jakiro
المؤلف: Casey ، Paradigm شركاء الاستثمار السابقون ؛
أعتقد أن الانفتاح يجلب الابتكار.في السنوات الأخيرة ، حقق الذكاء الاصطناعي تطوير قفزة وله فائدة وتأثير عالمي.مع نمو قوة الحوسبة مع تكامل الموارد ، فإن الذكاء الاصطناعي سوف يولد بشكل طبيعي مشاكل مركزية ، وسيشغل الحزب ذو القوة الحاسوبية أقوى الموقف المهيمن تدريجياً.هذا سوف يعيق وتيرتنا المبتكرة.أعتقد أن اللامركزية و Web3 منافسين أقوياء للحفاظ على الذكاء الاصطناعي والانفتاح.
1، الحساب اللامركزي للدراجة المسبقة والغرامة
حساب التعهيد الجماعي (وحدات المعالجة المركزية + وحدات معالجة الرسومات.
الرأي الدعم: قد يتوسع نموذج موارد التمويل الجماعي لـ Airbnb/Uber إلى مجال الحساب ، وسيتم تجميع موارد الحوسبة الخاملة في السوق.قد يحل هذا المشكلات التالية: توفير موارد الحوسبة المنخفضة للتكلفة لبعض الحالات (معالجة بعض أخطاء الإغلاق/التأخير) ؛
المعارضة: لا يمكن لحساب الصليب تحقيق الاقتصاد المقياس ؛حساب اللامركزية هو مفارقة.
أمثلة للمشروع: Akash ، Render ، io.net ، طقوس ، زائدي ، Gensyn
2التفكير اللامركزي
قم بتشغيل Model Open Source بطريقة لا مركزية
آراء الدعم: يقترب نموذج المصدر المفتوح (OS) من نموذج المصدر المغلق في بعض الجوانب ، ويتم الحصول على المزيد والمزيد من التبني.يستخدم معظم الأشخاص خدمات مركزية لتشغيل التفكير في نموذج نظام التشغيل مع الخدمات المركزية مثل Huggingface أو النسخ المتماثل ، وبالتالي تقديم مشكلات الخصوصية والمراجعة.هناك حل لتشغيل الاستدلال من خلال اللامركزية أو الموردين الموزعة.
المعارضة: ليست هناك حاجة لإضفاء الطابع اللامركزي على الأسباب ، وسيصبح المنطق المحلي الفائز النهائي.تنشر الآن رقائق خاصة يمكنها معالجة منطق نموذج المعلمة 7B+.الحوسبة الحافة هي حلنا في الخصوصية ومكافحة المراجعة.
أمثلة للمشروع: طقوس ، GPT4ALL (مستضافة) ، Ollama (Web2) ، Edgellama (Web3 ، P2P Ollama) ، بتلات
3على السلسلةمنظمة العفو الدوليةالجسم الذكي
على سلسلة التعلم الآليالتطبيقات
الرأي الدعم: يتطلب الذكاء الذكي (تطبيق الذكاء الاصطناعي) طبقة منسقة للمعاملات.بالنسبة لذكاء الذكاء الاصطناعي ، يعد استخدام العملات المشفرة للدفع منطقية ، لأنها تقنية رقمية نفسها ، ومن الواضح أن الهيئة الذكية لا يمكنها فتح حساب مصرفي من خلال شهادة KYC.لا يوجد لدى الهيئة الذكية من الذكاء الاصطناعي اللامركزية مخاطر المنصة.على سبيل المثال ، يمكن لـ Openai أن يقرر فجأة تغيير بنية ChatGpt -في بنية ، والتي ستدمر قابس Talk2Books الخاص بي ، ولكن لا يوجد إشعار مسبق.حدث هذا.لا يوجد مثل هذا المخاطر المنصة التي تم إنشاؤها على السلسلة.
المعارضة: لم يتم إعداد الوكيل للإنتاج … لا.Babyagi ، Autogpt ، وما إلى ذلك هي الألعاب!لحجة مخاطر المنصة ، هذه حالة قديمة من العملة المشفرة.
أمثلة المشروع: AI Arena ، MyShell ، Operator.io ، Fetch.ai
4ومصدر البيانات ومصدر النموذج
الإدارة المستقلة وجمع القيمة من نماذج البيانات والآلة
رأي الدعم: يجب أن تنتمي ملكية البيانات إلى مستخدم إنشاء البيانات ، وليس شركة تجمع البيانات.البيانات هي المورد الأكثر قيمة في العصر الرقمي ، ولكنها تحتمها شركات التكنولوجيا الكبيرة ولديها أداء مالي ضعيف.الشبكة المخصصة للغاية قادمة ، والتي تتطلب عمليات زرع ونماذج.سنحضر بياناتنا ونماذجنا من تطبيق إلى آخر من خلال الإنترنت ، تمامًا كما ندير محافظنا المشفرة بين DAPPs المختلفة.مصدر البيانات يمثل مشكلة كبيرة ، وخاصة ظاهرة الاحتيال أصبحت أكثر جدية ، وحتى بايدن اعترفت بذلك.من المحتمل أن تكون بنية blockchain هي الحل الأفضل لحل لغز مصدر البيانات.
المعارضة: لا أحد يهتم بما إذا كان لديك بيانات أو خصوصيته الخاصة.لقد رأينا هذا من آخر تفضيل المستخدم.ألقِ نظرة على حجم التسجيل في Facebook/Instagram!في النهاية ، سيثق الناس في Openai لتوفير بيانات التعلم الآلي.دعونا نواجه الواقع.
مثال للمشروع: فانا ، هطول الأمطار
5الرموزالتطبيقات((التطبيقات.
يتصورcharal.aiمع مكافآت العملة المشفرة
آراء الدعم: حوافز العملة المشفرة فعالة للغاية لبدء شبكة التوجيه والسلوك.سنرى عددًا كبيرًا من التطبيقات المتمركزة على الذكاء الاصطناعي تعتمد هذه الآلية.شريك الذكاء الاصطناعي هو سوق لافت للنظر.في عام 2022 ، أنفق الأمريكيون أكثر من 130 مليار دولار من الحيوانات الأليفة.لقد رأينا أن تطبيق AI Companion قد حقق ملاءمة سوق المنتجات ، ومتوسط وقت الجلسة للشخصية. AAI أكثر من ساعة واحدة.إذا رأينا منصة منصة الحوافز المشفرة تحتل حصة السوق في هذا المجال وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى ، فلن نفاجأ.
المعارضة: هذه مجرد ظاهرة حماس المضاربة في العملة المشفرة ولن تدوم.الرموز هي تكلفة الحصول على الويب 3.0.
عناصر مثال: MyShell ، Deva
6، عمليات التعلم الآلي للحوافز المميز (مثل التدريب ،RLHF، المنطق)
يتصورScaleaiمع مكافآت العملة المشفرة
آراء الدعم: يمكن استخدام حوافز التشفير في عملية عمل التعلم الآلي بأكملها لتحفيز السلوكيات مثل تحسين الوزن ، والترتيب الدقيق ، و RLHF -ناتج نموذج الحكم البشري لزيادة التغذية.
المعارضة: MLOPS (عملية التعلم الآلي) هي حالة سيئة من مكافآت العملة المشفرة ، لأن الجودة مهمة للغاية.على الرغم من أن العملات المشفرة جيدة في تحفيز سلوك المستهلك عندما لا تكون هناك مشكلة في الانتروبيا ، إلا أنها ليست مواتية للسلوكيات المنسقة عندما تكون الجودة والدقة أمرًا بالغ الأهمية.
مثال للمشروع: Bittensor ، طقوس
7، تم التحقق منه على السلسلة (ZKML.
أثبت النماذج التي يمكن تشغيلها بشكل فعال على السلسلة وإدراجها في العالم المشفر
آراء الدعم: سيؤدي التحقق من النموذج على السلسلة إلى إلغاء قفل القدرة المشتركة ، مما يعني أنه يمكنك استخدام إخراج مزيج في حقل Defi و Encryption.بعد خمس سنوات ، عندما يكون لدينا الهيئات الذكية التي تدير نموذج الطبيب للتحقق من جسمنا لنا ، سنحتاج إلى بعض الطرق للتحقق من معرفتها والنماذج التي نستخدمها لتشخيصها.التحقق من النموذج يشبه سمعة الذكاء.
المعارضة: لا أحد يحتاج إلى التحقق من النموذج الذي يعمل.هذا ما لا نهتم به.نحن رأسا على عقب في نهاية هذا.لا أحد يدير llama2 لكنه يخشى تشغيل نماذج أخرى في الخلفية.هذه هي عواقب التكنولوجيا المشفرة (إثبات المعرفة الصفري) التي تنوي إيجاد مشكلة في حلها ، وتكهنات الشهادة الصفرية (ZK) للحصول على قدر كبير من صناديق رأس المال الاستثماري.
عناصر مثال: معامل المعامل ، والنتيجة ، Ezkl
