Giới thiệu

Tìm kiếm thông tin mới nhất trên dòng thời gian liên quan đến việc lội qua một số thông tin không đáng tin cậy. Khi rào cản để tham gia một dự án để nhanh chóng thu 5-6 con số chỉ là một bản tiểu sử hơi rời rạc và một số chiến lược quảng cáo tốt, các kẻ lừa đảo sẽ tuân thủ mọi câu chuyện mới mà họ có thể tìm thấy. Với mọi người trong lĩnh vực Tài chính truyền thống nhảy vào xe AI, câu chuyện “Crypto-AI” đã đẩy vấn đề này lên mức độ cao nhất.

Vấn đề với đa số lớn các dự án này là:

• Hầu hết các dự án tiền điện tử không cần AI
• Hầu hết các dự án AI không cần tiền điện tử

Tất cả các DEX không cần trợ lý AI tích hợp và mọi chatbot không cần mã thông báo đi kèm để khởi động đường cong áp dụng của nó. Việc đưa AI vào tiền điện tử (và tiền điện tử thành AI, vì vấn đề đó) đã đẩy tôi đến vách đá điên rồ khi tôi làm vậy sự khám phá sâu hơn ban đầu của tôi vào câu chuyệnmột thời gian trước đây.

Tin xấu là gì? Tiếp tục theo con đường hiện tại của việc tập trung công nghệ này sẽ kết thúc bằng nước mắt, và lượng dự án “AI x Crypto” giả mạo đầy quá mức sẽ cản đường thay đổi xu hướng.

Tin tốt là có ánh sáng ở cuối đường hầm. Đôi khi, trí tuệ nhân tạo thực sự được hưởng lợi từ tiền điện tử. Tương tự, có một số trường hợp sử dụng tiền điện tử mà trí tuệ nhân tạo có thể giải quyết một số vấn đề thực sự.

Trong bài viết hôm nay, chúng tôi sẽ khám phá những giao điểm quan trọng này. Những khu vực sáng tạo nhỏ nơi những ý tưởng chuyên ngành này trùng khớp để tạo thành một tổng thể lớn hơn tổng số các phần của nó.

Một cái nhìn tổng quan về ngăn xếp trí tuệ nhân tạo

Dưới đây là cách tôi thích nghĩ về các dọc ngành khác nhau liên quan đến chuỗi cung ứng thực phẩm "Crypto-AI"Tôi cũng thích Tommy’s, nếu bạn muốn đi sâu hơn một chút). Lưu ý rằng đây là một cái nhìn cực kỳ đơn giản, nhưng hy vọng nó sẽ giúp định rõ bối cảnh.

Ở mức độ cao, dưới đây là cách mà tất cả hoạt động cùng nhau:

• Dữ liệu được thu thập ở một tỷ lệ lớn.
• Dữ liệu này được xử lý để máy móc hiểu cách tiếp nhận và áp dụng nó.
• Mô hình được huấn luyện trên dữ liệu này để tạo ra một mô hình tổng quát.
• Sau đó, nó có thể được điều chỉnh để xử lý các trường hợp sử dụng cụ thể.
• Cuối cùng, những mô hình này được triển khai và lưu trữ để các ứng dụng có thể truy vấn chúng để thực hiện có ích.
• Tất cả điều này đòi hỏi một lượng tài nguyên tính toán lớn, có thể chạy cục bộ hoặc lấy từ đám mây.

Hãy khám phá từng lĩnh vực này, đặc biệt chú ý đến cách thiết kế tiền điện tử khác nhau có thể được sử dụng để thực sự cải thiện quy trình làm việc tiêu chuẩn.

Tiền điện tử mang lại cơ hội chiến đấu cho mã nguồn mở

Phương pháp phát triển toàn bộ "đóng nguồn" so với "mã nguồn mở" quay trở lại cuộc tranh luận Windows-Linux và Cuộc tranh luận nổi tiếng Giáo đường so với Chợ của Eric RaymondVà trong khi Linux được sử dụng rộng rãi ngày nay trong cộng đồng người làm theo sở thích,khoảng 90% người dùngchọn Windows. Tại sao? Cơ hội khuyến mãi.

Phát triển mã nguồn mở, ít nhất từ bên ngoài nhìn vào, có rất nhiều lợi ích. Nó cho phép số lượng người tham gia và đóng góp vào quá trình phát triển là tối đa. Nhưng trong cấu trúc không có đầu, bạn không có một chỉ thị thống nhất. Bạn không có một CEO được động viên để đưa sản phẩm của họ vào tay của càng nhiều người càng tốt để tối đa hóa lợi nhuận của họ. Trong việc phát triển mã nguồn mở, bạn đang đối mặt với nguy cơ dự án phát triển thành một loài khỉ ăn thịt, phân nhánh ra thành các hướng tại mỗi giao lộ trong triết học thiết kế.

Và cách tốt nhất để sắp xếp các ưu đãi là gì? Xây dựng một hệ thống thưởng cho các hành vi tiếp tục mục tiêu của bạn. Nói cách khác, đặt tiền vào tay các tác nhân giúp chúng ta tiến gần hơn đến mục tiêu của mình. Với tiền điện tử, điều này có thể được mã hóa cứng thành luật.

Chúng ta sẽ xem xét một số dự án làm điều đó.

Mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePINs)

"Oh c'mon, shit này lại nữa à?" Vâng, tôi biết câu chuyện về DePIN đã được nhắc đi nhắc lại hầu như nhiều như chính AI, nhưng hãy ở lại với tôi một chút. Tôi sẽ chết trên ngọn đồi cho rằng DePINs là một trường hợp sử dụng của tiền điện tử mà thực sự có cơ hội thay đổi thế giới. Hãy suy nghĩ về điều đó.

Tiền điện tử thực sự giỏi ở điều gì? Loại bỏ trung gian và khuyến khích hoạt động.

Tầm nhìn ban đầu của Bitcoin về một loại tiền điện tử ngang hàng đã cố gắng loại bỏ các ngân hàng khỏi phương trình. Một cách tương tự, các DePINs hiện đại nhằm đẩy lùi các lực lượng tập trung và đưa vào động lực thị trường có thể chứng minh được công bằng. Và, như chúng ta sẽ thấy, kiến ​​trúc này lý tưởng cho việc huy động các mạng lưới liên quan đến trí tuệ nhân tạo.

DePINs sử dụng việc phát hành token sớm để tăng cung cấp (nhà cung cấp), hy vọng thu hút nhu cầu bền vững từ người tiêu dùng. Điều này nhằm giải quyết vấn đề khởi đầu lạnhcủa các thị trường mới.

Điều này có nghĩa là các nhà cung cấp phần cứng / phần mềm ("nút") ban đầu kiếm được một loạt các mã thông báo và một ít tiền mặt. Khi tiền mặt bắt đầu chảy vào từ những người dùng tận dụng các nút này (trong trường hợp của chúng tôi là nhà xây dựng ML), điều này bắt đầu bù đắp lượng khí thải giảm dần theo thời gian cho đến khi một hệ sinh thái tự duy trì hoàn toàn được đưa ra (có thể mất nhiều năm). Những người chấp nhận sớm như Helium và Hivemappercho thấy rõ hiệu quả của thiết kế này.

Mạng dữ liệu, một cái nhìn vào Grass

GPT-3 được cho là được huấn luyện với 45TB dữ liệu văn bản tinh khiết, tương đương khoảng 90 triệu tiểu thuyết (và Tuy nhiên, nó vẫn không thể vẽ một vòng tròn chết tiệt). Với GPT-4 và -5 cầnnhiều dữ liệu hơn những gì thực sự tồn tại trên surface web, gọi AI tham lam về dữ liệu là sự nói quá ít hơn của thập kỷ.

Nếu bạn không phải là một trong những cái tên hàng đầu (OpenAI, Microsoft, Google, Facebook), việc thu thập dữ liệu này rất khó khăn. Chiến thuật phổ biến nhất cho hầu hết mọi người là webscraping, điều đó tốt đẹp cho đến khi bạn cố gắng tăng cường. Chỉ cần một phiên bản Amazon Web Services (AWS) duy nhất đang cố gắng thu thập dữ liệu từ hàng loạt trang web sẽ khiến bạn bị hạn chế tốc độ ngay lập tức. Đó là lúc Grass xuất hiện.

Grass kết nối hơn hai triệu thiết bị, tổ chức chúng để lấy dữ liệu từ các trang web từ địa chỉ IP của người dùng, thu thập, cấu trúc hóa và bán cho các công ty trí tuệ nhân tạo cần thiết về dữ liệu. Để đền đáp công sức của họ, người dùng đóng góp cho Mạng Grass có thể kiếm được một nguồn thu nhập ổn định, nhờ sự sử dụng dữ liệu của họ từ các công ty trí tuệ nhân tạo.

Tất nhiên, hiện tại chưa có token nào, nhưng trong tương lai, token $GRASS có thể làm cho thỏa thuận trở nên hấp dẫn hơn đối với người dùng để tải xuống tiện ích trình duyệt (hoặc ứng dụng điện thoại) của họ. Chưa kể họ cần nó, khi đã thực hiện một chiến dịch giới thiệu tuyệt vời đã thu hút nhiều hơn những dự án khác chỉ có thể tưởng tượng.

Mạng GPU, một cái nhìn vào io.net

Có lẽ càng quan trọng hơn dữ liệu là sức mạnh tính toán. Bạn có biết rằng Trung Quốc đã chi tiền mặt nhiều hơn vào GPU hơn là dầu mỏ trong 2020và2021. Hoàn toàn điên rồ, nhưng đây chỉ là bắt đầu. Tạm biệt đôla dầu mỏ, để đón đường cho đồng tiền tính toán.

Nguồn:Báo cáo tình hình DePIN của Messari

Hiện nay, có rất nhiều GPU DePINsngoài kia, và đây là cách chúng hoạt động chung. Một bên, bạn có các kỹ sư/công ty Machine Learning đang rất cần tài nguyên tính toán. Và ở phía khác, bạn có các trung tâm dữ liệu, các hệ thống đào tiền ảo không hoạt động và những người chơi với GPU/CPU không hoạt động. Nguồn cung toàn cầu này rất lớn - nhưng không được phối hợp. Không có cách nào dễ dàng để liên lạc với 10 trung tâm dữ liệu khác nhau có nguồn cung dư thừa và yêu cầu họ ra giá cho việc sử dụng của bạn.

Một giải pháp tập trung sẽ tạo ra một trung gian tìm cách thuê đất, động cơ của họ sẽ là để trích xuất giá trị tối đa từ mỗi bên, nhưng đây là cách mà tiền điện tử có thể giúp đỡ.

Tiền điện tử rất giỏi trong việc tạo ra các tầng thị trường, kết nối nhóm mua và nhóm bán không liên quan với nhau một cách hiệu quả. Một đoạn mã không phải tuân theo lợi ích tài chính của cổ đông.

io.net nổi bật vì giới thiệu một số công nghệ mới thú vị quan trọng cho việc đào tạo trí tuệ nhân tạo - ngăn xếp phân cụm của họ. Phân cụm truyền thống liên quan đến việc kết nối vật lý một đống GPU trong cùng một trung tâm dữ liệu để chúng có thể làm việc cùng nhau cho việc đào tạo mô hình. Nhưng nếu phần cứng của bạn phân tán trên toàn cầu thì sao? IO đã làm việc với Ray (được sử dụng để tạo ra ChatGPT) để phát triển phần mềm trung gian phân cụm có thể kết nối các GPU không đặt cùng chỗ. Khá là thú vị.

Và trong khi quá trình đăng ký AWS có thể mất nhiều ngày, cụm có thể được khởi động trên io.net trong 90 giây, 100% permissionlessly. Vì những lý do này, tôi có thể thấy io.net trở thành trung tâm cho tất cả các DePIN GPU khác, nơi mà họ có thể cắm vào “IO Engine” của họ để mở khóa tính năng gom cụm và làm mượt quá trình đăng ký. Chỉ có thể thực hiện được với tiền điện tử.

Suy nghĩ của tôi về io.net, vị trí bán hàng độc đáo của họ (USPs), và cách họ thúc đẩy thế hệ tiếp theo của ứng dụng trí tuệ nhân tạo

Bạn sẽ nhận thấy rằng hầu hết các dự án trí tuệ nhân tạo phi tập trung với phạm vi rộng lớn (ví dụ như Bittensor, Morpheus, Gensyn, Nghi thức, Sahara) tất cả đều có các yêu cầu "tính toán" rõ ràng - đây chính xác là nơi các DePIN GPU nên sử dụng. AI phi tập trung cần tính toán không cần sự cho phép.

Chơi với cấu trúc động viên

Một lần nữa, quay trở lại Bitcoin để tìm cảm hứng. Tại sao những người đào liên tục tạo ra các hash với tốc độ nhanh chóng? Bởi vì họ được trả tiền để làm điều đó - Satoshi đã đề xuất kiến trúc này vì nó tối ưu hóa cho an ninh hơn hết. Bài học? Cấu trúc động lực tích hợp của những giao thức này quyết định sản phẩm cuối cùng mà chúng tạo ra.

Người đào Bitcoin và người staker Ethereum là những người chơi thu nhặt tất cả các token bản địa của họ, bởi vì đó là điều mà giao thức muốn khích lệ - người tham gia trở thành người đào và người staker.

Trong một tổ chức, điều này có thể đến từ CEO, người xác định “tầm nhìn” hoặc “tuyên bố nhiệm vụ.” Nhưng con người có thể mắc lỗi và có thể làm cho công ty lạc khỏi đường ray. Ngược lại, mã máy tính có thể giữ tập trung tốt hơn ngay cả so với người lao động nịnh mình nhất. Hãy nhìn vào một số dự án phi tập trung mà tokenomics tích hợp của chúng tập trung người tham gia vào những mục tiêu cao cả.

Mạng xây dựng trí tuệ nhân tạo, một cái nhìn sâu vào Bittensor

Vậy... động cơ.

Hits blunt“Chàng trai. Điều gì xảy ra nếu chúng ta có các thợ đào Bitcoin xây dựng trí tuệ nhân tạo thay vì chỉ giải quyết các vấn đề toán học vô dụng?”

Đó là cách bạn đã tạo ra Bittensor. Có thể nói là vậy.

Mục tiêu của Bittensor là tạo ra một số hệ sinh thái thử nghiệm để thử nghiệm, với mục tiêu tạo ra “trí tuệ thương mại hóa” trong mỗi hệ sinh thái đó. Điều này có nghĩa là một hệ sinh thái (được biết đến là một mạng lưới phụ, hoặc “SN” để viết tắt) có thể tập trung vào việc phát triển một mô hình ngôn ngữ, một cái khác về mô hình tài chính, và nhiều cái khác về chuyển văn bản thành giọng nói, phát hiện AI, hoặc tạo hình ảnh (xem các dự án đang hoạt động hiện tại ở đây).

Với mạng lưới Bittensor, điều quan trọng không phải là bạn muốn làm gì. Miễn là bạn có thể chứng minh rằng dự án của mình xứng đáng được tài trợ, các động lực sẽ đến. Đó chính là mục tiêu của Chủ sở hữu Mạng lưới con, người đăng ký mạng lưới con và điều chỉnh các quy tắc của trò chơi của họ.

Các người chơi của trò chơi này được biết đến với tên là Miner. Đây là các kỹ sư ML/AI và các nhóm xây dựng các mô hình. Họ bị khóa trong một Thunderdome của sự kiểm tra liên tục, đấu tranh lẫn nhau để giành vị trí hàng đầu để kiếm được nhiều phần thưởng nhất.

Người xác minh là mặt khác của đồng tiền, chịu trách nhiệm phân phát bài kiểm tra và đánh giá công việc của các Thợ mỏ tương ứng. Nếu phát hiện một Người xác minh đồng minh để ủng hộ một Thợ mỏ, họ sẽ bị đuổi việc.

Nhớ đến các động cơ:

• Người đào được nhiều tiền hơn khi họ vượt qua các người đào khác trong mạng con của họ - điều này thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo.
• Những người xác minh sẽ kiếm được nhiều hơn khi họ xác định chính xác người đào có hiệu suất cao và thấp - điều này giữ cho mạng con trung thực.
• Chủ sở hữu kiếm nhiều hơn khi mạng con của họ tạo ra nhiều mô hình AI hữu ích hơn so với các mạng con khác - điều này thúc đẩy chủ sở hữu tối ưu hóa "trò chơi" của họ.

Phân tích cấp cao về quy trình phân phối phần thưởng TAO đến các mạng con và người tham gia của họ

Bạn có thể nghĩ về Bittensor như một máy trả thưởng vĩnh viễn cho việc phát triển trí tuệ nhân tạo. Các kỹ sư ML đang bùng nổ có thể đi ra ngoài và thử xây dựng một cái gì đó, đưa ý tưởng đến các nhà đầu tư, và cố gắng gọi vốn. Hoặc họ có thể tham gia vào một trong các mạng con của Bittensor như một người đào, tận hưởng niềm vui, và kiếm được một lượng lớn TAO. Điều nào dễ dàng hơn?

Có một số đội ngũ hàng đầu đang xây dựng trên mạng:

• Nous Nghiên cứulà những vị vua của mã nguồn mở. Mạng con của họ thay đổi hoàn toàn khi điều chỉnh chi tiết về LLM mã nguồn mở. Bằng cách thử nghiệm các mô hình trên một luồng dữ liệu tổng hợp liên tục, @marketing_novita.ai/đáng tin cậy-hay-không-tiết lộ bí mật đằng sau bảng xếp hạng llm không thể được chơi bằng cách gian lận (không giống như trong các tiêu chuẩn truyền thống như của HuggingFace’s).
• Taoshi của Mạng đào tạo độc quyềnlà về cơ bản là một công ty giao dịch lượng tử mã nguồn mở. Họ giao cho các đóng góp viên ML của họ xây dựng thuật toán giao dịch để dự đoán sự di chuyển giá tài sản. Các API của họ cung cấp tín hiệu giao dịch cấp độ lượng tửcho cả người dùng bán lẻ và cơ sở hạ tầng và họ đều trên đà phát triển lớn về lợi nhuận.
• Cortex.t bởi Nhóm Corcelchức năng gắn liền với việc khuyến khích các thợ đào đóng góp quyền truy cập API vào các mô hình hàng đầu như GPT-4 và Claude-3, đảm bảo sẵn có liên tục cho các nhà xây dựng. Họ cũng cung cấp việc tạo dữ liệu tổng hợp, rất hữu ích cho việc huấn luyện mô hình cũng như đánh giá chuẩn (đó là lý do tại sao nó được sử dụng bởi Nous). Hãy kiểm tra các công cụ của họ tại đây - trò chuyệnvàtìm kiếm.

Chơi với GPT-4 Turbo miễn phí cũng như các mô hình mã nguồn mở hàng đầu trên CorcelCó thể thử ngay cả bộ Bittensor tốt nhất được tạo ra bởi Nous LLM

Nếu không có gì khác, Bittensor nhấn mạnh sức mạnh của cấu trúc động viên. Tất cả đều được thực hiện nhờ tiền điện tử kinh tế học.

Các đại lý thông minh, một cái nhìn vào Morpheus

Bây giờ, chúng ta sẽ được nhìn vào cả hai mặt của đồng tiền với Morpheus, nơi:

• Cấu trúc kinh tế tiền điện tử đang xây dựng AI (Tiền điện tử giúp AI) &
• Ứng dụng có khả năng AI mở ra các trường hợp sử dụng mới trong tiền điện tử (AI giúp tiền điện tử)

“Đại lý thông minhCác mô hình được cung cấp bởi trí tuệ nhân tạo chỉ được đào tạo trên các hợp đồng thông minh. Chúng biết rõ về tất cả các giao thức DeFi hàng đầu, nơi tìm kiếm lợi suất, cách kết nối và cách phát hiện các hợp đồng đáng ngờ. Chúng là "các bộ định tuyến tự động" của tương lai và, theo ý kiến của tôi, đó sẽ là cách mà mọi người tương tác với blockchain trong vòng 5-10 năm tới. Trên thực tế, khi chúng ta đạt đến điểm đó, bạn có thể không hề biết rằng bạn đang sử dụng tiền điện tử. Bạn chỉ cần nói với một trợ lý ảo rằng bạn muốn chuyển một số tiền tiết kiệm sang một loại đầu tư khác và tất cả sẽ diễn ra trong nền tảng.

Nguồn:Github

Morpheus đại diện cho thông điệp 'khuyến khích và họ sẽ đến' của phần này. Mục tiêu của họ là tạo ra một nền tảng nơi mà các đại lý thông minh có thể lan truyền và phát triển, mỗi cái xây dựng dựa trên thành công của cái trước trong một hệ sinh thái giảm thiểu các yếu tố bên ngoài.

Cấu trúc lạm phát token nổi bật bốn nhà đóng góp chính cho giao thức:

• Mã - nhà phát triển đại lý.
• Cộng đồng - xây dựng các ứng dụng và công cụ trước để thu hút người dùng mới vào hệ sinh thái.
• Compute - cung cấp sức mạnh tính toán để chạy các đại lý.
• Vốn - cung cấp lợi suất của mình để vận hành máy móc kinh tế của Morpheus.

Mỗi trong những danh mục này nhận một phần cắt bằng nhau từ phần thưởng lạm phát $MOR (một số tiền nhỏ cũng được tiết kiệm như quỹ khẩn cấp), buộc họ phải:

• Xây dựng các đại lý tốt nhất - những người tạo ra sẽ được thanh toán khi đại lý của họ được sử dụng một cách liên tục. Thay vì cung cấp các plugin OpenAI miễn phí, điều này sẽ trả tiền cho người xây dựng ngay lập tức.
• Xây dựng những frontends/công cụ tốt nhất - những người sáng tạo sẽ nhận được tiền khi sáng tạo của họ được sử dụng một cách liên tục
• Cung cấp sức mạnh tính toán ổn định - các nhà cung cấp được thanh toán khi họ cho mượn tính toán
• Cung cấp thanh khoản cho dự án - kiếm được số lượng MOR tương ứng cho việc duy trì thanh khoản của dự án

Và trong khi các dự án AI / đại lý thông minh khác tồn tại (rất nhiều trong số đó), cấu trúc tokenomics của Morpheus nổi bật là ví dụ "sạch nhất" về "cho tôi thấy các ưu đãi và tôi sẽ cho bạn thấy kết quả".

Những đại lý thông minh này là minh chứng cuối cùng cho việc trí tuệ nhân tạo thực sự loại bỏ rào cản cho các ứng dụng tiền điện tử. Trải nghiệm người dùng của dApps nổi tiếng là tồi tệ (mặc dù đã có nhiều tiến bộ trong vài năm qua) và sự bùng nổ của LLMs đã đốt lửa dưới đít của mọi người muốn trở thành nhà sáng lập Web2 và Web3. Và mặc dù có nhiều dự án nhắm đến tiền mặt, những dự án nổi bật như Morpheus và Wayfinder (bản demo dưới đây) cung cấp cái nhìn sâu hơn về cách mà một ngày nào đó giao dịch trên chuỗi sẽ trở nên đơn giản.

Nguồn:Twitter

Kết hợp tất cả, sự tương tác giữa các hệ thống này có thể trông giống như sau. Lưu ý rằng đây là một cái nhìn vô cùng đơn giản.

Một sự đơn giản hóa quá mức về trạng thái tiềm năng trong tương lai của trí tuệ nhân tạo được kích hoạt bởi tiền điện tử. Có, có các dự án khác có thể chiếm cùng một vị trí. Một lần nữa, hãy nhìn vàoSơ đồ luồng của Tommynếu bạn muốn xem cách các công cụ bổ sung phù hợp vào.

Phân biệt lúa mạch và rơm - làm thế nào để biết khi một dự án không phải là điều vớ vẩn hoàn toàn

Hãy nhớ hai danh mục lớn của chúng tôi về "Crypto x AI":

1. Tiền điện tử giúp cho trí tuệ nhân tạo
2. Trí tuệ nhân tạo giúp Tiền điện tử

Xuyên suốt bài viết này, chúng ta chủ yếu chỉ khám phá #1. Như chúng ta đã thấy, một hệ thống mã thông báo thiết kế tốt có thể đặt cả một hệ sinh thái lên đường thành công.

#1 - Tiền điện tử giúp cho trí tuệ nhân tạo

Cấu trúc DePIN có thể giúp khởi đầu các thị trường và cấu trúc động viên mã token sáng tạo có thể phối hợp nỗ lực đến những mục tiêu trước đó không rõ ràng cho các dự án mã nguồn mở. Và, đúng, còn có một số giao điểm hợp lệ khác mà tôi không đề cập vì sự ngắn gọn.

• Lưu trữ phi tập trung
• Môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE)
• RAG (đồng bộ dữ liệu theo thời gian thực)
• Kiến thức không xác định x Máy học cho việc xác minh suy luận/xuất xứ

Khi quyết định xem một dự án mới thực sự có gì để cung cấp, hãy tự hỏi bản thân:

• Nếu nó là phái sinh của một dự án đã được thiết lập khác, liệu nó có đủ khác biệt để thay đổi tình hình không?
• Đó chỉ là một phiên bản bọc của phần mềm mã nguồn mở à?
• Đó có phải là một vấn đề được hưởng lợi từ cơ sở hạ tầng tiền điện tử, hay là tiền điện tử đang được ép vào?
• Có thực sự có 100 “Tiền điện tử HuggingFaces” khác nhau không?

#2 - AI giúp đỡ Tiền điện tử

Nơi mà tôi cá nhân thấy có nhiều phần mềm ảo hơn là ở nhóm thứ hai này. Một lần nữa, có một số trường hợp sử dụng thực sự tuyệt vời tồn tại nơi mà các mô hình AI có thể loại bỏ các rào cản trong trải nghiệm người dùng tiền điện tử, đặc biệt là, như đã đề cập, với các đại lý thông minh. Dưới đây là một vài danh mục khác đáng chú ý để theo dõi trong thế giới của các ứng dụng tiền điện tử được bật AI:

• Hệ thống ý định siêu nạp - tự động hóa các hoạt động qua chuỗi
• Hệ thống ví
• Cơ sở hạ tầng cảnh báo thời gian thực cho cả người dùng và ứng dụng

Nếu chỉ là một “chatbot với token,” đối với tôi thì nó là điều vớ vẩn. Xin đừng làm cho tôi mất bình tĩnh với việc quảng bá những thứ này. Ngoài ra:

• Thêm AI sẽ không đưa sản phẩm ứng dụng/ chuỗi/ công cụ của bạn đến vị thế phù hợp với thị trường một cách kỳ diệu
• Không ai sẽ chơi một trò chơi tồi chỉ vì nó có nhân vật trí tuệ nhân tạo
• Việc gắn “AI” vào dự án của bạn không khiến nó trở nên thú vị

Cảm ơn bạn đã đến tham dự buổi nói chuyện của tôi trên TED.

Chúng ta đi đến đâu từ đây

Mặc dù có nhiều tiếng ồn, nhưng vẫn có những đội ngũ nghiêm túc đang làm việc để mang tầm nhìn về “trí tuệ nhân tạo phi tập trung” trở thành hiện thực, và đó là điều đáng chiến đấu.

Ngoài các dự án khuyến khích phát triển mô hình mã nguồn mở, các mạng dữ liệu phi tập trung mở ra một cánh cửa mới cho những người xây dựng trí tuệ nhân tạo mới. Khi phần lớn đối thủ của OpenAI không thể chi trả cho các thỏa thuận lớn với Reddit, Tumblr, hoặc WordPress, scraping phân phối có thể ngang bằng cơ hội.

Một công ty duy nhất có lẽ sẽ không bao giờ sở hữu nhiều sức mạnh tính toán hơn tổng cộng của toàn thế giới, và với các mạng GPU phân quyền, điều này có nghĩa là bất kỳ ai khác cũng có khả năng sánh ngang với những người hàng đầu. Tất cả những gì bạn cần là một ví tiền điện tử.

Hôm nay chúng ta đang ở ngã ba đường. Chúng ta có các công cụ cần thiết để phân quyền toàn bộ ngăn xếp trí tuệ nhân tạo, nếu chúng ta chỉ tập trung vào các dự án “Tiền điện tử x Trí tuệ nhân tạo” thực sự đáng giá.

Tiền điện tử được ước lượng để tạo ra một loại tiền cứng mà không ai có thể can thiệp, thông qua sức mạnh của mật mã. Và ngay khi công nghệ mới nổi này bắt đầu trở nên phổ biến, một đối thủ mới, đáng sợ hơn, đã xuất hiện.

Thay vì giữ quyền kiểm soát chỉ về tài chính của bạn, trí tuệ nhân tạo tập trung, trong những trường hợp tưởng tượng nhất, tạo ra sự thiên vị trên mỗi bit dữ liệu mà chúng ta gặp phải trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Nó được thiết lập để làm phong phú một siêu vi mô của các nhà lãnh đạo công nghệ trong một vòng lặp tự duy trì của việc thu thập dữ liệu, điều chỉnh tinh chỉnh ở mức cực kỳ thân mật và tiêm chích mô hình vào mọi góc của sự tồn tại của bạn.

Nó sẽ hiểu bạn tốt hơn bạn tự hiểu mình. Nó sẽ biết phải ấn vào nút nào của bạn để khiến bạn muốn cười nhiều hơn, giận dữ hơn và tiêu thụ nhiều hơn. Và dù nó có vẻ như là, nó không phải là của bạn.

Như đã từng từ đầu, tiền điện tử là một lực lượng kháng cự đối với sự tập trung trung tâm AI gần đây. Khả năng của nó để phối hợp nỗ lực đến một mục tiêu chung đang cạnh tranh với một đối thủ mạnh mẽ hơn cả ngân hàng trung ương. Và lần này, chúng ta đối mặt với một đồng hồ.

Đăng ký

Bản phát biểu: Tác giả của báo cáo này, 563, trưởng nhóm nghiên cứu tại blocmates, rất tích cực trong lĩnh vực tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo. Anh ấy rất đam mê với những chủ đề này, và vì vậy, bạn có thể giả định rằng anh ấy đã tiếp xúc với gần như mọi dự án được đề cập. Anh ấy tin rằng việc đặt tiền của bạn vào chỗ miệng của mình là điều quan trọng.

Thông tin được cung cấp chỉ dành cho mục đích thông tin chung và không cấu thành tư vấn tài chính, đầu tư hoặc pháp lý. Nội dung dựa trên các nguồn được cho là đáng tin cậy, nhưng tính chính xác, đầy đủ và kịp thời của nó không thể được đảm bảo. Bất kỳ sự phụ thuộc nào bạn đặt vào thông tin trong tài liệu này đều có nguy cơ của riêng bạn. On Chain Times có thể chứa các tuyên bố hướng tới tương lai liên quan đến rủi ro và sự không chắc chắn. Kết quả thực tế có thể khác biệt đáng kể so với những kết quả được thể hiện hoặc ngụ ý trong các tuyên bố đó. Các tác giả có thể hoặc không thể sở hữu các vị trí trong tài sản hoặc chứng khoán được đề cập trong tài liệu này. Họ có quyền mua hoặc bán bất kỳ tài sản hoặc chứng khoán nào được thảo luận bất cứ lúc nào mà không cần thông báo. Điều cần thiết là tham khảo ý kiến của một cố vấn tài chính có trình độ hoặc chuyên gia khác để hiểu rủi ro và sự phù hợp của bất kỳ quyết định đầu tư nào bạn có thể đưa ra. Bạn hoàn toàn chịu trách nhiệm tiến hành nghiên cứu và thẩm định trước khi đưa ra bất kỳ lựa chọn đầu tư nào. Hiệu suất trong quá khứ không phải là dấu hiệu của kết quả trong tương lai. Các tác giả từ chối mọi trách nhiệm pháp lý đối với bất kỳ tổn thất hoặc thiệt hại trực tiếp, gián tiếp hoặc do hậu quả nào phát sinh từ việc sử dụng tài liệu này hoặc nội dung của nó. Bằng cách truy cập On Chain Times, bạn đồng ý với các điều khoản của tuyên bố từ chối trách nhiệm này.

免责声明：

1. Bài viết này được tái bản từ [ onchaintimes], Tất cả bản quyền thuộc về tác giả gốc [563]. Nếu có ý kiến ​​phản đối về việc tái in này, vui lòng liên hệ Học cửađội, và họ sẽ xử lý nó ngay lập tức.
2. Bản từ chối trách nhiệm: Các quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ thuộc về tác giả và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
3. Các bản dịch của bài viết sang các ngôn ngữ khác được thực hiện bởi đội ngũ Gate Learn. Trừ khi được nêu rõ, việc sao chép, phân phối hoặc đạo văn các bài viết dịch là không được phép.