Historia del desarrollo de la industria de la IA y su relación con los Activos Cripto
La tecnología de inteligencia artificial ha pasado por varias oleadas de desarrollo desde que comenzó en la década de 1950. Actualmente, la tecnología de aprendizaje profundo más común está representada por redes neuronales, que optimizan continuamente los parámetros del modelo mediante el entrenamiento con grandes volúmenes de datos para lograr un ajuste en tareas complejas.
El desarrollo del aprendizaje profundo ha pasado por la evolución desde las primeras redes neuronales, hasta estructuras como RNN, CNN, y finalmente ha llegado a la ampliamente utilizada arquitectura Transformer. Esta ruta tecnológica ha mejorado en gran medida la capacidad de generalización de los sistemas de IA, permitiendo adaptarse a múltiples modalidades de entrada y salida.
En términos de la cadena de suministro, el entrenamiento y la inferencia de modelos de aprendizaje profundo requieren un gran soporte de potencia de cálculo, siendo la GPU la principal opción de hardware. Al mismo tiempo, una gran cantidad de datos de alta calidad también es clave para garantizar el rendimiento del modelo. Por lo tanto, en torno a los dos elementos principales de potencia de cálculo y datos, se ha formado un ecosistema industrial completo que incluye proveedores de GPU, proveedores de servicios en la nube, proveedores de servicios de datos, entre otros.
La combinación de la industria de Activos Cripto con la IA se refleja principalmente en los siguientes aspectos:
Proporcionar una red de compartición de potencia de cálculo GPU descentralizada, activando recursos de cálculo ociosos.
Promover la recopilación y el intercambio de datos de alta calidad a través de mecanismos de incentivos con tokens.
Utilizar tecnologías de cálculo de privacidad como la prueba de conocimiento cero para lograr el uso seguro de los datos.
Desarrollar un sistema de agentes de IA basado en blockchain (Agent), para lograr interacciones automáticas en la cadena.
Construir infraestructura de cadena pública especializada para aplicaciones de IA.
En general, la tecnología de Activos Cripto puede proporcionar nuevos mecanismos de descubrimiento de valor y circulación para la cadena de la industria de IA, mientras que la característica de desconfianza de la blockchain también puede resolver algunos problemas de confianza en las aplicaciones de IA. Sin embargo, en el proceso de implementación real, los sistemas descentralizados aún presentan deficiencias en términos de rendimiento y facilidad de desarrollo, lo que requiere una optimización adicional.
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LiquidityWizard
· hace19h
de hecho, la evolución de la red neuronal es estadísticamente subóptima... p=0.87 que lo estamos haciendo mal smh
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ParanoiaKing
· hace19h
La potencia computacional consume electricidad...
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LucidSleepwalker
· hace19h
Parece que la IA solo quema tarjetas gráficas.
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WalletWhisperer
· hace19h
los patrones sugieren que la convergencia de la IA y las criptomonedas era inevitable... las anomalías estadísticas han señalado esto desde 2017
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WenMoon42
· hace19h
¡Increíble! La IA va a apoderarse de la potencia computacional de los rigs de minera.
La fusión de la IA y los activos cripto: del intercambio de potencia computacional a la computación privada
Historia del desarrollo de la industria de la IA y su relación con los Activos Cripto
La tecnología de inteligencia artificial ha pasado por varias oleadas de desarrollo desde que comenzó en la década de 1950. Actualmente, la tecnología de aprendizaje profundo más común está representada por redes neuronales, que optimizan continuamente los parámetros del modelo mediante el entrenamiento con grandes volúmenes de datos para lograr un ajuste en tareas complejas.
El desarrollo del aprendizaje profundo ha pasado por la evolución desde las primeras redes neuronales, hasta estructuras como RNN, CNN, y finalmente ha llegado a la ampliamente utilizada arquitectura Transformer. Esta ruta tecnológica ha mejorado en gran medida la capacidad de generalización de los sistemas de IA, permitiendo adaptarse a múltiples modalidades de entrada y salida.
En términos de la cadena de suministro, el entrenamiento y la inferencia de modelos de aprendizaje profundo requieren un gran soporte de potencia de cálculo, siendo la GPU la principal opción de hardware. Al mismo tiempo, una gran cantidad de datos de alta calidad también es clave para garantizar el rendimiento del modelo. Por lo tanto, en torno a los dos elementos principales de potencia de cálculo y datos, se ha formado un ecosistema industrial completo que incluye proveedores de GPU, proveedores de servicios en la nube, proveedores de servicios de datos, entre otros.
La combinación de la industria de Activos Cripto con la IA se refleja principalmente en los siguientes aspectos:
Proporcionar una red de compartición de potencia de cálculo GPU descentralizada, activando recursos de cálculo ociosos.
Promover la recopilación y el intercambio de datos de alta calidad a través de mecanismos de incentivos con tokens.
Utilizar tecnologías de cálculo de privacidad como la prueba de conocimiento cero para lograr el uso seguro de los datos.
Desarrollar un sistema de agentes de IA basado en blockchain (Agent), para lograr interacciones automáticas en la cadena.
Construir infraestructura de cadena pública especializada para aplicaciones de IA.
En general, la tecnología de Activos Cripto puede proporcionar nuevos mecanismos de descubrimiento de valor y circulación para la cadena de la industria de IA, mientras que la característica de desconfianza de la blockchain también puede resolver algunos problemas de confianza en las aplicaciones de IA. Sin embargo, en el proceso de implementación real, los sistemas descentralizados aún presentan deficiencias en términos de rendimiento y facilidad de desarrollo, lo que requiere una optimización adicional.