاملة في مجال الذكاء الاصطناعي. يمكن لمستخدمي الحوسبة نشر مهام حسابية على الشبكة، حيث تقوم العقود الذكية بتوزيع المهام على العقد التي تساهم في الحوسبة، وتقوم العقد بتنفيذ المهام وتقديم النتائج، وبعد التحقق تحصل على مكافآت. هذه الخطة تزيد من كفاءة استخدام الموارد وتساعد في حل مشكلة اختناق الحوسبة في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى الشبكات العامة للحوسبة اللامركزية، هناك منصات حوسبة مخصصة تركز على تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه. توفر الشبكات الحوسبة اللامركزية سوقًا عادلًا وشفافًا للحوسبة، مما يكسر الاحتكار، ويخفض عوائق دخول التطبيقات، ويزيد من كفاءة استخدام الحوسبة. في نظام Web3 البيئي، ستلعب الشبكات الحوسبة اللامركزية دورًا حاسمًا، مما يجذب المزيد من التطبيقات المبتكرة للانضمام، ويساهم في دفع تطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي.
DePIN: تمكين الذكاء الاصطناعي الطرفي عبر Web3
تتيح الذكاء الاصطناعي على الحافة إجراء الحسابات في مصدر بيانات الإنتاج، مما يحقق استجابة منخفضة، ومعالجة في الوقت الحقيقي، مع حماية خصوصية المستخدمين. تم تطبيق هذه التقنية في مجالات رئيسية مثل القيادة الذاتية.
في مجال Web3، الاسم الذي نعرفه بشكل أفضل هو DePIN. يؤكد Web3 على اللامركزية وحقوق سيادة بيانات المستخدم، بينما يعزز DePIN حماية خصوصية المستخدم من خلال معالجة البيانات محليًا، مما يقلل من مخاطر تسرب البيانات؛ يمكن أن تحفز آلية الاقتصاد الرمزي الأصلية لـ Web3 عقد DePIN على تقديم موارد الحوسبة، مما يبني نظامًا بيئيًا مستدامًا.
حاليًا ، يتطور DePIN بسرعة في بعض بيئات السلاسل العامة ، ليصبح أحد الخيارات الشائعة لنشر المشاريع. توفر الأداء العالي وتكاليف المعاملات المنخفضة والابتكار التكنولوجي في هذه السلاسل العامة دعمًا قويًا لمشاريع DePIN. تجاوزت القيمة السوقية لمشاريع DePIN على بعض السلاسل العامة 10 مليارات دولار ، وقد حققت بعض المشاريع الشهيرة تقدمًا ملحوظًا.
IMO: إطلاق نموذج جديد لنموذج الذكاء الاصطناعي
تم تقديم مفهوم IMO لأول مرة من خلال بروتوكول معين، حيث يتم توكين نموذج الذكاء الاصطناعي.
في النموذج التقليدي، يواجه مطورو نماذج الذكاء الاصطناعي صعوبة في الحصول على عوائد مستمرة من استخدام النموذج في المستقبل، خاصة عندما يتم دمج النموذج في منتجات وخدمات أخرى. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تفتقر أداء وفعالية نماذج الذكاء الاصطناعي إلى الشفافية، مما يحد من اعتراف السوق بها وإمكاناتها التجارية.
IMO توفر دعماً مالياً جديداً ونماذج لمشاركة القيمة لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، حيث يمكن للمستثمرين شراء رموز IMO ومشاركة عائدات النموذج في المستقبل. تستخدم بروتوكول معين معياراً تقنياً محدداً، ويجمع بين Oracle الذكاء الاصطناعي على السلسلة وتكنولوجيا OPML لضمان صحة نموذج الذكاء الاصطناعي ومشاركة عائدات حاملي الرموز.
تعزز نماذج IMO الشفافية والثقة، وتشجع التعاون المفتوح، وتتكيف مع اتجاهات سوق العملات المشفرة، وتضخ动力 في التنمية المستدامة لتقنية الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن IMO لا يزال في مرحلة التجريب الأولية، إلا أن الابتكار والقيمة المحتملة له يستحقان التوقع مع زيادة قبول السوق وتوسيع نطاق المشاركة.
وكيل الذكاء الاصطناعي: عصر جديد من التجربة التفاعلية
يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي إدراك البيئة والتفكير بشكل مستقل واتخاذ الإجراءات المناسبة لتحقيق الأهداف. بدعم من نماذج اللغة الكبيرة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي فهم اللغة الطبيعية، بالإضافة إلى تخطيط القرارات وتنفيذ المهام المعقدة. يمكن أن يعملوا كمساعدين افتراضيين، يتعلمون التفضيلات من خلال التفاعل مع المستخدمين، ويقدمون حلولاً مخصصة. حتى في غياب تعليمات واضحة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي حل المشكلات بشكل مستقل، مما يعزز الكفاءة ويخلق قيمة جديدة.
تقدم منصة تطبيقات AI الأصلية مجموعة شاملة وسهلة الاستخدام من أدوات الإبداع، تدعم تكوين ميزات الروبوتات، والمظهر، والصوت، والاتصال بمكتبات المعرفة الخارجية، وتهدف إلى بناء نظام بيئي للمحتوى الذكي مفتوح وعادل، من خلال استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، وتمكين الأفراد ليصبحوا مبدعين عظماء. قامت المنصة بتدريب نموذج لغوي كبير مخصص ليجعل أدوار التمثيل أكثر إنسانية؛ يمكن لتقنية استنساخ الصوت تسريع التفاعل الشخصي للمنتجات الذكية، وتقليل تكلفة توليد الصوت بنسبة 99%، حيث يمكن تحقيق استنساخ الصوت في دقيقة واحدة فقط. باستخدام AI Agent المخصص من المنصة، يمكن حاليًا تطبيقه في مجالات متعددة مثل الدردشة المرئية، وتعلم اللغات، وتوليد الصور.
فيما يتعلق بدمج Web3 و AI، يتم التركيز حالياً أكثر على استكشاف طبقة البنية التحتية، مثل الحصول على بيانات عالية الجودة، وحماية خصوصية البيانات، واستضافة النماذج على السلسلة، وزيادة كفاءة استخدام قوة الحوسبة اللامركزية، والتحقق من نماذج اللغة الكبيرة وغيرها من القضايا الرئيسية. مع تحسن هذه البنية التحتية تدريجياً، من المتوقع أن يؤدي دمج Web3 و AI إلى ظهور مجموعة من نماذج الأعمال والخدمات المبتكرة.