. @AlloraNetwork تحول تطوير الذكاء الاصطناعي من التركيز على النماذج ( حيث تتنافس النماذج الفردية ) إلى التركيز على الأهداف ( حيث تقوم النماذج بتحسين ديناميكي للأهداف المشتركة ).
تعاني أنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية من عدم الكفاءة حيث تظل معظم نماذج التعلم الآلي معزولة أو غير قابلة للوصول. يحل Allora هذه المشكلة.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
. @AlloraNetwork تحول تطوير الذكاء الاصطناعي من التركيز على النماذج ( حيث تتنافس النماذج الفردية ) إلى التركيز على الأهداف ( حيث تقوم النماذج بتحسين ديناميكي للأهداف المشتركة ).
تعاني أنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية من عدم الكفاءة حيث تظل معظم نماذج التعلم الآلي معزولة أو غير قابلة للوصول. يحل Allora هذه المشكلة.