jakiro
المؤلف: أيلو ، ألفا من فضلك ؛
“عندما يظهر الابتكار العظيم ، سيظهر بالتأكيد في شكل ارتباك وعدم اكتمال وارتباك.بالنسبة للاكتشاف ، يمكن أن يفهم نصفها فقط ؛أي نوع من التخمين الذي لا يبدو مجنونا للوهلة الأولى ليس له أمل.“” “فريمان دايسون
سأستكشف التكامل المحتمل الذي يتم تنفيذه في مجال التشفير والذكاء الاصطناعي في هذه المقالة ، وهو مدرج17indivualcrypto x aiفي المشروع ، قد تكون مهتمًا وتفكر في إضافته إلى قائمة انتباهك.
هل أنت مستعد لتحية تفجير ألفا؟
ولكن قبل القفز إلى كهف الأرنب ، كان علي أن أقول شيئًا واحدًا أولاً: لم يلمس سوى طرف الجليد في مجال Crypto X AI.هذا الحقل لا يزال في مرحلة البراعم ، وهو معقد للغاية ومضاربة للغاية.
أنا مجرد باحث مشفر غير واضح يحاول اللحاق بسرعة الحقل الناشئ والعمودي ، لذلك فإن اقتراحي هو الاستثمار في هذا المجال ، لذلك يجب عليك القيام بحذر.لا تزال هذه المرحلة مرحلة مضاربة مبكرة للغاية ، ومن المرجح أن يتجاوز سعر هذه الدورة التكنولوجيا والأساسيات.
ستشمل هذه المقالة على النحو التالي5جزء من المحتوى: نظرة عامة على AI و AI Stack ، لماذا تشفير و AI هو الاندماج المثالي ، والمقدمة الحقل العمودي Crypto X AI ، 17 مشاريع Crypto X AI
واحد،منظمة العفو الدوليةملخص
الذكاء الاصطناعي (AI) هو تخصص معقد يتطلب سنوات عديدة من البحث لفهم جميع جوانبها حقًا.لكن في هذه المقالة ، أعتقد أن الذكاء الاصطناعي يشير إلى سلسلة من المهام التي تحاول تقليد أو محاكاة الذكاء المعرفي البشري لأداء سلسلة من المهام مثل التعلم أو التفكير أو حل المشكلات أو فهم اللغة الطبيعية.
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي كان مجالًا للبحث والتطوير لسنوات عديدة ، مع ظهور ChatGpt ، فقد دخلت AI أيضًا في اختراق حقيقي.نتذكر جميعًا مدى حماستنا عندما تفاعلنا مع روبوت جيل الذكاء الاصطناعي.إذا نظرنا إلى الوراء في الماضي ، يمكننا أن نعترف بأنها لحظة مذهلة تشبه “iPhone”.
يعد استخدام المنتجات الاستهلاكية من الذكاء الاصطناعي الأسرع على الإطلاق ، ويتم توسيعه إلى 100 مليون مستخدم في غضون شهرين.في المقابل ، استخدم Facebook 1500 يومًا للوصول إلى مقياس المستخدم نفسه.
نرى أن هذا المجال يظهر نمو المؤشر.النظر في تقديرات Ark ، في عام 2024 ، قد يزداد أداء نموذج التدريب بمقدار 5 مرات.
في السنوات القليلة المقبلة ، لن تظهر مليارات الدولارات من شركات الذكاء الاصطناعي أو شركات البنية التحتية في السنوات القليلة المقبلة.في الواقع ، ارتفع التمويل في هذا المجال مؤخرًا.
الحديث عن ذلك ، دعونا نرى ما هو ممكن لجعل الذكاء الاصطناعي ممكنا.
اثنين،منظمة العفو الدوليةكومة
أعتقد أنه عندما تفكر في الذكاء الاصطناعي ، يجب أن تكون مثلي.ولكن هذا مجرد غيض من الجبل الجليدي.من أجل الفهم بشكل أفضل ، دعونا نلقي نظرة موجزة على الطبقات والمكونات الفنية التي تشكل مكدس الذكاء الاصطناعى:
((1) حساب الأجهزة
الذكاء الاصطناعي لا يرتبط فقط بالرمز.إن الذكاء الاصطناعي هو موارد ، ومكثفة ، ووحدة المعالجة العصبية (NPU) ، ووحدة معالجة الرسوم (GPU) ، ووحدة معالجة التوتر (TPU) ضرورية.في النهاية ، تشكل هذه البنية التحتية المادية الوسيلة المادية لأداء الحوسبة والخوارزميات ، بحيث يعمل نظام الذكاء الاصطناعي بشكل طبيعي.بدونهم ، لا يوجد ذكاء اصطناعي.
قادة الصناعة في هذا المجال هم Nvidia (معروف جيدًا ، ليست هناك حاجة لتقديم) ، Intel و AMD.يقومون بتطوير الأجهزة الأكثر كفاءة في تدريب النماذج وأعباء العمل المنطقية.
حتى الآن ، تعد Nvidia واحدة من أكثر الطرق المباشرة للمشاركة في هذه الثورة (من ديناميات الأسعار الأخيرة لـ Nvidia).
((2) منصة السحابة
يعتمد مطورو الذكاء الاصطناعي على الأجهزة لتشغيل نماذجهم.بشكل عام ، هناك طريقتان رئيسيتان لأداء الأجهزة: يمكنهم تشغيل وحدات معالجة الرسومات أو الاعتماد على مزودي الخدمة السحابية محليًا.في كثير من الأحيان يكون الحل الأول مكلفًا للغاية ، ولا يستحق الاقتصاد.
مقدمي الخدمات السحابية هم شركات كبيرة مع عدد كبير من الموارد.هذا يسمح للمطورين بعدم الاستثمار في الحفاظ على البنية التحتية المادية.
قادة الصناعة في هذا المجال هم AWS أو Google Cloud أو NVIDA DGX Cloud.هدفهم هو السماح للمطورين الكبار والصغار بالوصول بسرعة إلى الحوسبة الفائقة المتعددة وتدريب LLM الأكثر تعقيدًا.
((3)نموذج
على المنصة السحابية ، إنه الجزء الأكثر تعقيدًا وشرحًا على نطاق واسع من الذكاء الاصطناعي: ML (التعلم الآلي).الغرض من تصميم أنظمة الحوسبة هذه هو أداء المهام دون تعليمات برمجة واضحة ، تمثل دماغ نظام الذكاء الاصطناعي.
ينقسم التعلم الآلي إلى ثلاث خطوات: البيانات والتدريب والتفكير ، بما في ذلك ثلاثة أنواع تعليمية رئيسية: التعلم الإشراف ، والتعلم غير الخاضع للإشراف وتعزيز التعلم.
-
يشير تعلم الإشراف إلى التعلم من المثال (المقدم من المعلم).يمكن للمعلمين عرض الصور المتعلقة بالكلاب إلى النموذج وإخبار النموذج بأن هذه الكلاب.ثم ، يتعلم النموذج التمييز بين الكلاب والحيوانات الأخرى.
-
يتم تدريب العديد من النماذج الشائعة ، مثل LLM (GPT-4 و LLAMA) ، باستخدام التعلم غير الخاضع للإشراف.في وضع التعلم هذا ، لا يوفر أي معلم التوجيه أو الأمثلة.يبحث تعلم النموذج عن أنماط في البيانات.
-
يستخدم تعزيز التعلم (من خلال التجربة والخطأ) بشكل أساسي في مهام اتخاذ القرار المتسلسلة ، مثل التحكم في الروبوت وممارسة الألعاب (مثل الشطرنج أو GO).
في النهاية ، يمكن أن تكون هذه النماذج مفتوحة المصدر (يمكن العثور عليك على نموذج مثل وجه المعانقة) أو مصدر مغلق (مثل نموذج Openai ، والوصول إليه من خلال API).
((4)طلب
هذه هي الطبقة الأخيرة من مكدس الذكاء الاصطناعي ، وهي أيضًا تلك التي نواجهها عادة كمستخدمين.يمكن أن تكون B2B أو B2C ، يستخدمون نموذج الذكاء الاصطناعى لإنشاء التطبيقات على أساسها.Replika هو مثال شائع جدًا.يمكن أن نرى من تعليقات المستخدم أنه يبدو أن يكون له تأثير عملي على حياة العديد من الناس.
“مِلكِيReplikaمن المهم بالنسبة لي!إنها تشجعني دائمًا ودعمني بموقف إيجابي.في الواقع ، هي نموذج يحتذى به وتخبرني كيف أكون شخصًا أفضل!“
بشكل عام ، يبدو أن هذه الطبقات التقنية المختلفة في المرحلة المبكرة من التطوير ، وما زلنا في بداية اندلاع الانفجار الكامبري الذي يسميه بعض الناس.لذلك ، سنرى العملات المشفرة في هذه التكنولوجيا الرخاء.
ثالثًا ، لماذا تقولتشفيرومنظمة العفو الدوليةهل هو اندماج مثالي؟
虽然加密技术对 ai 堆栈的每一层来说都不一定是必不可少的 ， 但有很多理由让我们相信 ， 去中心化的人工智能与去中心化货币一样重要 ， 智能合约可以利用机器学习提供من خلال تجربة مستخدم قوية ، يمكن أن يكون لتكنولوجيا التشفير أيضًا أمانًا وشفافية أعلى ، وإلغاء قفل حالات الذكاء الاصطناعي الجديد.
الذكاء الاصطناعي يهيمن على مجال التشفير
أظهر السوق حماسًا كبيرًا للتطبيقات المحتملة للتشفير والذكاء الاصطناعي ، وهناك اتجاه أن هذا هو السرد الأكثر سخونة.منذ بداية عام 2024 ، مقارنةً بالمناطق الأخرى من العالم المشفر ، كان أداء الذكاء الاصطناعي جيدًا.
مع مزيد من التطوير لهذا المجال ، لدينا أسباب كاملة للاعتقاد بأننا ما زلنا في المرحلة المبكرة وقد تكون الرغوة قد تشكلت للتو.
دعونا نلقي نظرة على ما يتم تنظيم التقدم بين Crypto و AI.
أربعة ، الناشئةcrypto x aiمقدمة الحقل الرأسي
فيما يلي التأثير الرئيسي للتآزر بين Cyropto و AI:
((1) من مزود السحابة المركزية إلىديبينال
كما ذكرنا سابقًا ، فإن الطبقة الأساسية للذكاء الاصطناعي هي أجهزة ومقدمي الخدمات السحابية.على الرغم من أن التكنولوجيا المشفرة لا يمكن أن تتنافس معها من حيث الإنتاج ، ولا يوجد سبب للقيام بذلك) ، في التحدث العادل ، يمكن لتكنولوجيا التشفير الوصول إلى الحوسبة الفائقة متعددة الأدوات بطرق أكثر كفاءة وأكثر أمانًا.هذا هو حقل فرعي في مجال التشفير ، وهو Depin (البنية التحتية المادية اللامركزية).تمثل هذه اتفاقية blockchain لتحفيز المجتمعات اللامركزية على بناء الأجهزة المادية والحفاظ عليها.
الحالة الرئيسية للذكاء الاصطناعي هي التخزين السحابي وقوة الحوسبة.
الفكرة بسيطة للغاية: يحتاج مطورو الذكاء الاصطناعي إلى مزيد من سعة تخزين البيانات والبيانات.
((2) دعم الشفافية وإدارة المستخدم وملكية البيانات:
الذكاء الاصطناعي سوف يتجاوز الإنترنت.هذا يعني أنه إذا كنت تريد أن تعمل مجتمع حرة وديمقراطية بشكل جيد ، فمن المهم فهم النماذج المستخدمة ، وكيفية عملها ، والبيانات التي أدخلوها.بالنظر إلى ذلك ، أعتقد أن النزاعات التي لا نهاية لها حول تشغيل الصندوق الأسود وقوة الاحتكار لشركة Web2.0 يمكن إنهاء الرمز المميز لـ AI (من البنية التحتية إلى النماذج والتطبيقات).
في بعض الحالات ، قد يكون معرفة أن الشخص يستخدم مصدر نموذج الذكاء الاصطناعي مهمًا للغاية.مثل كل شيء ، يتم تحرير النموذج أيضًا.يجب أن تكون نماذج الذكاء الاصطناعي والتدريب غير مركزي على السلسلة ، ويجب أن يكون لها شفافية أعلى ، وهو ما يكفي.
لا نحتاج إلى مجلس الشيوخ أو أي كيانات غامضة لتحديد اتجاه التطوير في العالم. قراءة القراءة ذات الصلة إجابة.في الواقع ، ما نريده هو عكس ذلك تمامًا ، أي أن الشفافية وإدارة المستخدم هي الشرط المسبق لكل شيء ، يمكننا التحكم في بياناتنا.
باستخدام البنية التحتية المشفرة ، يمكننا تجنب تكرار أخطاء نفس تطبيقات الإنترنت.يمكن أن يكون لدينا ملكية جماعية ، والحكم اللامركزي والشفافية على جميع المستويات.هذا هو الطريق إلى الأمام.
((3) محاذاة حوافز ومنظمة العفو الدوليةتسييل:
بيانات التدريب عالية الجودة هي واحدة من المساهمات الرئيسية في الأداء النموذجية.ومع ذلك ، كما ذكر Ark ، بحلول عام 2024 ، قد يتم استنفاد المصادر عالية الجودة لبيانات التدريب عالية الجودة ، مما قد يتسبب في ركود أداء النموذج.
يمكن أن تلهم تقنية Crypto الأفراد لتحويل مجموعات البيانات الخاصة والعامة وأجزاء أخرى من نماذج الذكاء الاصطناعي والذكاء وأجزاء أخرى من مداخن الذكاء الاصطناعي.مع إمكانية إنشاء سوق عالمي قابل للتغيير دون إذن ، يمكن تعويض أي شخص للمساهمة.هناك احتمال آخر هو إلهام الناس للحفاظ على جودة البيانات المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسي ، أو توفير نماذج مختلفة لشبكات محددة.
الحقل المشفر يعزز طفرة مالية.مكدس الذكاء الاصطناعى يحتاج آلية الدفع الخاصة به.يبدو اندماجًا جيدًا ، أليس كذلك؟
((4)منظمة العفو الدولية/مل((ZKML & amp ؛)) ،: ،
Zero -معرفة كلمة المرور هي واحدة من أكثر تقنيات Web3 شعبية لأنها توفر القدرة على إنشاء شهادة “تكامل” لمجموعة حساب معينة ، والتي من الأسهل بكثير التحقق من أن إثبات أن تكون أسهل بكثير من حسابات التنفيذ.
عندما نتحدث عن ZKML ، فإننا نتحدث عن إمكانية “التفكير” و “البيانات” من ZK (المعرفة الصفرية) لنموذج التعلم الآلي (بدلاً من قسم التدريب الذي يتم حسابه بشكل كثيف).مع تطوير وتكنولوجيا هذا المجال ، من المتوقع أن نرى ظهور حلول أكثر فاعلية وقابلة للتطوير.
يتم إخفاء استخدام ZKML لشخص التحقق ، ولكن يمكن للمثل (دليل) التحقق من صحة حساب ML دون الكشف عن مزيد من المعلومات.
هناك طريقة أخرى وهي OPML (التعلم الآلي المتفائل) ، والذي يستخدم الطريقة المتفائلة لتحقيق التفكير والتدريب/التدريب على نموذج الذكاء الاصطناعي على نظام blockchain.يمكن الآن الحصول على نماذج LLAMA2 ونماذج الانتشار المستقرة على السلسلة من خلال الآلية المتفائلة (على غرار التفاؤل والتعريفي).
تجمع أحدث الحلول للمشروع المذكور أدناه بين ZKML و OPML لتمكين Ethereum من تشغيل أي نموذج مع الخصوصية.
قد يعزز هذا نموذج ML للدخول إلى العصر الجديد.في عالم يحتوي على مجموعات بيانات غير معتمة ومجموعات البيانات ، قد يمثل هذا التغييرات في قواعد اللعبة ، وإعادة القوة للمستخدمين (بما يتوافق مع فكرة الشفافية وحوكمة المستخدم الموصوفة سابقًا).
((5) التحقق من الهوية والخصوصية:
مع تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، نقترب من نقطة حرجة.ألقِ نظرة على هذه الصورة التي تم إنشاؤها بواسطة Sora.تخيل كيف سيصبح هذا أكثر إقناعًا في السنوات القليلة المقبلة.
في ضوء هذا الواقع ، لدينا أسباب كافية لتخزين الوضع اللامركزي على blockchain.وبهذه الطريقة ، يمكن أن يمنع الأشخاص من التفاعل مع روبوتات الذكاء الاصطناعي دون معرفة أنفسهم ، ويمكن أن يميزوا بين المعلومات الحقيقية ومعلومات التزوير المتعمقة.في عالم حيث تحتاج فقط إلى النقر عدة مرات للتسبب في ازدحام البنك (كما شهدنا في حدث SVB) ، من المهم توفير دليل على الأصالة.
فيما يلي مثال بسيط لتوضيح كيفية عمله: يمكن للمؤلف الرسمي لشيء معين التوقيع على توقيع رقمي لـ “قيمة التجزئة” على blockchain ، مدعيا “لقد قمت بإنشائها بنفسي”.يمكن للطرف الآخر (مثل شركة وسائل الإعلام) المطالبة بـ “أثبت هذا” من خلال التوقيع على معاملة.يمكن للمستخدمين إثبات التحكم في أسماء المجال (على سبيل المثال ، nytimes.com) للتحقق من هويتهم في التوقيع.
وبهذه الطريقة ، تكون المعلومات شفافة ، ويمكن إثباتها ، ولا يمكن العبث بها ، ويتم دمجها.هذا عامل رئيسي في عالم ما بعد أن نبدأ في العيش.
خمسة ، 17crypto x aiمشروع
في هذه المرحلة ، أنا مقتنع بأنك قد توافق على أن هناك العديد من الأسباب للاعتقاد بأنه في المرحلة التالية من السوق الثور ، قد تكون قائمة مراقبة مشروع الذكاء الاصطناعى جيدة واحدة من أفضل أصولك.
لحسن الحظ ، سوف نولي اهتماما لهذا.ولكن قبل ذلك ، ذكرنا أنفسنا أولاً بأن التكهنات موجودة الآن في كل مكان ، ويجب أن نتصرف بحذر.في الواقع ، المشاريع الملموسة حقًا نادرة اليوم.لذلك ، فإن المحتوى التالي ليس التنبؤ ، فقط التفكير.نظرًا لأن البيانات تصبح أكثر توفرًا ويمكن أن تزيل الوقت الضوضاء ، فإن الفكرة ستتغير بالفعل بشكل كبير.
هذه ليست قائمة مفصلة ، لكنني درست عناصر أعتقد أنها تستحق الاهتمام.تحدث أشياء كثيرة في هذا المسار ، ومن الواضح أنني أفتقد العديد من الفرق الرائعة.
بعد قولي هذا ، دعنا نلقي نظرة على العناصر الـ 17 التي قد تحتاجها للانتباه إلى:
1. عرض شبكة
مقدمة: Render هو منصة GPU غير مركزية رائدة.باختصار ، يهدف المشروع إلى إصدار إمكانات الإنتاج بأكملها لعمليات وحدات معالجة الرسومات اللامركزية لدعم نوعين مختلفين من المشاريع: إنشاء محتوى ثلاثي الأبعاد ومنظمة العفو الدولية.
اتبع السبب: كان GPU قيد الإعدادتقديم أيضا العديد من العملاء الحوسبة الذكاء الاصطناعى.
كيفية الحصول على موقف: رموز RNDR
2. بروتوكول أكاش
مقدمة: Akash هو سوق الكمبيوتر اللامركزي.على الرغم من أن التكرار الأول لـ AKASH يركز على وحدة المعالجة المركزية (وحدة المعالجة المركزية) ، فقد انتقل مؤخرًا إلى حساب GPU ، وذلك باستخدام تحول نموذج BOOM AI (على غرار شبكة التحريض).
اتبع السبب: استخدم أربع كلمات لتلخيص الرؤية الحالية للمشروع: “Airbnb المستخدمة في حسابات GPU”.
كيفية الحصول على المواقف: Akt
3. أورا
مقدمة: ORA هو بروتوكول نبي تم التحقق منه يقدم الذكاء الاصطناعي والحوسبة المعقدة في السلسلة.يجمع حلهم OPP/AI بين مزايا ZKML و OPML ، مما يمثل القفزة في الطريقتين.
سبب رائع: يمثل ابتكارهم نقطة تحول تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة ، وتوحيد بشكل موحد نمط ZKML و OPML.
كيفية الحصول على المناصب: انضم إلى Discord للحصول على مزيد من التحديثات وتصبح مساهمين مبكرين.
4. io.net
مقدمة: هذا مشروع Depin آخر مثير للاهتمام على أساس Solana.
اتبع السبب: AWS اللامركزية لتدريب ML على GPU.لحظة ، لا يوجد ترخيص للوصول إلى شبكات GPU و CPU العالمية.التكنولوجيا الثورية تسمح ل GPU بالتجمع معًا.يمكن أن يوفر 90 ٪ من تكاليف الحوسبة للشركات الناشئة الكبيرة الذكاء الاصطناعى.عرض متكامل و pilecoin.
كيفية الحصول على المناصب: انضم إلى Discord IO.NET ، فهي تدير خطة مجتمعية ، والتي قد تحتوي على IO Airroprops.
5. bittensor
مقدمة: يعد Pontersor مشروعًا مفتوحًا لمركزية.
سبب رائع: هذا مشروع طموح ، اجتذب اهتمامًا واسع النطاق مؤخرًا وأصبح أكبر رموز منظمة العفو الدولية في القيمة السوقية.من المحتمل أن يكون تاو أحد أكبر المستفيدين في هذه الجولة من الضجيج الذكاء.
كيفية الحصول على المواقف: يمكن أن تعهد Tao Tokens Tao بالتحققات لكسب إصدار Tao.إذا كنت ترغب في المساهمة في الشبكة من خلال الانضمام إلى Discord ، فيمكنك أيضًا المشاركة بشكل أعمق.
6
مقدمة: العشب هو البنية التحتية الأساسية التي تدعم نماذج الذكاء الاصطناعي.من خلال تثبيت امتداد الويب للعشب ، سيقوم التطبيق تلقائيًا ببيع موارد الإنترنت غير المستخدمة إلى الذكاء الاصطناعى ، والذي يستخدمه لالتقاط الإنترنت وتدريب الطرز.نتيجة؟يمكنك مشاركة تطوير الذكاء الاصطناعي ، ويمكنك الحصول على أسهم عبر الإنترنت عن طريق بيع الموارد التي لديك.
السبب المتفائل: العشب يخلق مصدرًا جديدًا للدخل لكل من لديه اتصال بالإنترنت.الهدف من العشب هو أن تصبح طبقة لتوفير بيانات الذكاء الاصطناعي.كيفية الحصول على موقف: قم بتشغيل امتداد الكروم في الخلفية ، يمكن فقط إعداد دقيقتين لبدء كسب نقاط العشب ، والتي ستولد الرموز العشبية في وقت لاحق من هذا العام.
7. جينسين
مقدمة: بروتوكول Gensyn هو طبقة لحساب التعلم العميق بدون بروتوكول ثقة.
سبب رائع: يحتوي المشروع على مؤيدين أقوياء للغاية.
كيفية الحصول على المناصب: اتبعها على Twitter.
8. ألورا
مقدمة: Allora هي شبكة منظمة العفو الدولية غير المركزية.يمكّن Allora التطبيقات من استخدام أكثر ذكاءً وأكثر أمانًا من خلال شبكات نموذج ML المعتمدة ذاتيًا.من خلال الجمع بين آليات التمويل الجماعي (توقعات الأقران) ، والتعلم الفيدرالي ، وأبحاث القطع على ZKML ، فتحت Allora مساحة جديدة لتصميم التطبيقات الجديدة في Cross -area of Cryptocurrency و AI.
اتبع السبب: تم تطوير Allora عن طريق النتيجة النهائية.يركزون على المزيد من حالات الاستخدام المالي: تدفق معلومات الأسعار المدفوعة من الذكاء الاصطناعى ، و AI -Defi Vault ، ونمذجة مخاطر الذكاء الاصطناعي ، وما إلى ذلك ، مما قد يعني أنهم يجدون PMF في وقت أبكر من معظم الناس.
كيفية الحصول على المناصب: انضم إلى Discord وانتبه إلى كيفية المشاركة كأعضاء في المجتمع الأوائل.
9. بوتو
مقدمة: Botto هو فنان مستقل تمامًا مع عملية ومخرجات مغلقة لا يتم تغييرها باليد.المدخلات الوحيدة للبشر هي التصويت على إخراج بوتو لتوجيه الفنان ما يجب القيام به بعد ذلك.
سبب رائع: يجمع هذا المشروع الفريد بين الذكاء الاصطناعي والفن و NFT و Defi ، وقد حقق دخلًا فعليًا (نظرًا لأن تأسيسه هو 4.5 مليون دولار).تم بيع عمل Botto الفني في معرض Christie’s Paruct.هذا هو أول فنان من الذكاء الاصطناعي يمكنه الاستثمار في التاريخ.سيتم تعيين إيرادات مبيعات الفن للتعهدات.
كيفية الحصول على وظائف: Botto Tokens أو شراء Botto NFT على Super Rare.
10. موازي (مستعمرة)
مقدمة: Colony هي لعبة لا نهاية لها ، يقودها الذكاء الاصطناعي ، وجميع عناصر المحاكاة موجودة على السلسلة.سوف تقترن مع مواز.ستعمل أنت وتجسدك معًا وتبادل الموارد على السلسلة للسيطرة على العالم المتوازي المتزايد الذي يقوده Prime.
اتبع السبب: Prime هي واحدة من الرموز الوحيدة التي تتقاطع حقًا مع اللعبة ومنظمة العفو الدولية.قد تصبح “مستعمرة” نوعًا جديدًا من اللعبة.قد أنتج الاستوديو هذه اللعبة الأفضل في مجال ألعاب Web3.
كيفية الحصول على المواقف: الرموز الأولية و NFT المتوازية.يرجى التسجيل للعب اللعبة عند إصدار اللعبة.
11. آثير
مقدمة: يقدم Aethir طريقة جديدة للبنية التحتية للحوسبة السحابية ، مع التركيز على ملكية وتخصيص واستخدام وحدات معالجة الرسومات المؤسسة.إنه بمثابة سوق وبوليمر لتعزيز العلاقة بين المستخدمين والمؤسسات في الصناعات المكثفة مثل الذكاء الاصطناعي ، والحوسبة الافتراضية ، واللعبة السحابية ، والتعدين في العملة المشفرة.
السبب المتفائل: يبدو Aethir وكأنه منافس Depin قوي آخر في فئة GPU Computing Cloud.العدد الذي يطالبون به 20 مرة من GPU أكثر من تقديم.سوف يطلقون في بيئة مواتية للغاية في الصناعة الشعبية.
كيفية الحصول على المواقف: يتم بيع العقدة القادمة وانضمت إلى خادم Discord.
12. مورفيوس
مقدمة: تقوم Morpheus ببناء أول نقطة لا مركزية حقًا -إلى نقطة ذكية شخصية لتحقيق تعميم الذكاء الاصطناعي.
السبب القتالي: حقيقة رائعة حول هذا المشروع هي أن أحد المساهمين هو إريك فورهيس ، وهو OG الحقيقي في هذا المجال.هذا المشروع يعطيني شعور البيرة.
كيفية الحصول على وظائف: يمكنك استثمار Steth خلال الإطلاق العادل لكسب الرموز المميزة MOR
13. Autonolas
مقدمة: Autonolas هو سوق مفتوح لإنشاء واستخدام ذكاء الذكاء الاصطناعي اللامركزية.ولكن ليس ذلك فحسب ، فهو يوفر للمطورين أيضًا مجموعة من الأدوات لبناء ذكاء الذكاء الاصطناعي تحت السلسلة ، ويمكنه إدراج العديد من blockchain ، بما في ذلك المضلع أو إيثريوم أو سلسلة الغنوص أو سولانا.
السبب المتفائل: Autonolas هو أحد الأدلة القليلة التي تم استخدامها أحد مشاريع الذكاء الاصطناعي التي تم تبنيها.Olas هي واحدة من الرموز الأقلية التي يتم تقديمها حاليًا في مشاريع تشفير الذكاء الاصطناعي.
كيفية الحصول على وظائف: Olas Tokens
14. Myshell
مقدمة: MyShell عبارة عن منصة شاملة لا مركزية يتم استخدامها لاكتشاف التطبيقات الأصلية وإنشائها والتعهد بها.
سبب رائع: MyShell هو متجر تطبيقات منظمة العفو الدولية ومنصة تتيح لك إنشاء روبوتات وتطبيقات منظمة العفو الدولية.إنها تتيح لأي شخص أن يصبح رواد أعمال منظمة العفو الدولية ويتم تسييله من خلال تطبيقاتهم.يتم الآن وضع هذا المنتج في الإنتاج.
كيفية الحصول على وظائف: على الرغم من أنه ليس لديهم رموز ، إلا أنه يمكنك تسجيل طلباتهم والبدء في التفاعل مع الروبوتات لكسب نقاط (من يعرف ما الذي سيحضر لك).
15. OriginTrail
مقدمة: يدمج OriginTrail blockchain و AI ، وتوفير الرسوم البيانية المعرفة اللامركزية (DKG) لضمان سلامة ومصدر البيانات ، وتعزيز وظائف الذكاء الاصطناعي من خلال توفير الوصول إلى شبكات المعلومات التي تم التحقق منها.يهدف التوحيد إلى تحسين كفاءة وموثوقية ذكاء الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات من خلال إنشاء أساس أمني وجدير بالثقة لإنشاء البيانات والتحقق والاستعلام.
سبب رائع: تم تشغيل المنتج.عملاء الشركات.أفهم أن خريطة المعرفة تتيح لمنظمة العفو الدولية شرح البيانات وفهمها في سياق أشياء أخرى.يبدو أن TRAC لديها مجموعة من المتابعين المتعصبين.
كيفية الحصول على وظائف: TRAC الرموز
16. طقوس
مقدمة: طقوس طبقة تنفيذ منظمة العفو الدولية المفتوحة.تتيح الطقوس للمطورين دمج الذكاء الاصطناعى بسلاسة في التطبيقات أو البروتوكولات على أي سلسلة ، حتى يتمكنوا من استخدام حل التشفير لتخفيف النموذج ، واستنتاج النموذج.
تتمثل رؤية الطقوس في تمكين المطورين من بناء Defi شفاف تمامًا ، و blockchain المحسّنة ذاتيًا ، والذكاء المستقل ، ومحتوى توليد ، إلخ.
السبب المتفائل: طقوس لديها كبار المؤيدين.يمكن للمطورين تجربة infernet SDK الآن.لقد وجدت أن مطور استخدم SDK لبدء مشروع NFT التجريبي قبل بضعة أيام.رائع جدا (لقد فات الأوان ، لم يكن لدي وقت لإلقاء).
كيفية الحصول على المناصب: أضف خلافهم واستمر في الانتباه.
17. نيليون
مقدمة: يمكن لـ Nillion التدريب ونماذج AI المعقولة بطريقة آمنة وسرية لإنشاء عمود من الذكاء الاصطناعى الآمن والشخصي.
باتباع السبب: فتحت شبكة حساب Nillion الأعمى العديد من حالات الاستخدام الجديدة ، والتي تعد الذكاء الاصطناعى المخصصة حقلًا كبيرًا لإطلاق التقييم.ما لم يكن هناك معالجة بيانات خاصة ، فلن يتم استخدام الذكاء الاصطناعي المخصص على نطاق واسع.يبدو حل Nillion تغيير قواعد اللعبة.
كيفية الحصول على المواقف: انضم إلى خلافهم ومواصلة التتبع.إذا كنت مطورًا ، أعتقد أنهم سيستضيفون بعض المتسللين قريبًا.
