Histoire du développement de l'industrie de l'IA et sa relation avec les cryptoactifs
Depuis le début des années 1950, la technologie de l'intelligence artificielle a connu plusieurs vagues de développement. Actuellement, la technologie de l'apprentissage profond la plus courante est représentée par les réseaux de neurones, qui optimisent en continu les paramètres des modèles grâce à un entraînement sur de grandes quantités de données, permettant ainsi de s'adapter à des tâches complexes.
Le développement de l'apprentissage profond a évolué des premiers réseaux de neurones aux structures RNN, CNN, etc., pour finalement aboutir à l'architecture Transformer largement utilisée aujourd'hui. Cette voie technologique a considérablement amélioré la capacité de généralisation des systèmes d'IA, leur permettant de s'adapter à divers types d'entrées et de sorties.
Dans la chaîne industrielle, l'entraînement et l'inférence des modèles d'apprentissage approfondi nécessitent un soutien puissant en termes de calcul, les GPU devenant le choix matériel principal. Parallèlement, une quantité massive de données de haute qualité est également essentielle pour garantir la performance des modèles. Ainsi, autour de ces deux éléments clés, le calcul et les données, un écosystème industriel complet s'est formé, incluant des fournisseurs de GPU, des fournisseurs de services cloud et des fournisseurs de services de données.
L'intégration de l'industrie des Cryptoactifs et de l'IA se manifeste principalement dans les aspects suivants :
Fournir un réseau de partage de puissance de calcul GPU décentralisé, mobiliser les ressources de calcul inactives.
Promouvoir la collecte et le partage de données de haute qualité grâce à un mécanisme d'incitation par jeton.
Utiliser des technologies de calcul de confidentialité telles que les preuves à connaissance nulle pour garantir l'utilisation sécurisée des données.
Développer un système d'agent AI basé sur la blockchain (Agent), permettant une interaction automatisée sur la chaîne.
Construire une infrastructure de chaîne publique spécialement destinée aux applications d'IA.
Dans l'ensemble, la technologie des cryptoactifs peut offrir de nouvelles découvertes de valeur et des mécanismes de circulation pour la chaîne de l'industrie de l'IA, tandis que la caractéristique de décentralisation de la blockchain peut également résoudre certains problèmes de confiance dans les applications de l'IA. Cependant, dans le processus de mise en œuvre pratique, les systèmes décentralisés présentent encore des lacunes en termes de performance et de facilité de développement, nécessitant une optimisation supplémentaire.
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LiquidityWizard
· Il y a 19h
en fait, l'évolution des réseaux neuronaux est statistiquement sous-optimale... p=0.87 que nous faisons fausse route smh
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ParanoiaKing
· Il y a 19h
Puissance de calcul brûle seulement de l'électricité...
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LucidSleepwalker
· Il y a 19h
On a l'impression que l'IA, c'est juste faire chauffer les cartes graphiques.
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WalletWhisperer
· Il y a 19h
les modèles suggèrent que la convergence entre l'IA et la crypto était inévitable... des anomalies statistiques le signalent depuis 2017
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WenMoon42
· Il y a 19h
C'est incroyable, l'IA va s'emparer de la puissance de calcul des rigs de minage.
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ChainWallflower
· Il y a 19h
Le domaine des réseaux neuronaux est plutôt attrayant.
Fusion de l'IA et des cryptoactifs : du partage de puissance de calcul au calcul privé
Histoire du développement de l'industrie de l'IA et sa relation avec les cryptoactifs
Depuis le début des années 1950, la technologie de l'intelligence artificielle a connu plusieurs vagues de développement. Actuellement, la technologie de l'apprentissage profond la plus courante est représentée par les réseaux de neurones, qui optimisent en continu les paramètres des modèles grâce à un entraînement sur de grandes quantités de données, permettant ainsi de s'adapter à des tâches complexes.
Le développement de l'apprentissage profond a évolué des premiers réseaux de neurones aux structures RNN, CNN, etc., pour finalement aboutir à l'architecture Transformer largement utilisée aujourd'hui. Cette voie technologique a considérablement amélioré la capacité de généralisation des systèmes d'IA, leur permettant de s'adapter à divers types d'entrées et de sorties.
Dans la chaîne industrielle, l'entraînement et l'inférence des modèles d'apprentissage approfondi nécessitent un soutien puissant en termes de calcul, les GPU devenant le choix matériel principal. Parallèlement, une quantité massive de données de haute qualité est également essentielle pour garantir la performance des modèles. Ainsi, autour de ces deux éléments clés, le calcul et les données, un écosystème industriel complet s'est formé, incluant des fournisseurs de GPU, des fournisseurs de services cloud et des fournisseurs de services de données.
L'intégration de l'industrie des Cryptoactifs et de l'IA se manifeste principalement dans les aspects suivants :
Fournir un réseau de partage de puissance de calcul GPU décentralisé, mobiliser les ressources de calcul inactives.
Promouvoir la collecte et le partage de données de haute qualité grâce à un mécanisme d'incitation par jeton.
Utiliser des technologies de calcul de confidentialité telles que les preuves à connaissance nulle pour garantir l'utilisation sécurisée des données.
Développer un système d'agent AI basé sur la blockchain (Agent), permettant une interaction automatisée sur la chaîne.
Construire une infrastructure de chaîne publique spécialement destinée aux applications d'IA.
Dans l'ensemble, la technologie des cryptoactifs peut offrir de nouvelles découvertes de valeur et des mécanismes de circulation pour la chaîne de l'industrie de l'IA, tandis que la caractéristique de décentralisation de la blockchain peut également résoudre certains problèmes de confiance dans les applications de l'IA. Cependant, dans le processus de mise en œuvre pratique, les systèmes décentralisés présentent encore des lacunes en termes de performance et de facilité de développement, nécessitant une optimisation supplémentaire.