AI ve Blok Zinciri'nin birleşimi: Altyapıdan uygulamalara genel manzara
Son zamanlarda yapay zeka endüstrisindeki hızlı gelişim, bazı insanlar tarafından dördüncü sanayi devriminin başlangıcı olarak görülüyor. Büyük dil modellerinin ortaya çıkışı, her sektörde verimliliği önemli ölçüde artırdı; Boston Consulting Group'un tahminlerine göre, GPT, ABD genel iş verimliliğine yaklaşık %20'lik bir katkı sağladı. Aynı zamanda, büyük modellerin sahip olduğu genelleme yeteneği, yeni bir yazılım tasarım paradigması olarak görülüyor. Geçmişteki yazılım tasarımı kesin kodlara dayanıyordu, ancak günümüzde yazılım tasarımı daha çok güçlü genelleme yeteneğine sahip büyük model çerçevelerinin yazılıma entegre edilmesine dayanıyor, bu da yazılımın daha iyi performans göstermesini sağlıyor ve daha geniş modalite girişi ve çıkışını destekliyor. Derin öğrenme teknolojisi gerçekten de AI endüstrisine yeni bir refah dönemi getirdi, bu dalga yavaş yavaş kripto para endüstrisine de yayıldı.
AI sektörünün gelişim süreci
Yapay zeka endüstrisi 20. yüzyılın 50'li yıllarından itibaren başlamıştır. Yapay zekanın vizyonunu gerçekleştirmek için akademi ve sanayi, farklı dönemlerde ve farklı disiplin arka planlarında, yapay zekayı gerçekleştirmek için çeşitli akımlar geliştirmiştir.
Modern yapay zeka teknolojisi esas olarak "makine öğrenimi" terimini kullanmaktadır; bu terimin temel ilkesi, makinelerin veriye dayanarak görevlerde tekrar tekrar döngü yaparak sistem performansını iyileştirmesidir. Ana adımlar, verilerin algoritmaya girişi, bu verilerle modelin eğitilmesi, modelin test edilip dağıtılması ve son olarak modelin otomatik tahmin görevlerini tamamlamak için kullanılmasıdır.
Şu anda makine öğreniminin üç ana akımı vardır: bağlanıcılık, sembolistlik ve davranışçılık; bunlar sırasıyla insan sinir sistemini, düşüncesini ve davranışını taklit eder. Bunlar arasında, sinir ağlarıyla temsil edilen bağlanıcılık şu anda baskın konumdadır ( ve derin öğrenme olarak da adlandırılır ). Bu mimarinin bir giriş katmanı, bir çıkış katmanı ve birden fazla gizli katmanı vardır. Katman sayısı ve nöron ( parametre ) sayısı yeterince fazla olduğunda, karmaşık genel görevleri modelleyebilir. Sürekli veri girişi yaparak, nöronların parametrelerini ayarlayarak ve nihayetinde büyük miktarda veri eğitimi ile sinir ağı en iyi duruma ulaşabilir. Bu da "derin" teriminin kökenidir - yeterince fazla katman ve nöron.
Sinir ağına dayalı derin öğrenme teknolojisi, en erken sinir ağlarından başlayarak, ileri beslemeli sinir ağları, RNN, CNN, GAN gibi birçok teknik iterasyon ve evrimden geçti ve nihayetinde modern büyük modellerin, örneğin GPT gibi, kullandığı Transformer teknolojisine gelişti. Transformer teknolojisi, sinir ağlarının bir evrim yönüdür ve çoklu modları (Transformer), ses, video, resim gibi verileri karşılık gelen sayısal temsillere kodlamak için bir dönüştürücü ekler. Daha sonra bu kodlanmış veriler sinir ağına beslenir, böylece sinir ağı her türlü veriyi uydurabilir ve çoklu mod işleme yeteneği elde edilir.
Yapay Zeka gelişimi üç teknik dalga geçirdi. İlk dalga 1960'lı yıllarda, Yapay Zeka teknolojisinin ortaya çıkmasından sonraki on yılda gerçekleşti. Bu dalga, genel doğal dil işleme ve insan-makine diyalog sorunlarını çözen sembolist tekniklerin gelişimi tarafından tetiklendi. Aynı dönemde, uzman sistemler doğdu; bu, Stanford Üniversitesi'nin ABD Ulusal Havacılık ve Uzay Dairesi'nin desteğiyle tamamladığı DENRAL uzman sistemiydi. Bu sistem, güçlü kimya bilgisine sahip olup, sorular aracılığıyla kimya uzmanlarına benzer cevaplar türetebilmektedir.
İkinci AI teknolojisi dalgası 1997'de gerçekleşti, o zamanlar IBM'in "Derin Mavi" uluslararası satranç şampiyonu Kasparov'u 3.5:2.5 skorla yendi, bu zafer yapay zekanın gelişiminde bir dönüm noktası olarak görüldü.
Üçüncü AI teknolojisi dalgası 2006 yılında başladı. Derin öğrenmenin üç lideri Yann LeCun, Geoffrey Hinton ve Yoshua Bengio, verileri temsil öğrenimi yapan bir algoritma olan derin öğrenme kavramını ortaya koydu; bu, yapay sinir ağlarını mimari olarak kullanır. Sonrasında, derin öğrenme algoritmaları sürekli evrim geçirdi ve RNN, GAN'dan Transformer ve Stable Diffusion'a kadar bu algoritmalar üçüncü teknolojik dalgayı şekillendirdi ve bağlantıcılığın altın çağını simgeledi.
Derin Öğrenme Endüstri Zinciri
Mevcut büyük dil modelleri, esas olarak sinir ağı tabanlı derin öğrenme yöntemlerini kullanmaktadır. GPT'nin temsil ettiği büyük modeller, yeni bir yapay zeka dalgasını başlatmış ve çok sayıda oyuncu bu alana girmiştir. Pazarın veri ve hesaplama gücüne olan talebinin büyük bir patlama yaşadığını keşfettik; bu nedenle, raporun bu bölümünde, derin öğrenme algoritmalarının endüstri zincirini ana hatlarıyla ele alacağız, derin öğrenme algoritmalarının hakim olduğu yapay zeka sektöründe, üst ve alt akışın nasıl oluştuğunu, ayrıca üst ve alt akışın mevcut durumu, arz-talep ilişkisi ve gelecekteki gelişim eğilimlerini analiz edeceğiz.
Transformer teknolojisi temelinde geliştirilen GPT gibi büyük dil modellerinin (LLMs) eğitimi esasen üç adımda gerçekleştirilir:
Ön Eğitim: Girdi katmanına büyük miktarda veri çifti sağlayarak modeldeki her bir nöronun en iyi parametrelerini aramak. Bu süreç devasa miktarda veri gerektirir ve en fazla hesaplama gücü tüketen aşamadır.
İnce Ayar: Model çıktısının kalitesini artırmak için daha az ama yüksek kaliteli veri kullanarak eğitim yapma.
Pekiştirmeli Öğrenme: Büyük modelin çıktılarının kalitesini değerlendirmek için bir "ödül modeli" kurarak, bu şekilde büyük modelin parametrelerini iteratif olarak iyileştirmek.
Büyük modelin eğitim sürecinde, parametre sayısı ne kadar fazla olursa, genelleme yeteneğinin üst sınırı o kadar yüksek olur. Bu nedenle, büyük modelin performansını etkileyen üç ana faktör şunlardır: parametre sayısı, veri miktarı ve kalitesi, hesaplama gücü. Bu üç unsur, büyük modelin sonuç kalitesini ve genelleme yeteneğini birlikte belirler.
Sanayi zincirindeki ana aşamalar şunlardır:
Donanım GPU sağlayıcıları: Şu anda Nvidia, AI çipleri pazarında kesin bir lider konumundadır. Akademik alan genellikle RTX serisi gibi tüketici sınıfı GPU'ları ( kullanırken, sanayi genellikle büyük modellerin ticarileştirilmesi için H100, A100 gibi çipler kullanmaktadır.
Bulut hizmeti sağlayıcıları: Sınırlı bütçeye sahip AI şirketlerine esnek hesaplama gücü ve barındırma eğitim çözümleri sunar. Temelde üç sınıfa ayrılır: Geleneksel büyük bulut sağlayıcıları ), AWS, Google Cloud, Azure (, dikey alanda uzmanlaşmış bulut hesaplama platformları ), CoreWeave, Lambda ( ve yeni ortaya çıkan çıkarım hizmeti sağlayıcıları ), Together.ai, Fireworks.ai (.
Eğitim veri kaynağı sağlayıcıları: Modelle büyük miktarda, yüksek kaliteli veya belirli alan verileri sağlar. Bazı şirketler veri toplama ve etiketleme çalışmalarıyla özel olarak ilgilenmektedir.
Veritabanı Sağlayıcıları: AI verileri depolamak ve işlemek için özel vektör veritabanı çözümleri sunar. Ana oyuncular arasında Chroma, Zilliz, Pinecone, Weaviate gibi isimler bulunmaktadır.
Kenar Cihazları: Büyük ölçekli GPU kümelerinin çalışmasını desteklemek için enerji tedarik ve soğutma sistemlerini içerir. AI modellerinin ölçeği arttıkça, bu alandaki talep de hızla artmaktadır.
Uygulama Geliştirme: Büyük modeller temelinde çeşitli dikey alanlarda uygulamalar geliştirmek, örneğin akıllı asistanlar, içerik oluşturma araçları vb. Şu anda uygulama geliştirme, altyapı inşaatının gerisinde kalmıştır.
![Yeni Başlayanlar için Bilgilendirme丨AI x Kripto: Sıfırdan Zirveye])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8848582a34ba293d15afae15d90e3c95.webp(
Blok Zinciri ve AI'nin Birleşimi
Blok Zinciri teknolojisi ve AI'nın birleşimi esas olarak aşağıdaki birkaç alanda kendini göstermektedir:
Değer Yeniden Şekillendirme: Token ekonomisi, AI endüstri zincirinin her aşamasında değeri yeniden tanımlayabilir ve daha fazla katılımcıyı AI sektörünün alt alanlarına yönlendirebilir.
Güven Mekanizması: Blok zincirinin merkeziyetsiz ve değiştirilemez özellikleri, AI uygulamalarına güvenilir bir veri işleme ortamı sağlayabilir, veri gizliliği ve güvenlik sorunlarını çözebilir.
Kaynak Paylaşımı: Blok Zinciri ağı sayesinde, atıl durumdaki GPU hesaplama gücünün küresel olarak paylaşılması sağlanarak kaynak kullanım verimliliği artırılabilir.
Veri Pazarı: Blok Zinciri, AI eğitim verileri için adil ve şeffaf bir ticaret pazarı oluşturabilir, bireyleri ve kuruluşları yüksek kaliteli veriler sunmaları için teşvik edebilir.
Model Doğrulama: Sıfır bilgi kanıtları gibi kriptografik teknikler kullanarak, modelin gizliliğini korurken AI çıkarım sonuçlarının doğruluğunu doğrulamak mümkündür.
Crypto ve AI'nin birleştiği ekosisteminde, aşağıdaki birkaç proje türü öne çıkmıştır:
Dağıtık GPU hesaplama ağı: Render, Akash gibi, merkeziyetsiz bir GPU hesaplama pazarı oluşturmayı amaçlamaktadır.
AI veri sağlayıcıları: EpiK Protocol, Synesis One, Masa gibi, merkeziyetsiz bir AI eğitim veri pazarı kurmayı hedefliyor.
ZKML)Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi(: Sıfır bilgi kanıtı teknolojisini birleştirerek, gizlilik koruması altında AI eğitimi ve çıkarımı gerçekleştirir.
AI Temsilcisi )Agent (: Fetch.AI gibi, kendi kendine görevleri yerine getirebilen AI temsilcileri ağı inşa etme.
AI Blok Zinciri: Tensor, Allora gibi, AI modellerinin geliştirilmesi ve dağıtımı için özel olarak tasarlanmış Blok zinciri ağları.
Kripto ve AI'nın birleşimi henüz erken aşamalarda, performans, gizlilik gibi zorluklarla karşı karşıya kalıyor, ancak bu alan büyük bir yenilik potansiyeli sergiliyor. Teknolojinin ilerlemesi ve ekosistemin gelişmesiyle, AI ve Blok Zinciri'nin derin entegrasyonunun her iki sektöre de devrim niteliğinde değişiklikler getireceğini umut etmek için nedenlerimiz var.
![Yeni Bilgilendirme丨AI x Kripto: Sıfırdan Zirveye])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53c48daf49a3dbb35c1a2b47e234f180.webp(
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
13 Likes
Reward
13
6
Repost
Share
Comment
0/400
GetRichLeek
· 08-10 06:51
dipten satın al AI coin türlerine girmek, kesinlikle Kesinti Kaybı rezervasyonu... Neden bildiğimi sorma!
View OriginalReply0
SchrodingerPrivateKey
· 08-10 06:51
Ben kalktım, Schrödinger'in Kuantum Durumu.
View OriginalReply0
ShibaOnTheRun
· 08-10 06:50
Yine bu eski şaka yapılıyor.
View OriginalReply0
MoonRocketman
· 08-10 06:48
RSI momentum hazır, AI ve zincir topluluğu bu dalgada direnç seviyesini aştı! Bilgi İşlem Gücü yakıt gibi~
View OriginalReply0
OldLeekMaster
· 08-10 06:25
Yine hayal kuruyorsun, ne zaman yiyebileceğiz?
View OriginalReply0
CounterIndicator
· 08-10 06:23
Yine %20 yükseliş mi? Sadece konsepti döndürüyor...
Yapay Zeka ve Blok Zinciri'nin Entegrasyonu: Altyapıdan Uygulamaya Kapsamlı Bir Analiz
AI ve Blok Zinciri'nin birleşimi: Altyapıdan uygulamalara genel manzara
Son zamanlarda yapay zeka endüstrisindeki hızlı gelişim, bazı insanlar tarafından dördüncü sanayi devriminin başlangıcı olarak görülüyor. Büyük dil modellerinin ortaya çıkışı, her sektörde verimliliği önemli ölçüde artırdı; Boston Consulting Group'un tahminlerine göre, GPT, ABD genel iş verimliliğine yaklaşık %20'lik bir katkı sağladı. Aynı zamanda, büyük modellerin sahip olduğu genelleme yeteneği, yeni bir yazılım tasarım paradigması olarak görülüyor. Geçmişteki yazılım tasarımı kesin kodlara dayanıyordu, ancak günümüzde yazılım tasarımı daha çok güçlü genelleme yeteneğine sahip büyük model çerçevelerinin yazılıma entegre edilmesine dayanıyor, bu da yazılımın daha iyi performans göstermesini sağlıyor ve daha geniş modalite girişi ve çıkışını destekliyor. Derin öğrenme teknolojisi gerçekten de AI endüstrisine yeni bir refah dönemi getirdi, bu dalga yavaş yavaş kripto para endüstrisine de yayıldı.
AI sektörünün gelişim süreci
Yapay zeka endüstrisi 20. yüzyılın 50'li yıllarından itibaren başlamıştır. Yapay zekanın vizyonunu gerçekleştirmek için akademi ve sanayi, farklı dönemlerde ve farklı disiplin arka planlarında, yapay zekayı gerçekleştirmek için çeşitli akımlar geliştirmiştir.
Modern yapay zeka teknolojisi esas olarak "makine öğrenimi" terimini kullanmaktadır; bu terimin temel ilkesi, makinelerin veriye dayanarak görevlerde tekrar tekrar döngü yaparak sistem performansını iyileştirmesidir. Ana adımlar, verilerin algoritmaya girişi, bu verilerle modelin eğitilmesi, modelin test edilip dağıtılması ve son olarak modelin otomatik tahmin görevlerini tamamlamak için kullanılmasıdır.
Şu anda makine öğreniminin üç ana akımı vardır: bağlanıcılık, sembolistlik ve davranışçılık; bunlar sırasıyla insan sinir sistemini, düşüncesini ve davranışını taklit eder. Bunlar arasında, sinir ağlarıyla temsil edilen bağlanıcılık şu anda baskın konumdadır ( ve derin öğrenme olarak da adlandırılır ). Bu mimarinin bir giriş katmanı, bir çıkış katmanı ve birden fazla gizli katmanı vardır. Katman sayısı ve nöron ( parametre ) sayısı yeterince fazla olduğunda, karmaşık genel görevleri modelleyebilir. Sürekli veri girişi yaparak, nöronların parametrelerini ayarlayarak ve nihayetinde büyük miktarda veri eğitimi ile sinir ağı en iyi duruma ulaşabilir. Bu da "derin" teriminin kökenidir - yeterince fazla katman ve nöron.
Sinir ağına dayalı derin öğrenme teknolojisi, en erken sinir ağlarından başlayarak, ileri beslemeli sinir ağları, RNN, CNN, GAN gibi birçok teknik iterasyon ve evrimden geçti ve nihayetinde modern büyük modellerin, örneğin GPT gibi, kullandığı Transformer teknolojisine gelişti. Transformer teknolojisi, sinir ağlarının bir evrim yönüdür ve çoklu modları (Transformer), ses, video, resim gibi verileri karşılık gelen sayısal temsillere kodlamak için bir dönüştürücü ekler. Daha sonra bu kodlanmış veriler sinir ağına beslenir, böylece sinir ağı her türlü veriyi uydurabilir ve çoklu mod işleme yeteneği elde edilir.
Yapay Zeka gelişimi üç teknik dalga geçirdi. İlk dalga 1960'lı yıllarda, Yapay Zeka teknolojisinin ortaya çıkmasından sonraki on yılda gerçekleşti. Bu dalga, genel doğal dil işleme ve insan-makine diyalog sorunlarını çözen sembolist tekniklerin gelişimi tarafından tetiklendi. Aynı dönemde, uzman sistemler doğdu; bu, Stanford Üniversitesi'nin ABD Ulusal Havacılık ve Uzay Dairesi'nin desteğiyle tamamladığı DENRAL uzman sistemiydi. Bu sistem, güçlü kimya bilgisine sahip olup, sorular aracılığıyla kimya uzmanlarına benzer cevaplar türetebilmektedir.
İkinci AI teknolojisi dalgası 1997'de gerçekleşti, o zamanlar IBM'in "Derin Mavi" uluslararası satranç şampiyonu Kasparov'u 3.5:2.5 skorla yendi, bu zafer yapay zekanın gelişiminde bir dönüm noktası olarak görüldü.
Üçüncü AI teknolojisi dalgası 2006 yılında başladı. Derin öğrenmenin üç lideri Yann LeCun, Geoffrey Hinton ve Yoshua Bengio, verileri temsil öğrenimi yapan bir algoritma olan derin öğrenme kavramını ortaya koydu; bu, yapay sinir ağlarını mimari olarak kullanır. Sonrasında, derin öğrenme algoritmaları sürekli evrim geçirdi ve RNN, GAN'dan Transformer ve Stable Diffusion'a kadar bu algoritmalar üçüncü teknolojik dalgayı şekillendirdi ve bağlantıcılığın altın çağını simgeledi.
Derin Öğrenme Endüstri Zinciri
Mevcut büyük dil modelleri, esas olarak sinir ağı tabanlı derin öğrenme yöntemlerini kullanmaktadır. GPT'nin temsil ettiği büyük modeller, yeni bir yapay zeka dalgasını başlatmış ve çok sayıda oyuncu bu alana girmiştir. Pazarın veri ve hesaplama gücüne olan talebinin büyük bir patlama yaşadığını keşfettik; bu nedenle, raporun bu bölümünde, derin öğrenme algoritmalarının endüstri zincirini ana hatlarıyla ele alacağız, derin öğrenme algoritmalarının hakim olduğu yapay zeka sektöründe, üst ve alt akışın nasıl oluştuğunu, ayrıca üst ve alt akışın mevcut durumu, arz-talep ilişkisi ve gelecekteki gelişim eğilimlerini analiz edeceğiz.
Transformer teknolojisi temelinde geliştirilen GPT gibi büyük dil modellerinin (LLMs) eğitimi esasen üç adımda gerçekleştirilir:
Ön Eğitim: Girdi katmanına büyük miktarda veri çifti sağlayarak modeldeki her bir nöronun en iyi parametrelerini aramak. Bu süreç devasa miktarda veri gerektirir ve en fazla hesaplama gücü tüketen aşamadır.
İnce Ayar: Model çıktısının kalitesini artırmak için daha az ama yüksek kaliteli veri kullanarak eğitim yapma.
Pekiştirmeli Öğrenme: Büyük modelin çıktılarının kalitesini değerlendirmek için bir "ödül modeli" kurarak, bu şekilde büyük modelin parametrelerini iteratif olarak iyileştirmek.
Büyük modelin eğitim sürecinde, parametre sayısı ne kadar fazla olursa, genelleme yeteneğinin üst sınırı o kadar yüksek olur. Bu nedenle, büyük modelin performansını etkileyen üç ana faktör şunlardır: parametre sayısı, veri miktarı ve kalitesi, hesaplama gücü. Bu üç unsur, büyük modelin sonuç kalitesini ve genelleme yeteneğini birlikte belirler.
Sanayi zincirindeki ana aşamalar şunlardır:
Donanım GPU sağlayıcıları: Şu anda Nvidia, AI çipleri pazarında kesin bir lider konumundadır. Akademik alan genellikle RTX serisi gibi tüketici sınıfı GPU'ları ( kullanırken, sanayi genellikle büyük modellerin ticarileştirilmesi için H100, A100 gibi çipler kullanmaktadır.
Bulut hizmeti sağlayıcıları: Sınırlı bütçeye sahip AI şirketlerine esnek hesaplama gücü ve barındırma eğitim çözümleri sunar. Temelde üç sınıfa ayrılır: Geleneksel büyük bulut sağlayıcıları ), AWS, Google Cloud, Azure (, dikey alanda uzmanlaşmış bulut hesaplama platformları ), CoreWeave, Lambda ( ve yeni ortaya çıkan çıkarım hizmeti sağlayıcıları ), Together.ai, Fireworks.ai (.
Eğitim veri kaynağı sağlayıcıları: Modelle büyük miktarda, yüksek kaliteli veya belirli alan verileri sağlar. Bazı şirketler veri toplama ve etiketleme çalışmalarıyla özel olarak ilgilenmektedir.
Veritabanı Sağlayıcıları: AI verileri depolamak ve işlemek için özel vektör veritabanı çözümleri sunar. Ana oyuncular arasında Chroma, Zilliz, Pinecone, Weaviate gibi isimler bulunmaktadır.
Kenar Cihazları: Büyük ölçekli GPU kümelerinin çalışmasını desteklemek için enerji tedarik ve soğutma sistemlerini içerir. AI modellerinin ölçeği arttıkça, bu alandaki talep de hızla artmaktadır.
Uygulama Geliştirme: Büyük modeller temelinde çeşitli dikey alanlarda uygulamalar geliştirmek, örneğin akıllı asistanlar, içerik oluşturma araçları vb. Şu anda uygulama geliştirme, altyapı inşaatının gerisinde kalmıştır.
![Yeni Başlayanlar için Bilgilendirme丨AI x Kripto: Sıfırdan Zirveye])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8848582a34ba293d15afae15d90e3c95.webp(
Blok Zinciri ve AI'nin Birleşimi
Blok Zinciri teknolojisi ve AI'nın birleşimi esas olarak aşağıdaki birkaç alanda kendini göstermektedir:
Değer Yeniden Şekillendirme: Token ekonomisi, AI endüstri zincirinin her aşamasında değeri yeniden tanımlayabilir ve daha fazla katılımcıyı AI sektörünün alt alanlarına yönlendirebilir.
Güven Mekanizması: Blok zincirinin merkeziyetsiz ve değiştirilemez özellikleri, AI uygulamalarına güvenilir bir veri işleme ortamı sağlayabilir, veri gizliliği ve güvenlik sorunlarını çözebilir.
Kaynak Paylaşımı: Blok Zinciri ağı sayesinde, atıl durumdaki GPU hesaplama gücünün küresel olarak paylaşılması sağlanarak kaynak kullanım verimliliği artırılabilir.
Veri Pazarı: Blok Zinciri, AI eğitim verileri için adil ve şeffaf bir ticaret pazarı oluşturabilir, bireyleri ve kuruluşları yüksek kaliteli veriler sunmaları için teşvik edebilir.
Model Doğrulama: Sıfır bilgi kanıtları gibi kriptografik teknikler kullanarak, modelin gizliliğini korurken AI çıkarım sonuçlarının doğruluğunu doğrulamak mümkündür.
Crypto ve AI'nin birleştiği ekosisteminde, aşağıdaki birkaç proje türü öne çıkmıştır:
Dağıtık GPU hesaplama ağı: Render, Akash gibi, merkeziyetsiz bir GPU hesaplama pazarı oluşturmayı amaçlamaktadır.
AI veri sağlayıcıları: EpiK Protocol, Synesis One, Masa gibi, merkeziyetsiz bir AI eğitim veri pazarı kurmayı hedefliyor.
ZKML)Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi(: Sıfır bilgi kanıtı teknolojisini birleştirerek, gizlilik koruması altında AI eğitimi ve çıkarımı gerçekleştirir.
AI Temsilcisi )Agent (: Fetch.AI gibi, kendi kendine görevleri yerine getirebilen AI temsilcileri ağı inşa etme.
AI Blok Zinciri: Tensor, Allora gibi, AI modellerinin geliştirilmesi ve dağıtımı için özel olarak tasarlanmış Blok zinciri ağları.
Kripto ve AI'nın birleşimi henüz erken aşamalarda, performans, gizlilik gibi zorluklarla karşı karşıya kalıyor, ancak bu alan büyük bir yenilik potansiyeli sergiliyor. Teknolojinin ilerlemesi ve ekosistemin gelişmesiyle, AI ve Blok Zinciri'nin derin entegrasyonunun her iki sektöre de devrim niteliğinde değişiklikler getireceğini umut etmek için nedenlerimiz var.
![Yeni Bilgilendirme丨AI x Kripto: Sıfırdan Zirveye])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53c48daf49a3dbb35c1a2b47e234f180.webp(