Quá trình phát triển của ngành AI và mối quan hệ với Tài sản tiền điện tử
Công nghệ trí tuệ nhân tạo đã bắt đầu từ những năm 50 của thế kỷ 20 và đã trải qua nhiều làn sóng phát triển. Hiện nay, công nghệ học sâu chủ đạo được đại diện bởi mạng nơ-ron, thông qua việc huấn luyện với một lượng lớn dữ liệu để tối ưu hóa các tham số mô hình, đạt được khả năng khớp với các nhiệm vụ phức tạp.
Sự phát triển của học sâu đã trải qua từ mạng nơ-ron ban đầu, đến sự tiến hóa của RNN, CNN và các cấu trúc khác, cuối cùng phát triển đến kiến trúc Transformer hiện đang được ứng dụng rộng rãi. Đường đi công nghệ này đã nâng cao đáng kể khả năng tổng quát của hệ thống AI, có khả năng thích ứng với nhiều loại đầu vào và đầu ra.
Trong chuỗi công nghiệp, việc đào tạo và suy luận các mô hình học sâu cần hỗ trợ sức mạnh tính toán lớn, GPU trở thành lựa chọn phần cứng chính. Đồng thời, một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao cũng là yếu tố then chốt để đảm bảo hiệu suất của mô hình. Do đó, xoay quanh hai yếu tố sức mạnh tính toán và dữ liệu, một hệ sinh thái công nghiệp hoàn chỉnh đã được hình thành bao gồm các nhà cung cấp GPU, nhà cung cấp dịch vụ đám mây, nhà cung cấp dịch vụ dữ liệu, v.v.
Sự kết hợp của ngành Tài sản tiền điện tử và AI chủ yếu thể hiện ở các khía cạnh sau:
Cung cấp mạng chia sẻ sức mạnh GPU phi tập trung, kích hoạt tài nguyên sức mạnh nhàn rỗi.
Thúc đẩy việc thu thập và chia sẻ dữ liệu chất lượng cao thông qua cơ chế khuyến khích bằng mã thông báo.
Sử dụng công nghệ tính toán riêng tư như bằng chứng không kiến thức để thực hiện việc sử dụng dữ liệu an toàn.
Phát triển hệ thống đại lý AI dựa trên blockchain (Agent), thực hiện tương tác tự động trên chuỗi.
Xây dựng cơ sở hạ tầng chuỗi công khai chuyên biệt cho các ứng dụng AI.
Tổng thể, công nghệ tài sản tiền điện tử có thể cung cấp giá trị khám phá và cơ chế lưu thông mới cho chuỗi ngành AI, trong khi đặc tính phi tín nhiệm của blockchain cũng có thể giải quyết một số vấn đề tin cậy trong ứng dụng AI. Tuy nhiên, trong quá trình triển khai thực tế, hệ thống phi tập trung vẫn còn thiếu sót về hiệu suất và tính tiện lợi trong phát triển, cần được tối ưu hóa thêm.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
9 thích
Phần thưởng
9
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
LiquidityWizard
· 19giờ trước
thực ra, sự tiến hóa của mạng nơ-ron là không tối ưu theo thống kê... p=0.87 rằng chúng ta đang làm sai smh
Xem bản gốcTrả lời0
ParanoiaKing
· 19giờ trước
Khả năng tính toán tiêu tốn toàn bộ điện mà...
Xem bản gốcTrả lời0
LucidSleepwalker
· 19giờ trước
Cảm giác AI chỉ là đốt card đồ họa thôi.
Xem bản gốcTrả lời0
WalletWhisperer
· 19giờ trước
các mẫu cho thấy sự hội tụ AI x crypto là điều không thể tránh khỏi... các bất thường thống kê đã chỉ ra điều này từ năm 2017
Xem bản gốcTrả lời0
WenMoon42
· 19giờ trước
Chết tiệt, AI sắp giành lấy khả năng tính toán của máy khai thác rồi.
Sự kết hợp giữa AI và tài sản tiền điện tử: Từ khả năng tính toán chia sẻ đến tính toán riêng tư
Quá trình phát triển của ngành AI và mối quan hệ với Tài sản tiền điện tử
Công nghệ trí tuệ nhân tạo đã bắt đầu từ những năm 50 của thế kỷ 20 và đã trải qua nhiều làn sóng phát triển. Hiện nay, công nghệ học sâu chủ đạo được đại diện bởi mạng nơ-ron, thông qua việc huấn luyện với một lượng lớn dữ liệu để tối ưu hóa các tham số mô hình, đạt được khả năng khớp với các nhiệm vụ phức tạp.
Sự phát triển của học sâu đã trải qua từ mạng nơ-ron ban đầu, đến sự tiến hóa của RNN, CNN và các cấu trúc khác, cuối cùng phát triển đến kiến trúc Transformer hiện đang được ứng dụng rộng rãi. Đường đi công nghệ này đã nâng cao đáng kể khả năng tổng quát của hệ thống AI, có khả năng thích ứng với nhiều loại đầu vào và đầu ra.
Trong chuỗi công nghiệp, việc đào tạo và suy luận các mô hình học sâu cần hỗ trợ sức mạnh tính toán lớn, GPU trở thành lựa chọn phần cứng chính. Đồng thời, một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao cũng là yếu tố then chốt để đảm bảo hiệu suất của mô hình. Do đó, xoay quanh hai yếu tố sức mạnh tính toán và dữ liệu, một hệ sinh thái công nghiệp hoàn chỉnh đã được hình thành bao gồm các nhà cung cấp GPU, nhà cung cấp dịch vụ đám mây, nhà cung cấp dịch vụ dữ liệu, v.v.
Sự kết hợp của ngành Tài sản tiền điện tử và AI chủ yếu thể hiện ở các khía cạnh sau:
Cung cấp mạng chia sẻ sức mạnh GPU phi tập trung, kích hoạt tài nguyên sức mạnh nhàn rỗi.
Thúc đẩy việc thu thập và chia sẻ dữ liệu chất lượng cao thông qua cơ chế khuyến khích bằng mã thông báo.
Sử dụng công nghệ tính toán riêng tư như bằng chứng không kiến thức để thực hiện việc sử dụng dữ liệu an toàn.
Phát triển hệ thống đại lý AI dựa trên blockchain (Agent), thực hiện tương tác tự động trên chuỗi.
Xây dựng cơ sở hạ tầng chuỗi công khai chuyên biệt cho các ứng dụng AI.
Tổng thể, công nghệ tài sản tiền điện tử có thể cung cấp giá trị khám phá và cơ chế lưu thông mới cho chuỗi ngành AI, trong khi đặc tính phi tín nhiệm của blockchain cũng có thể giải quyết một số vấn đề tin cậy trong ứng dụng AI. Tuy nhiên, trong quá trình triển khai thực tế, hệ thống phi tập trung vẫn còn thiếu sót về hiệu suất và tính tiện lợi trong phát triển, cần được tối ưu hóa thêm.