jakiro
著者：Delphi Digital LianChuang Tommy、出典：著者Twitter@shashnessy119;
Midjourneyを初めて試してから後にChatGptを試したとき、彼らの強力な能力は最初は私を怖がらせました。彼らの能力を理解する私の能力は、わずかな危機を引き起こしました。これにより、現在のLLMは私たちの文章を完成させるのが得意ですが、完全に開発されたAGIに必然的に近づいていることを実感しました。
AGIのメディアの描写は、通常、その本当の影響を重視しており、それをすべてのアプリケーションまたはiRobotと見なしています。Agiは、たとえあなたが実現していなくても、あなたの人生のあらゆる側面に浸透します。将来の見通しであるAI2041を想像してください。これは、深く影響力のあるAIがどのようになるかを示しています。
各サイエンスフィクションの映画は、悲観的な感情に満ちた人工知能の未来を描いています。なぜなら、このような陰謀はより販売されており、これは現実的な決勝戦だからです。人間の存在の性質上、Openaiの理事会について、私たちがどのように道徳と倫理を考えても、これらの基本モデルに基づいてすべてのアプリケーションとユースケースにマイナスの影響を与えることができない偏見がいくつかあります。ChatGptと通信したいかもしれませんが、あなたが法廷にいる場合、人工知能のju審員はあなたの肌の色やあなたの名前のユニークな綴りを見て、あなたを刑務所に送る時間を2倍にします。これらの影響は邪魔です。
一元化された人工知能は避けられません。GoogleがGDRIVE、GDOCS、およびGmailにアクセスするライセンスを要求すると、パーソナライズされた人工知能はあなた自身の人生を送ります。Appleは、グローバルな人工知能競争に遅れをとっており、セキュリティブランドを使用する製品が必要なため、各デバイスに個別の人工知能を発売することを期待しています。Openai Fine -Tuningモデルの場合、これは社会に対するチェーン応答を持ち、何百万ものカスタマイズされたChatGPTに影響を与えますか？
代替品が必要です。暗号通貨は、人工知能の完璧な組み合わせです。なぜなら、この動きをサポートする透明なグローバルな人間の調整は、人工知能をグローバルに使用して良い結果を達成できるからです。クラウドファンディングのオープンソースモデル（現金またはGPU）を作成し、誰でもリアルタイムで偏見や問題をレビューできます。
私たちは何十億もの人工知能モデルを備えた世界に向かっていると信じています。交換アナリストの交換リスク、人工知能）アナリスト）。
暗号化と人工知能は完璧な組み合わせです。すべてのGPUを使用してモデルをトレーニングし、モデルでの所有権を持っているのか、それとも債務とスマートコントラクトが使用されている場合、ユーザーケースの能力を拡大するか、パーソナライズされた人工知能の代わりに（パーソナライズされた人工知能の代わりに（吟遊詩人のように世界中で要約されなければならない人工知能）、この組み合わせは妥当です。
分散化された人工知能は、私たちの世代の最も強力なテクノロジーの内部運用と所有権を透過的に共有します。集中型の人工知能は、このコア値を提供することはできません。
最終的に、AGIは、枝と人間の性質の突然の想像ではなく、コードと数学を信頼するため、暗号通貨を使用します。私たちが将来進化した人工知能の作成は、暗号通貨を使用します。これを行う必要があります。
暗号化されたX AIテーマとアイデア
暗号パンチの人工知能値：
Ethereum Core cypherpunk値は、@vitalikbuterinの概要から人工知能に適用されます。Web2の集中化の下で人工知能を再構築することはばかげています。
アギといいえ通貨に必要な通貨
AGIのユートピアまたは反ユトピアは、そのアイデアを実現するために不正なお金と対話するようなアイデアを助長します。将来的には、追跡チェックアカウントはありません。さらに、暗号化された技術を使用して、分散型の人工知能と暗号通貨を構築し、FRBまたはOpenai委員会によって制御されません。
depinとaiは明確な例です
過去10年間で、私たちのすべての研究は、超大規模なデータセンターのパフォーマンスと効率を改善する方法に集中してきました。今後10年間で、テクノロジーが潜在的なGPUとユーザーハードウェアを使用してトレーニングと合理的なAIモデルを使用することを期待しています。Nvidiaが出荷できるH100の需要は明らかに限られていますが、テクノロジー企業は利用可能な製品を習得しています。当社のMac Pro GPUおよびその他のハードウェアを使用して、トレーニングと推論の大規模な使用は明らかなケースです。リーダーには、@t_official、@akashnet_および@gensynaiが含まれます。将来的には、NvidiaがH100を販売する代わりに代わりに回す道もあるかもしれませんが、単に最大のクラスターを確立することもできます。
新しいモード作成のインセンティブ
アプリケーションレベルの創造性を確立するには、新しいモデル自体の開発をやる気にさせる必要があります。これには、トレーニングファンドのインセンティブ対策、クラウドソーシングのための特定のトレーニングデータ、ホスティングおよび推論モデルが含まれます。大規模な言語モデルは、人工知能モデルの一種です。世界中のユーザーは、GPU、ファンド、またはデータを大規模なトレーニングとファインチューニングモデルに提供し、最終モデルの一部を持つことができます。
よりインテリジェントなアプリケーションとインテリジェントな契約、人工知能
妨げられない分散化された人工知能は、より良いアプリケーションを提供します。人工知能モデルのインテリジェントな契約を引用すると、アプリケーションの設計空間を拡大し、その論理と機能を大幅に強化できます。UnisWapの流動性供給は、モデルが改ざんされていないことを確認するために、ZKの大規模なスケール下の鎖モデルの影響を受けると想像してください。例には、@infrence_labs @gizatechxyzと@moduluslabsが含まれます。または、@upshothqを介してNFTの大規模な機械学習モデルを確認してください。
人工知能により、暗号通貨は使いやすくなります
将来、ほとんどの暗号通貨ユーザーは、暗号通貨の分野で私たちが話しているさまざまな細かい枝や無限の文字、語彙を決して見ることはありません。彼らは、低レベルの機械学習（LLM）を入力する意図を入力するだけで、ソリューションネットワークはトランザクションのすべての複雑なステップを処理します。このLLMは、あなたの人生を学び、パーソナライズし、簡素化します。ソリューションのソリューションによって作成された手動ブリッジ資産が必要な人はほとんどいません。
ベストモデルの意思決定者が勝ちます
私たちは何百万もの人工知能モデルを持っている世界に向かっていると思います。すでに490,000を超えるオープンソースモデルがあり、Faceの抱き合っており、Openai App Storeには300万のカスタムチャットGptsがあります。暗号化されたサービスの成熟した人工知能サービスが主流になったとき、各状況に使用するモデルが非常に価値があるプロトコルを効果的に選択できると思います。
ちょうど今日、@NousResearchは新しいビテンサーサブネットプログラムをリリースしました。
道徳、倫理、および法的問題は、集中的な人工知能を制限しています
中央の参加者は常に道徳的および倫理的な問題に直面しているため、モデルに損害を与えています。分散型低レベルの機械学習（LLM）が、ニューヨークタイムズに対する訴訟の代わりに契約に署名することにより、人々にデータを支払うことを人々に支払うと想像してください。集中システムと比較して、これにより集中化された開発が制限され、オープンシステムは直接リリースできます（たとえば、@bittensor_）。センターの中央の真ん中で、知的財産関連の訴訟と、よりインテリジェントな人工知能を公開するという道徳的および倫理的な懸念に苦しんでいるとき、暗号化されたネットワークは、勝つ必要なくこれらのネットワークを開始および展開できます。
分散型人工知能は透明性を提供します
人々は透明なトレーニング（「私たちはあなたが言う方法でこのモデルを構築する」）と推論（「私の要求は厄介ではない」）を期待します。集中型人工知能は、このコア値を提供できません。普通の人々が暗号通貨と同様にモデルをレビューするのが難しい場合でも、私たちの考えは、モデルをレビューできる人工知能と契約に署名できるということです。
将来のリアルタイムの洞察
Openaiが共有したいときに更新するだけでなく、人々は人工知能の未来をリアルタイムで理解したいと思っています。これは、透明性と分散型システムを通じて達成することのみが可能です。AGIが見つかったときに本当に把握したいですか？
暗号化されたX AIの視覚化
暗号化されたプロジェクトが使用している人工知能モデルの背後で起こったことの視覚化を提供するには、より多くのプラットフォームが必要です。テキスト生成にbittersorのサブネット1を使用する場合、バードやchatgptを介してプロンプトを実行しているだけではないことをどのように判断できますか？これは悪いことだとは言いませんが、答えはわかりません。
人工知能の世界のトークン
人工知能プロジェクトの所有権と調整を促進するためのトークンの使用は興味深いでしょう。現在、トークンはサプライヤーユーザー（および投機家）を引き付けていますが、Openaiなどの集中企業の開発者は需要当事者をロックし、多数のユーザーに連絡することができます。暗号化されたプロジェクトが、サプライヤーのトークンを上回るために需要者のニーズを効果的に導くことができるかどうかを確認してください。これは非常に興味深いことです。
本当の人工知能の才能を引き付けます
Crypto X AIプロジェクトは、Web2から実際のAIの才能を引き付ける必要があります。Web2ビルダーの心における暗号通貨の一般的なパフォーマンスを考慮して、これは障害です。Web2から実際の人工知能の才能を引き付けることができるプロジェクトでは、大きな利点があります。暗号通貨の学習は、基本的な人工知能モデルの構築方法を学ぶのが簡単だと思います。
Delphi Ventures Crypto X AI Investment Portrait Company
Delphiは、暗号X AIの結合点で非常に活発です。この分野の主要なプロジェクトをサポートできて光栄です。
– @ionet_offical：大規模な異種ハードウェアを備えたGPUクラスター。
– @inference_labs：defiおよびスマートコントラクトがzkを介してリンクモデルを使用できるようにします。
– @0g_labs @mheinrich：チェーン上の人工知能のデータ可用性。
– @upshothq：次世代の分散型アプリケーションのための人工知能ネットワーク。
– @testmachine_ai：スマートコントラクトの監査のために駆動される人工知能によって駆動される独自のアルゴリズム
– @taofuxyz：モバイル誓約トークンのビテンサーなど。
– @altstatemachine：あなたは、訓練し、取引できる独自のメタバースAIを持つことができます。
– @geppettoai：人工知能ゲームとビデオ作成。
– @stabilityai：@seedclubvc（h/t nima and Anthony）を介して、人工知能用のオープンソースツール。
– @mythosventures：主要な初期人工知能ベンチャーキャピタルファンド。
– @mypeachai：NSFWコンパニオン（エンジェル）。
