История развития AI-индустрии и ее связь с Криптоактивами
С тех пор как технологии искусственного интеллекта начали развиваться в 50-х годах XX века, они пережили несколько волн развития. В настоящее время основными технологиями глубокого обучения являются нейронные сети, которые оптимизируют параметры моделей через обучение на большом объеме данных, чтобы достичь точности в выполнении сложных задач.
Развитие глубокого обучения прошло через эволюцию от первых нейронных сетей к структурам RNN, CNN и, в конечном итоге, к широко используемой архитектуре Transformer. Этот технологический путь значительно повысил обобщающую способность AI-систем, позволяя им адаптироваться к различным модальностям входных и выходных данных.
В цепочке поставок тренировка и вывод моделей глубокого обучения требуют значительной вычислительной мощности, и GPU становятся основным выбором оборудования. В то же время огромные объемы высококачественных данных также являются ключевыми для обеспечения производительности моделей. Поэтому вокруг двух основных факторов — вычислительной мощности и данных — сформировалась полная промышленная экосистема, включающая поставщиков GPU, облачных сервисов, а также поставщиков данных.
Криптоактивы行业与AI的结合主要体现在以下几个方面:
Предоставление децентрализованной сети совместного использования вычислительных мощностей GPU для активизации неиспользуемых вычислительных ресурсов.
Способствовать сбору и обмену качественными данными с помощью механизма стимулов для токенов.
Используя технологии приватных вычислений, такие как доказательство с нулевым разглашением, для обеспечения безопасного использования данных.
Разработка системы AI-агента на основе блокчейна (Agent) для автоматизированного взаимодействия в цепочке.
Создание инфраструктуры публичной цепочки, специально ориентированной на приложения ИИ.
В целом, технологии криптоактивов могут предоставить новые механизмы обнаружения ценности и обращения в цепочке поставок ИИ, в то время как децентрализованный характер блокчейна также может решить некоторые проблемы доверия в приложениях ИИ. Однако в процессе практической реализации децентрализованные системы все еще имеют недостатки в производительности и удобстве разработки, которые необходимо дополнительно оптимизировать.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
9 Лайков
Награда
9
6
Поделиться
комментарий
0/400
LiquidityWizard
· 14ч назад
на самом деле, эволюция нейронных сетей статистически субоптимальна... p=0.87 что мы делаем это неправильно смех
Посмотреть ОригиналОтветить0
ParanoiaKing
· 14ч назад
Вычислительная мощность сжигает только электричество...
Посмотреть ОригиналОтветить0
LucidSleepwalker
· 14ч назад
Кажется, ИИ просто сжигает видеокарты.
Посмотреть ОригиналОтветить0
WalletWhisperer
· 14ч назад
шаблоны показывают, что слияние ИИ и криптовалют было неизбежным... статистические аномалии указывают на это с 2017 года
Посмотреть ОригиналОтветить0
WenMoon42
· 14ч назад
Ужас! AI собирается захватить вычислительную мощность ригов для майнинга!
Слияние ИИ и криптоактивов: от вычислительной мощности до вычислений с конфиденциальностью
История развития AI-индустрии и ее связь с Криптоактивами
С тех пор как технологии искусственного интеллекта начали развиваться в 50-х годах XX века, они пережили несколько волн развития. В настоящее время основными технологиями глубокого обучения являются нейронные сети, которые оптимизируют параметры моделей через обучение на большом объеме данных, чтобы достичь точности в выполнении сложных задач.
! Новичок в науке丨AI x Crypto: от нуля до пика
Развитие глубокого обучения прошло через эволюцию от первых нейронных сетей к структурам RNN, CNN и, в конечном итоге, к широко используемой архитектуре Transformer. Этот технологический путь значительно повысил обобщающую способность AI-систем, позволяя им адаптироваться к различным модальностям входных и выходных данных.
! Новичок в популярной науке丨AI x Crypto: от нуля до пика
В цепочке поставок тренировка и вывод моделей глубокого обучения требуют значительной вычислительной мощности, и GPU становятся основным выбором оборудования. В то же время огромные объемы высококачественных данных также являются ключевыми для обеспечения производительности моделей. Поэтому вокруг двух основных факторов — вычислительной мощности и данных — сформировалась полная промышленная экосистема, включающая поставщиков GPU, облачных сервисов, а также поставщиков данных.
Криптоактивы行业与AI的结合主要体现在以下几个方面:
Предоставление децентрализованной сети совместного использования вычислительных мощностей GPU для активизации неиспользуемых вычислительных ресурсов.
Способствовать сбору и обмену качественными данными с помощью механизма стимулов для токенов.
Используя технологии приватных вычислений, такие как доказательство с нулевым разглашением, для обеспечения безопасного использования данных.
Разработка системы AI-агента на основе блокчейна (Agent) для автоматизированного взаимодействия в цепочке.
Создание инфраструктуры публичной цепочки, специально ориентированной на приложения ИИ.
В целом, технологии криптоактивов могут предоставить новые механизмы обнаружения ценности и обращения в цепочке поставок ИИ, в то время как децентрализованный характер блокчейна также может решить некоторые проблемы доверия в приложениях ИИ. Однако в процессе практической реализации децентрализованные системы все еще имеют недостатки в производительности и удобстве разработки, которые необходимо дополнительно оптимизировать.
! Новичок в науке丨AI x Crypto: от нуля до пика