AI-trendi kryptossa: parhaat altcoinit ja syväoppimismallit

- AI trendi on ottanut merkittävän harppauksen eteenpäin vuonna 2023 ja muokannut ymmärrystämme siitä, mikä on mahdollista. Kun sukeltamme vuoteen 2024, nämä edistysaskeleet eivät ole vain teoreettisia; ne ovat käytännöllisiä, vaikutusvaltaisia ​​ja kietoutuvat syvästi eri aloihin, erityisesti kryptovaluuttoihin.

Tämän vallankumouksen eturintamassa ovat syväoppimismallit, kehittyneet algoritmit, joista on tullut voimanpesä, joka ohjaa uusimmat tekoälytrendit. Nämä mallit eivät ainoastaan ​​muuta perinteisiä toimialoja, vaan niillä on myös syvällinen vaikutus kryptoavaruuteen. Tämä artikkeli tutkii synergiaa tekoälyn ja krypton välillä ja paljastaa, kuinka tekoälytrendit vaikuttavat digitaalisten valuuttojen tulevaisuuteen ja muuhunkin.

AI-trendi: Hypen ymmärtäminen

Vuonna 2023 tekoälymaisema todisti sarjan läpimurtoja, jotka katalysoivat sitä, mitä monet nykyään kutsuvat tekoälyvallankumoukseksi. Vuotta leimasivat merkittävät edistysaskeleet eri AI-alueilla chatboteista sisällön luomiseen, mikä kaikki vaikutti tekoälyä ympäröivään valtavaan hypetykseen.

Avaintekijä tässä vallankumouksessa oli OpenAI:n ChatGPT, keskustelullinen tekoäly, joka osoitti ennennäkemättömiä ominaisuuksia luonnollisen kielen käsittelyssä. Sen menestys loi pohjan tekoälyn laajemmalle hyväksymiselle ja integroinnille jokapäiväisissä sovelluksissa, mikä teki vuorovaikutuksesta koneiden kanssa saumattomamman ja intuitiivisemman kuin koskaan ennen.

Samaan aikaan Googlen Bard nousi yhdeksi näkyväksi hahmoksi tekoälyn kerronnassa. Kehittyneiden kielimallien alalla kilpaileva Bard esitteli tekoälyn potentiaalia ihmisen kaltaisen tekstin ymmärtämisessä ja luomisessa, mikä lisäsi kilpailua ja innovaatioita tekoälyn kielenkäsittelyssä.

AI Trends Beyond ChatGPT

Mutta tekoälytrendi vuonna 2023 ulottui chatbottien ulkopuolelle. Sisällöntuotannon alalla tekoälytyökalut mullistavat tavan, jolla tuotamme ja kulutamme digitaalista sisältöä. Tekoälypohjaiset alustat antoivat sisällöntuottajille mahdollisuuden luoda kirjoitettua sisältöä, suunnitella grafiikkaa ja jopa säveltää musiikkia tehokkuudella ja luovuudella, jota ei aiemmin ollut saavutettu. Tämä sisällöntuotannon demokratisoituminen avasi uusia ilmaisu- ja viestintäväyliä tehden siitä tekoälyhypeen kulmakiven.

Video- ja kuvantuotantoteknologiat ovat myös nähneet uraauurtavia edistysaskeleita. Tekoälyalgoritmit pystyivät luomaan korkealaatuisia visuaalisia kuvia ja animaatioita, jotka ennen kuuluivat taitaville ihmistaiteilijoille ja videoeditoreille. Tämä muutos ei vain nopeuttanut sisällöntuotantoprosessia, vaan herätti myös tärkeitä keskusteluja tekoälyn roolista luovilla aloilla.

Tämä chatbottien, sisällön luomisen ja visuaalisen luomisen kehitys lisäsi yhdessä kiinnostusta ja investointeja tekoälytekniikoihin. Suuret ja pienet yritykset alkoivat tutkia, kuinka tekoäly voisi mullistaa toimintansa, ja kuluttajat tottuivat enemmän tekoälyyn perustuviin kokemuksiin jokapäiväisessä elämässään.

Vuosi 2023 on siis keskeinen hetki tekoälyn historiassa. Se oli vuosi, jolloin tekoälyn kykyjä ei vain testattu, vaan ne myös otettiin käyttöön ennennäkemättömässä mittakaavassa. Tämä loi pohjan hypelle, josta tekoäly nauttii nykyään – hype, jonka juuret ovat konkreettiset edistysaskeleet ja todelliset sovellukset, jotka edelleen muokkaavat digitaalista ja fyysistä todellisuutemme.

Tekoälytrendit

Kun perehdymme tekoälyn evoluution monimutkaisuuteen, useat keskeiset tekoälytrendit erottuvat joukosta ja antavat elävän kuvan siitä, kuinka tekoäly muokkaa teknologista maisemaa.

1. Luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) edistysaskel:

Vuonna 2023 NLP-tekniikat ottivat merkittäviä harppauksia, joista esimerkkinä ovat järjestelmät, kuten OpenAI:n ChatGPT ja Google Bard. Nämä alustat ovat parantaneet tekoälyn kykyä ymmärtää, tulkita ja luoda ihmisen kaltaista kieltä, mikä on johtanut kehittyneempään ja saumattomampaan vuorovaikutukseen ihmisten ja koneiden välillä.

2. Tekoäly automaatiossa ja robotiikassa:

Tekoälyn rooli automaatiossa on laajentunut perinteisen valmistuksen ulkopuolelle palveluteollisuuteen, terveydenhuoltoon ja logistiikkaan. Tekoälyllä toimiva robotiikka on nyt taitavampi suorittamaan monimutkaisia ​​tehtäviä monimutkaisista leikkauksista tehokkaaseen varastonhallintaan, mikä esittelee tekoälyn monipuolisuutta erilaisissa käytännön sovelluksissa.

3. Tekoälypohjainen data-analyysi ja päätöksenteko:

Yritykset käyttävät yhä enemmän tekoälyä datalähtöiseen päätöksentekoon. Tekoälyalgoritmit voivat analysoida valtavia tietojoukkoja löytääkseen malleja ja oivalluksia, mikä auttaa markkina-analyysin, asiakkaiden käyttäytymisen ennustamisen ja riskienhallinnan kaltaisilla aloilla, ja niistä tulee siten korvaamaton työkalu yrityksille.

4. Eettinen tekoäly ja hallinto:

Tekoälyn kasvavan vaikutuksen myötä eettisistä näkökohdista ja hallinnosta on tullut kriittisempiä. Tekoälyyhteisö keskittyy eettisten ohjeiden ja puitteiden kehittämiseen varmistaakseen tekoälyn vastuullisen käytön erityisesti yksityisyyden, puolueellisuuden ja läpinäkyvyyden osalta.

5. Tekoäly sisällön luomisessa:

Tekoäly on mullistanut sisällöntuotannon mahdollistaen kirjoitetun, visuaalisen ja kuultavan sisällön luomisen ennennäkemättömässä mittakaavassa. Tekoälypohjaisen sisällön luomiseen tarkoitetut työkalut ovat entistä helpommin saatavilla, jolloin sisällöntuottajat voivat tuottaa korkealaatuista sisältöä vähällä vaivalla.

6. Henkilökohtaiset tekoälykokemukset:

Personoinnista on tullut keskeinen painopiste tekoälyn kehittämisessä. Tekoälyjärjestelmät ovat nyt paremmin varusteltuja tarjoamaan henkilökohtaisia ​​suosituksia ja kokemuksia sellaisilla aloilla kuin sähköinen kaupankäynti, viihde ja terveys, mikä lisää käyttäjien sitoutumista ja tyytyväisyyttä.

7. Tekoäly ja kyberturvallisuus:

Kyberuhkien kehittyessä myös tekoälyn rooli kyberturvallisuudessa kehittyy. Tekoälyalgoritmeja käytetään kyberuhkien ennustamiseen, havaitsemiseen ja niihin vastaamiseen entistä tarkemmin ja nopeammin, ja niistä on tulossa olennainen osa nykyaikaisia ​​kyberturvallisuusstrategioita.

8. Tekoäly terveydenhuollossa:

Tekoälyn sovellus terveydenhuollossa on todistamassa räjähdysmäistä kasvua diagnostiikasta ja potilaiden hoidosta lääkekehitykseen ja epidemiologiaan. Tekoäly mahdollistaa tarkemmat diagnoosit, yksilölliset hoitosuunnitelmat ja paremmat potilastulokset.

Uudet tekoälytrendit vuodelle 2024

Tekoälymaisema vuonna 2024 on täynnä innovaatioita, joita leimaavat merkittävät edistysaskeleet ja nousevat tekoälytrendit. Kaksi merkittävintä kehitystä tällä alalla ovat AGI ja Grok, jotka kumpikin edustavat ainutlaatuista askelta tekoälytekniikassa.

AGI: The Quest for Artificial General Intelligence

Keinotekoinen yleinen älykkyys (AGI) on tekoälytrendien kärjessä vuodelle 2024. AGI on paradigman muutos nykyisistä erityistehtävissä loistavista tekoälymalleista (kutsutaan usein nimellä Artificial Narrow Intelligence, ANI) kokonaisvaltaisempaan älykkyyden muotoon. samanlainen kuin ihmisen kognitio. AGI:n tavoitteena on luoda koneita, jotka voivat itsenäisesti oppia, järkeillä ja soveltaa tietoa monilla erilaisilla tehtävillä ja tieteenaloilla, aivan kuten ihminen. Tämä kehitys ei edusta vain teknologista harppausta, vaan myös merkittävää filosofista ja eettistä virstanpylvästä tekoälyn matkalla.

Grok, kirjoittanut xAI: Uusi haastaja keskustelun tekoälyssä

Grok, jonka on kehittänyt Elon Muskin yritys xAI, nousee merkittäväksi toimijaksi keskustelubottien tekoälytrendissä, kuten OpenAI:n ChatGPT. Tämä tekoälybotti erottuu edistyneistä luonnollisen kielen käsittelyominaisuuksistaan ​​ja kyvystään osallistua merkityksellisiin, kontekstitietoisiin keskusteluihin.

Grokin kehitys heijastaa kasvavaa tekoälytrendiä luoda kehittyneempiä, intuitiivisempia ja käyttäjäystävällisempiä keskusteluliittymiä. Nämä rajapinnat eivät rajoitu vain asiakaspalvelusovelluksiin, vaan niistä on tulossa yhä kiinteämpi osa eri aloilla, mukaan lukien koulutus, terveydenhuolto ja henkilökohtainen apu.

Nämä tekoälytrendit, AGI ja Grok, ovat vain jäävuoren huippu vuonna, joka lupaa räjähdysmäistä kasvua ja innovaatioita tekoälyssä. Tekoälyn kehittyessä sen on määrä määritellä uudelleen, miten olemme vuorovaikutuksessa teknologian kanssa ja miten teknologia puolestaan ​​muokkaa maailmaamme.

Asiantuntijat ennustavat tekoälytrendejä vuodelle 2024

Kun navigoimme tekoälyn kehittyvässä maisemassa, alan asiantuntijoiden näkemykset tarjoavat arvokasta näkemystä tulevaisuudesta. Kaksi merkittävää hahmoa, Stephen Anthony ja Vala Afshar, ovat jakaneet ennusteensa vuoden 2024 tekoälytrendeistä ja tarjoavat vilauksen jännittäviin edistysaskeliin ja muutoksiin, joita voimme odottaa.
Stephen Anthony, AI Top Rankin luoja, jakoi äskettäin X:n (entinen Twitter) kautta 15 ennustettaan tekoälytrendeistä vuonna 2024. Hänen ennusteensa kattavat monenlaisia ​​kehityssuuntia, mikä osoittaa tekoälyn monipuolisen ja dynaamisen tulevaisuuden. Hän posted:

15 ennustetta tekoälytrendeistä vuonna 2024:

• AGI
• grok
• OpenAI
• Telepatia
• Henkilökohtainen AI
• Synchronicity
• Humanoidirobotit
• Itse ajavat ajoneuvot
• Automatisoidut yritykset
• hajauttaminen
• Sensuuri
• yksityisyys
• GPT:t
• xAI

Vala Afsharin ennusteet: AI-trendit vuodelle 2024

Myös Salesforcen digitaalinen pääevankelista Vala Afshar on jakanut syvällisiä asioita oivalluksia odotettuun Tekoälytrendit vuodelle 2024korostaen erityisesti sen syvenevää vaikutusta yritysmaailmaan ja jokapäiväiseen kuluttajaelämään. Forresterin tutkimuksen pohjalta Afsharin ennusteet korostavat tulevaisuutta, joka on tiiviisti kietoutunut tekoälyn kehitykseen.

Afshar ennustaa merkittävää muutosta kuluttajien sitoutumisessa generatiiviseen tekoälyyn ja totesi, että "60 % skeptikoista käyttää (ja rakastaa) generatiivista tekoälyä – tietäen tai ei." Tämä lausunto korostaa transformatiivista muutosta yleisön vuorovaikutuksessa tekoälyn kanssa, siirtyen skeptisyydestä laajaan hyväksyntään ja luottamiseen.

Liiketoiminnassa Afshar näkee tekoälyn parantavan tuottavuutta ja luovuutta. Hän huomauttaa: "Enterprise AI -aloitteet lisäävät tuottavuutta ja luovaa ongelmanratkaisua 50 prosentilla." Tämä kuvastaa huomattavaa kasvua nykyisestä tasosta, jossa tekoälyprojektit ovat jo saavuttaneet jopa 40 % tehokkuuden parannuksia erityisesti ohjelmistokehitystehtävissä.

Afshar korostaa myös tekoälyn kehittyvää roolia markkinoinnissa ja brändäyksessä. Hän korostaa suurten virastojen sitoutumista tekoälyyn ja sanoo: "Kymmenen parasta virastoa käyttävät 10 miljoonaa dollaria kumppanuuksiin rakentaakseen räätälöityjä tekoälyratkaisuja yritysasiakkaille." Tämä investointi osoittaa, että tekoälyn mahdollisuudet mullistaa brändistrategiat ja kuluttajien sitoutuminen ovat lisääntyneet.

Nämä Afsharin oivallukset paljastavat maiseman, jossa tekoäly ei ole vain teknologinen työkalu vaan peruskomponentti, joka muokkaa liiketoimintastrategioita, kuluttajien kokemuksia ja yhteiskunnallista vuorovaikutusta vuonna 2024.

Syväoppimismallit: AI-trendin kärjessä

Syväoppimismallit ovat olleet avainasemassa tekoälyvallankumouksessa, ja ne ovat tarjonneet uraauurtavia edistysaskeleita eri sektoreilla. Vuonna 2023 tunnetuimpia ja vaikutusvaltaisimpia syväoppimisen malleja ovat:
Konvoluutiohermoverkot (CNN:t): Yann LeCunin vuonna 1988 kehittämiä CNN-verkkoja, jotka tunnetaan myös nimellä ConvNets, käytetään pääasiassa kuvankäsittelyyn ja objektien havaitsemiseen. Ne koostuvat useista kerroksista, ja ne on alun perin suunniteltu tunnistamaan merkkejä, kuten postinumeroita ja numeroita​.

Pitkän aikavälin muistiverkot (LSTM:t): Toistuvan hermoverkon tyyppi, LSTM:t tunnetaan kyvystään oppia ja muistaa pitkäaikaisia ​​riippuvuuksia, mikä tekee niistä erittäin hyödyllisiä aikasarjan ennustamisessa, puheentunnistuksessa, musiikin säveltämisessä ja jopa lääkekehitys.

Generatiiviset vastakkaiset verkot (GAN:t): Nämä generatiiviset syväoppimisalgoritmit on suunniteltu luomaan uusia koulutustietoja muistuttavia tietoesiintymiä. GAN:it koostuvat generaattorista, joka oppii tuottamaan väärennettyjä tietoja, ja erottimesta, joka oppii erottamaan todellisen ja generoidun tiedon. He ovat nähneet lisääntyneen käytön tähtitieteellisten kuvien parantamisessa, gravitaatiolinssien simuloinnissa pimeän aineen tutkimuksessa ja videopelien matalaresoluutioisten tekstuurien skaalaamisessa.

Nämä mallit ovat vain muutamia esimerkkejä syvän oppimisen teknologioista, jotka ovat tekoälyvallankumouksen kärjessä. Niiden sovellukset vaihtelevat kuvan- ja puheentunnistuksen tehostamisesta peliin ja tieteelliseen tutkimukseen liittyvien innovaatioiden edistämiseen, mikä korostaa syvän oppimisen mullistavaa vaikutusta nykypäivän tekoälymaailmaan.

Koneoppimisuutisia: viimeisimmät kehityssuunnat

Syväoppimisen edistymisen tahdissa myös laajemmalla koneoppimisen alalla innovaatiot ja sovellukset lisääntyvät. Koneoppimisen viimeaikainen kehitys ei ainoastaan ​​paranna olemassa olevaa teknologiaa, vaan myös tasoittaa tietä uusille mahdollisuuksille.

Yksi merkittävimmistä kehityksestä on ohjaamattoman ja puolivalvotun oppimisen algoritmien parantaminen. Nämä edistysaskeleet antavat koneille mahdollisuuden oppia ja tehdä johtopäätöksiä jäsentämättömästä tiedosta ilman ihmisen puuttumista, mikä avaa uusia rajoja tekoälytutkimukselle ja -sovelluksille.

Toinen merkittävä kehitys on koneoppimisen integrointi big datan analytiikkaan. Tämä yhdistelmä mahdollistaa kehittyneemmän ja ennakoivamman analytiikan, jolloin yritykset ja organisaatiot voivat saada syvempää tietoa kuluttajien käyttäytymisestä, markkinatrendeistä ja toiminnan tehokkuudesta.

Lisäksi on panostettu yhä enemmän siihen, että koneoppimismalleista tehdään selkeämpiä ja läpinäkyvämpiä. Siirtyminen selitettävissä olevaan tekoälyyn (XAI) on ratkaisevan tärkeä aloilla, kuten terveydenhuolto ja rahoitus, joilla tekoälyjärjestelmien päätöksentekoprosessin ymmärtäminen on yhtä tärkeää kuin itse päätökset.

Lisäksi vahvistusoppimisen alalla on tapahtunut huomattavaa kasvua. Tästä koneoppimisen osa-alueesta, joka keskittyy siihen, miten agenttien tulisi toimia ympäristössä maksimoidakseen jonkinlaisen käsityksen kumulatiivisesta palkkiosta, on tulossa yhä tärkeämpi reaalimaailman skenaarioissa, kuten robotiikassa ja automaattisissa ohjausjärjestelmissä.

Parhaat AI-trendit krypto-alalla

Tekoälyn kryptovaluutat ovat digitaalisia valuuttoja, jotka hyödyntävät tekoälyteknologiaa parantaakseen toimintojaan ja ekosysteemiään. Nämä kryptovaluutat integroivat tekoälyn turvallisuuden, kaupankäynnin tehokkuuden, markkinaennusteiden tarkkuuden ja yleisen käyttökokemuksen parantamiseksi. Yllä olevan tiedon ja mainittujen tekoälytrendien perusteella sijoittajat voivat yrittää ennustaa, mitkä tekoälytunnukset voisivat nähdä suurta kasvua.

Mitä ovat tekoälyn kryptovaluutat?

Tekoälyn kryptovaluutat ovat tekoälytekniikoiden uusi integraatio lohkoketju- ja kryptovaluuttaalustojen kanssa. Ne ovat pohjimmiltaan kryptotunnuksia, joita käytetään tekoälyyn liittyvien projektien, sovellusten ja palvelujen tehostamiseen blockchain-alustoilla.

Nämä kryptovaluutat yhdistetään tyypillisesti tekoälypohjaisiin hajautettuihin projekteihin, jotka automatisoivat elämän eri osa-alueita ja parantavat skaalautuvuutta. Tekoälyn integrointi näihin projekteihin ei ole vain uutuus; se parantaa olennaisesti niiden toimintoja. Tekoäly auttaa automatisoimaan ja optimoimaan prosesseja, auttaa havaitsemaan vilpillisiä tapahtumia ja auttaa luomaan ennakoivia malleja. Lisäksi se helpottaa hajautettujen autonomisten organisaatioiden (DAO) ja älykkäiden sopimusten luomista, jotka toimivat ihmisen toiminnasta riippumatta.

Tekoälykolikot toimivat porttina näihin tekoälypohjaisiin alustoihin, jolloin käyttäjät voivat ostaa ja hyödyntää tarjottuja tuotteita tai palveluita. Tekoälyn integrointi lohkoketjuhankkeisiin tuo älykkäitä ratkaisuja kryptovaluuttamaailmaan yhdistämällä lohkoketjuteknologian kestävyyden tekoälyn kehittyneisiin analyyttisiin ominaisuuksiin​.

Pohjimmiltaan tekoälyn kryptovaluutat edustavat kahden huipputeknologian: lohkoketjun ja tekoälyn lähentymistä. Tämä yhdistelmä avaa lukemattomia mahdollisuuksia innovaatioille kryptovaluutta-alalla turvallisuuden ja tehokkuuden parantamisesta täysin uusien toimintojen esittelyyn, joita ei aiemmin ollut saavutettu. Tekoälyn edistyessä sen roolin kryptovaluuttamaailmassa odotetaan kasvavan, mikä johtaa kehittyneempiin, turvallisempiin ja käyttäjäystävällisempiin digitaalisiin rahoitusalustoihin.

Nämä kryptovaluutat johtavat tekoälytrendiin

Seuraavassa osiossa korostetaan joitain suurimmista AI-altcoineista markkina-arvon mukaan luokiteltuna. Nämä tunnukset edustavat tekoälyn ja kryptovaluutan risteyksen kärkeä, jokaisella on ainutlaatuinen lähestymistapansa ja panoksensa alalla.

Injektiivinen INJ: AI-trendijohtaja markkina-arvolla

Injective on lohkoketju, joka on suunniteltu rakentamaan kestäviä ja yhteentoimivia hajautettuja rahoitussovelluksia (DeFi). Se keskittyy jäljittelemään tiettyjä perinteisiä rahoituspalveluita älykkäiden sopimusten avulla, mukaan lukien hajautetut pörssit (DEXEs), lainaus-/lainausprotokollat ​​ja johdannaismarkkinat.

Eric Chenin ja Albert Chonin vuonna 2018 perustama Injective on saavuttanut tärkeimmät virstanpylväät, mukaan lukien sen pääverkkojulkaisu vuoden 2021 lopulla ja älykkäiden sopimusten ominaisuudet vuoden 2022 lopulla. Projekti on saanut tukea suurilta kryptosijoittajilta, kuten Binance, ja riskipääomaryhmiltä, ​​kuten Pantera ja Hyppää krypto.

Injectiven ensisijainen tehtävä on tarjota ohjelmistomoduuleja kehittäjille DeFi-ratkaisujen luomiseksi. Sen ekosysteemi tukee luonnollista yhteentoimivuutta, jolloin DeFi-protokollat ​​voivat olla vuorovaikutuksessa ja käyttää toistensa likviditeettiä. Se käyttää myös toistuvia erähuutokauppoja ratkaistakseen DEXeissä esiintyviä ongelmia.

Injektio unique myyntivaltti on tekoälyn saumaton integrointi sen toimintakehykseen, mikä optimoi kaupankäynnin. Injective Protocolin käyttämät AI-algoritmit on suunniteltu varmistamaan optimaalinen hinnoittelu johdannaiskauppiaille, mikä edistää erittäin likvidiä ympäristöä minimaalisilla kaupankäyntikuluilla. Tällä tekoälyn integroinnilla sen kehykseen on ratkaiseva rooli yleisen kaupankäyntikokemuksen ja tehokkuuden parantamisessa alustalla​.

Aiemmin mainittujen Injectiven ydintoimintojen ja tavoitteiden lisäksi tämä AI-integraatio merkitsee merkittävää edistystä DeFi- ja blockchain-teknologian alueella. Injective käyttää tekoälyalgoritmeja hintojen optimointiin johdannaiskaupankäynnissä, ja se asettaa sen uraauurtavaksi alustaksi tekoälyn ja kryptovaluutan risteyksessä.

Kaavio (GRT)

Graph on merkittävä toimija tekoälyn kryptovaluutta-avaruudessa, ja se toimii indeksointiprotokollana tietojen kyselyyn verkot kuten Ethereum, Arbitrum ja IPFS. Sillä on tärkeä rooli monien sovellusten tehostamisessa DeFissä ja laajemmassa Web3-ekosysteemissä.

Graph mahdollistaa avoimien sovellusliittymien (aligraafien) luomisen ja julkaisemisen, joista voidaan tehdä kyselyitä GraphQL:n avulla lohkoketjutietojen hakemiseksi. Tätä toimintoa on käytetty laajasti, ja tuhannet kehittäjät ovat ottaneet käyttöön yli 3,000 XNUMX alikaaviota erilaisiin hajautettuihin sovelluksiin (DApps), mukaan lukien Uniswap, Synthetix, Aragon ja muut​.

Graphilla on vahva maailmanlaajuinen yhteisö, jossa on yli 200 indeksointisolmua ja yli 2,000 XNUMX kuraattoria osana sen kuraattoriohjelmaa. Se on kerännyt merkittäviä varoja verkon kehittämiseen strategisilta pääomasijoittajilta ja lohkoketjuyhteisön vaikutusvaltaisilta henkilöiltä, ​​mukaan lukien Coinbase Ventures ja ParaFi Capital.

Tokenomiikassa The Graph käyttää Graph Token (GRT), ERC-20-tunnusta Ethereum-lohkoketjussa. GRT on työtunnus, jota indeksoijat, kuraattorit ja delegaattorit käyttävät tarjotakseen indeksointi- ja kuratointipalveluita verkostolle. Verkostoon osallistujat voivat ansaita tekemänsä työn määrään ja osuuteensa suhteutettua tuloa, mikä kannustaa aktiiviseen osallistumiseen ja osallistumiseen verkoston kehittämiseen ja ylläpitoon​.

Render Network (RNDR): uusi kilpailija tekoälytrendissä

Render Network (RNDR) on hajautettu renderöintialusta, joka on suunniteltu valjastamaan käyttämättömät GPU-syklit median tuotantoon. Se yhdistää sisällöntuottajat GPU-palveluntarjoajiin, optimoi resurssien käytön ja mahdollistaa kustannustehokkaan pääsyn GPU-tehoon. Render Networkin tunnus, RNDR, kannustaa solmuja lisäämään laskentatehoaan, mikä helpottaa tehokasta virtuaalisen sisällön hahmontamista ja vuorovaikutusta mukaansatempaavien 3D-ympäristöjen kanssa.

Render Network toimii prosessin kautta, joka sisältää sisällöntuottajien työn lähettämisen, dynaamisen hinnoittelumekanismin, tehokkaan työnjaon GPU-tarjoajien kesken ja luotettavan validoinnin renderöityjen tulosten laadun varmistamiseksi​.

Render Networkin keskeinen osa evoluutio on sen kumppanuus hajautetun pilvipalvelun io.net kanssa. Tämän yhteistyön tavoitteena on laajentaa tekoälyyn keskittyvien GPU-toimittajia ja luoda maailman suurin hajautettu fyysinen infrastruktuuriverkko (DePIN) tekoälylle. Render Networkin integraatio io.netiin laajentaa sen ominaisuuksia renderöinnin lisäksi koneoppimissovelluksiin, mikä korostaa sen sitoutumista tekoälyn ja koneoppimisen kasvaviin vaatimuksiin.

Tämä laajentaminen tekoälysovelluksiin on merkittävä askel Render Networkille, mikä osoittaa laajemman käyttötarkoituksen sen hajautetuille GPU-toimittajille. Helpottamalla tekoälyn ja koneoppimisen kasvua Render Network sijoittuu kryptovaluuttojen tekoälytrendien eturintamaan ja osoittaa lohkoketjuteknologian potentiaalin edistyneiden laskennallisten tarpeiden tukemisessa.

Theta-verkko (THETA)

Theta Network, blockchain-pohjainen verkosto videoiden suoratoistoon, lanseerattiin vuonna 2019 hajauttamaan ja optimoimaan videosisällön toimitusprosessia. Sen neuvottelukuntaan kuuluvat Steve Chen, yksi YouTuben perustajista, ja Justin Kan, yksi Twitchin perustajista. Verkon alkuperäistä tunnusta THETA käytetään hallintotehtäviin, ja sitä tukevat suuret toimijat, kuten Google ja Sony Europe.

Theta pyrkii parantamaan videoiden suoratoistoalaa käsittelemällä keskittämiseen, infrastruktuuriin ja kustannuksiin liittyviä kysymyksiä, mikä hyödyttää loppukäyttäjiä ja sisällöntuottajia. Mitch Liun ja Jieyi Longin perustamalla Thetan tiimillä on runsaasti kokemusta pelaamisesta, videoteollisuudesta ja hajautetuista järjestelmistä. Heidän asiantuntemuksensa on ratkaisevan tärkeää Thetan kehityksessä, joka sisältää hajautetut sovellukset (DApps) sen alustalle.

Thetasta ainutlaatuisen tekee sen lähestymistapa videon suoratoiston, tiedonsiirron ja reunalaskennan hajauttamiseen, mikä tekee näistä prosesseista tehokkaampia ja kustannustehokkaampia. Verkosto sisältää kaksi alkuperäistä merkkiä: Theta (THETA) hallintoa varten ja Theta Fuel (TFUEL) operaatioille. Thetan malli palkitsee katsojia verkkoresurssien jakamisesta ja tarjoaa avoimen lähdekoodin alustan, jolla on hallinnointivaltuudet tunnuksen haltijoille.

Thetan tekoälysovellus on edistynyt huomattavasti sen kumppanuuden ansiosta FedML:n kanssa, joka on yhteistoiminnallinen/liittoutunut koneoppimis- ja reuna-AI-alusta. Tämä yhteistyö keskittyy tuhansien hajautettujen solmujen ylläpitämän Thetan Edge Networkin hyödyntämiseen yhteistyöhön koneoppimisessa ja tekoälyn käyttötapauksissa. Kumppanuus korostaa generatiivista tekoälyä ja sisältösuositusta, mikä mahdollistaa laajamittaisen, yksityisyyttä suojelevan tekoälymallien yhteiskoulutuksen ja tekoälymallien käyttöönoton henkilökohtaisiin sisältösuosituksiin.

Oasis-verkko (ROSE)

Oasis Network, joka tunnetaan myös token-nimellään ROSE, on yksityisyyteen keskittyvä blockchain-alusta. Se on suunniteltu tukemaan hajautettuja sovelluksia (dApps) ja erilaisia ​​lohkoketjujen käyttötapauksia korostaen yksityisyyttä ja skaalautuvaa, turvallista tiedonkäsittelyä.

Projekti hyödyntää aktiivisesti tekoälyteknologiaa erilaisten kumppanuuksien ja aloitteiden kautta parantaakseen yksityisyyttä ja datan suvereniteettia sen lohkoketjuekosysteemissä. Siksi Oasis tekee yhteistyötä Personal.ai:n kanssa kehittääkseen tekoälylle putkia, jotka suojaavat yksittäisiä tietoja. Yhteistyön tavoitteena on kehittää keskustelupohjaisia ​​tekoälymalleja, jotka suojaavat yksittäisiä tietoja. Se saavuttaa tämän sallimalla tekoälykoulutuksen yksilön tiedoilla vain todennettavissa olevan ja luvan saamisen kautta, mikä suojaa sisällöntuottajia ja heidän verkkoyhteisöjään.

Huomionarvoista on, että projekti on muodostanut liiton Meta Platforms Inc:n tekoälyyksikön kanssa. Tämä kumppanuus on suunnattu tekoälyvalmiuksien kehittämiseen, vaikka liittoutuman aloitteista tai projekteista ei annettu tarkkoja tietoja lainatussa lähteessä. Tällainen yhteistyö suuren teknologiayrityksen kanssa osoittaa merkittävää investointia tekoälyteknologian integroimiseen Oasis-ekosysteemiin​.

FAQ: AI Trends

Mikä tämä uusi AI-trendi on?

Uusin tekoälytrendi on tekoälyn lähentyminen blockchain-teknologiaan, mikä johtaa tekoälyn kryptovaluuttojen ja hajautettujen tekoälysovellusten kehittämiseen.

Mitkä ovat tekoälyn nykytrendit 2024?

Tärkeimpiä trendejä ovat generatiivinen tekoäly, yhteistoiminnallinen koneoppiminen, tekoäly hajautetussa rahoituksessa ja tekoälyn ohjaama kyberturvallisuus.

Mikä on uusi AI-trendi?

Merkittävä trendi on tekoälyn käyttö personoidun sisällön suosittelemiseen, yhdistettyyn oppimiseen sekä videoiden suoratoiston ja pelikokemusten parantamiseen.

Mitä ovat tekoälyn kehittyvät teknologiat?

Kehittyviin tekoälytekniikoihin kuuluvat kvantti tekoäly, neurosymbolinen tekoäly, reuna-AI ja tekoälyyn perustuvat hajautetut sovellukset.

Mitkä ovat uusimmat AI-suunnittelutrendit?

Tekoälysuunnittelutrendit keskittyvät käyttäjäkeskeisiin käyttöliittymiin, tekoälyyn luovilla aloilla, kuten muodissa ja arkkitehtuurissa, sekä tekoälyn integrointiin käyttökokemuksen suunnittelussa.

Mitkä ovat tämänhetkiset tekoälytrendit?

Nykytrendejä ovat tekoäly kryptovaluutoissa, hajautettu rahoitus ja tekoälyn lisääntyvä käyttö data-analyysissä ja ennakoivassa mallintamisessa.

Mitkä ovat uudet tekoälytrendit?

Uusia trendejä ovat tekoäly lohkoketjuteknologiassa, edistyneet koneoppimismallit eri sektoreilla sekä tekoälysovellukset reunalaskenta- ja sisällönjakeluverkoissa.

Mitkä ovat koneoppimisen viimeisimmät kehityssuunnat?

Kehitys sisältää edistysaskeleita liittoutuneessa oppimisessa, tekoälyllä toimivassa kyberturvallisuudessa sekä valvomattoman ja vahvistavan oppimisen kasvussa.

Mitkä ovat AI-alan nykyiset trendit?

Tekoälyteollisuus näkee tekoälyn kaltaisia ​​trendejä rahoituspalveluissa, terveydenhuollossa ja viihteessä, ja yhä enemmän painotetaan eettistä tekoälyä ja tekoälyn hallintoa.

Kuinka tekoäly on trendissä eri sektoreilla?

Tekoäly on trendissä terveydenhuollon, rahoituksen, koulutuksen ja viihteen kaltaisilla aloilla, ja sen sovellukset vaihtelevat diagnostisista työkaluista yksilöllisiin oppimis- ja sisältösuosituksiin.

Mitkä ovat viimeaikaiset koneoppimistrendit?

Viimeaikaisia ​​trendejä ovat koodittomien ja matalakoodisten koneoppimisalustojen nousu, sulautettu koneoppiminen (TinyML) ja koneoppimisen lisääntyvä käyttö liiketoiminnassa (MLOps).

Mitä innovaatioita on tulossa syvään oppimisteknologiaan?

Innovaatioita ovat edistysaskel neuroverkkoarkkitehtuurissa, syväoppiminen luonnollisen kielen käsittelyssä sekä syväoppimisen soveltaminen autonomisissa järjestelmissä ja robotiikassa.

Kuinka tekoälytrendi kehittyy viime aikoina?

Tekoälytrendi on kehittymässä kohti integroituneempia ja hajautettuja sovelluksia, joissa keskitytään käyttäjäkokemusten parantamiseen ja tekoälyn kykyjen laajentamiseen eri aloilla.

Mitkä ovat viisi parasta tekoälyinnovaatiota?

Suosituimpia tekoälyinnovaatioita ovat tekoäly lohkoketjussa, kehitys generatiivisessa tekoälyssä, tekoälypohjaiset kyberturvallisuusratkaisut, yhdistetty oppiminen ja tekoälysovellukset terveydenhuollon diagnostiikassa.

Miten syväoppimista käytetään tekoälyssä nykyään?

Syväoppiminen tehostaa kuvan ja puheentunnistusta, ohjaa ennakoivaa analytiikkaa, toimii autonomisissa järjestelmissä. Se myös personoi käyttökokemuksia erilaisilla digitaalisilla alustoilla.

Mitä ovat kehittyvät tekoälytekniikat?

Kehittyviin tekoälytekniikoihin kuuluvat kvanttilaskenta tekoälyssä, tekoälypohjaiset lohkoketjusovellukset, edistyneet koneoppimismallit ison datan analysointiin ja tekoäly reunalaskentaan.

Mitä viisi tekoälyn läpimurtoa kannattaa katsoa?

Katsottavia läpimurtoja ovat tekoäly hajautetussa rahoituksessa, kehittyneet luonnollisen kielen prosessointimallit, tekoäly ennustavassa terveydenhuollossa, tekoälyyn perustuva älykäs kaupunkiinfrastruktuuri ja tekoälyn innovaatiot ympäristön kestävyyteen.

Suositeltu kuva iStockista

Vastuuvapauslauseke: Artikkeli on tarkoitettu vain koulutustarkoituksiin. Se ei edusta NewsBTC:n mielipiteitä sijoitusten ostamisesta, myymisestä vai pitämisestä, ja sijoittamiseen liittyy luonnollisesti riskejä. Sinun on suositeltavaa tehdä oma tutkimus ennen sijoituspäätösten tekemistä. Käytä tällä sivustolla annettuja tietoja täysin omalla vastuullasi.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.newsbtc.com/crypto/ai-trend-crypto-best-altcoins-deep-learning-models/