Az AI-trend a kriptográfia terén: A legjobb Altcoinok és a mély tanulási modellek

A AI trend jelentős előrelépést tett 2023-ban, átalakítva a lehetséges dolgokról alkotott felfogásunkat. Ahogy elmélyülünk 2024-ben, ezek az előrelépések nem csupán elméletiek; gyakorlatiasak, befolyásosak, és mélyen összefonódnak különböző ágazatokkal, különösen a kriptovalutákkal.

Ennek a forradalomnak az élén a mély tanulási modellek, a kifinomult algoritmusok állnak, amelyek a legújabb AI trendek. Ezek a modellek nemcsak a hagyományos iparágakat alakítják át, hanem a kriptográfiai térben is jelentős hatást gyakorolnak. Ez a cikk feltárja a mesterséges intelligencia és a kriptográfia közötti szinergiát, feltárva, hogy az AI-trendek hogyan befolyásolják a digitális valuták jövőjét és azon túl.

Az AI-trend: A hype megértése

2023-ban a mesterséges intelligencia egy sor áttörésnek volt tanúja, amelyek katalizálták a sokak által manapság mesterséges intelligencia forradalomként emlegetett eseményt. Az évet jelentős előrelépések jellemezték a különféle mesterséges intelligencia-tartományokban, a chatbotoktól a tartalomkészítésig, ami mind hozzájárult a mai mesterséges intelligencia körüli hatalmas felhajtáshoz.

A forradalom kulcsszereplője az OpenAI ChatGPT volt, egy társalgási AI, amely példátlan képességeket mutatott be a természetes nyelvi feldolgozásban. Sikere megalapozta az AI szélesebb körű elfogadását és integrálását a mindennapi alkalmazásokba, így a gépekkel való interakció minden eddiginél zökkenőmentesebb és intuitívabb.

Ezzel egyidejűleg a Google Bardja az AI narratívájának másik kiemelkedő alakja lett. A fejlett nyelvi modellek terén versenyezve, a Bard bemutatta az AI-ban rejlő lehetőségeket az emberhez hasonló szövegek megértésében és generálásában, tovább erősítve a versenyt és az innovációt a mesterséges intelligencia nyelvfeldolgozásában.

AI Trends Beyond ChatGPT

A 2023-as AI-trend azonban túlmutat a chatbotokon. A tartalomkészítés területén az AI-eszközök forradalmasították a digitális tartalom előállítását és fogyasztását. A mesterséges intelligencia által vezérelt platformok lehetővé tették az alkotók számára, hogy korábban elérhetetlen hatékonysággal és kreativitással írott tartalmat készítsenek, grafikákat tervezzenek, és még zenét is komponáljanak. A tartalomkészítés demokratizálódása új utakat nyitott meg a kifejezés és a kommunikáció számára, így az AI-hype sarokkövévé vált.

A videó- ​​és képgenerálási technológiák is úttörő előrelépéseket értek el. Az AI-algoritmusok kiváló minőségű látványelemek és animációk létrehozására váltak alkalmassá, ami korábban a képzett emberi művészek és videószerkesztők tartománya volt. Ez a váltás nemcsak a tartalomgyártási folyamatot gyorsította fel, hanem fontos vitákat is felvetett az AI kreatív iparágakban betöltött szerepéről.

A chatbotokkal, a tartalomkészítéssel és a vizuális generálással kapcsolatos fejlesztések együttesen hozzájárultak az AI-technológiák iránti érdeklődés és befektetések megugrásához. A vállalkozások – kicsik és nagyok – elkezdték vizsgálni, hogyan forradalmasíthatná a mesterséges intelligencia működését, miközben a fogyasztók egyre jobban hozzászoktak a mesterséges intelligencia által vezérelt élményekhez mindennapi életükben.

A 2023-as év tehát sarkalatos pillanat az AI történetében. Ez volt az az év, amikor a mesterséges intelligencia képességeit nem csak tesztelték, hanem korábban soha nem látott mértékben alkalmazták is. Ez megteremtette a terepet annak a hírverésnek, amelyet ma élvez a mesterséges intelligencia – egy kézzelfogható fejlesztésekben és valós alkalmazásokban gyökerező hype, amelyek továbbra is formálják digitális és fizikai valóságunkat.

Az AI legfontosabb trendjei

Ahogy elmélyülünk az AI evolúciójának bonyolultságában, számos kulcsfontosságú AI-trend kiemelkedik, élénk képet festve arról, hogy az AI hogyan alakítja át a technológiai tájat.

1. A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) fejlődése:

2023-ban az NLP-technológiák jelentős előrelépéseket értek el, például olyan rendszerek, mint az OpenAI ChatGPT és a Google Bard. Ezek a platformok továbbfejlesztették a mesterséges intelligencia azon képességét, hogy megértsék, értelmezzék és létrehozzák az emberhez hasonló nyelvet, ami kifinomultabb és zökkenőmentesebb interakciót eredményez az emberek és a gépek között.

2. AI az automatizálásban és a robotikában:

A mesterséges intelligencia automatizálásban betöltött szerepe a hagyományos gyártáson túl a szolgáltató iparágakra, az egészségügyre és a logisztikára is kiterjedt. A mesterséges intelligencia által hajtott robotok ma már ügyesebben hajtanak végre összetett feladatokat, a bonyolult műtétektől a hatékony raktárkezelésig, bemutatva az AI sokoldalúságát különböző gyakorlati alkalmazásokban.

3. AI-vezérelt adatelemzés és döntéshozatal:

A vállalkozások egyre inkább kihasználják az AI-t az adatvezérelt döntéshozatalhoz. Az AI-algoritmusok hatalmas adathalmazokat elemezhetnek, hogy feltárjanak mintákat és betekintést, segítve az olyan területeken, mint a piacelemzés, az ügyfelek viselkedésének előrejelzése és a kockázatkezelés, így felbecsülhetetlen értékű eszközzé válnak a vállalkozások számára.

4. Etikai mesterséges intelligencia és kormányzás:

Az AI növekvő befolyásával az etikai megfontolások és a kormányzás kritikusabbá váltak. A mesterséges intelligencia közössége az etikai irányelvek és keretrendszerek kidolgozására összpontosít, hogy biztosítsa a mesterséges intelligencia felelős használatát, különösen az adatvédelem, az elfogultság és az átláthatóság tekintetében.

5. AI a tartalomkészítésben:

Az AI forradalmasította a tartalomkészítést, lehetővé téve az írott, vizuális és hallható tartalom soha nem látott méretekben történő előállítását. A mesterséges intelligencia által vezérelt tartalomkészítés eszközei egyre elérhetőbbek, lehetővé téve az alkotók számára, hogy minimális erőfeszítéssel minőségi tartalmat állítsanak elő.

6. Személyre szabott AI-élmények:

A személyre szabás az AI fejlesztésének kulcsfontosságú területévé vált. Az AI-rendszerek már jobban fel vannak szerelve arra, hogy személyre szabott ajánlásokat és tapasztalatokat kínáljanak olyan ágazatokban, mint az e-kereskedelem, a szórakoztatás és az egészségügy, fokozva a felhasználók elkötelezettségét és elégedettségét.

7. AI és kiberbiztonság:

Ahogy a kiberfenyegetések fejlődnek, úgy nő az AI szerepe a kiberbiztonságban. A mesterséges intelligencia algoritmusait a kiberfenyegetések pontosabb és gyorsabb előrejelzésére, észlelésére és az azokra való reagálásra alkalmazzák, amelyek a modern kiberbiztonsági stratégiák alapvető összetevőjévé válnak.

8. AI az egészségügyben:

Az AI alkalmazása az egészségügyben exponenciális növekedésről tanúskodik, a diagnosztikától és a betegellátástól a gyógyszerkutatásig és epidemiológiáig. A mesterséges intelligencia pontosabb diagnózist, személyre szabott kezelési terveket és jobb betegek kimenetelét teszi lehetővé.

Új AI-trendek 2024-re

A mesterséges intelligencia 2024-ben tele van innovációval, amelyet jelentős előrelépések és feltörekvő AI-trendek jellemeznek. A két legfigyelemreméltóbb fejlesztés ezen a területen az AGI és a Grok, amelyek mindegyike egyedülálló lépést jelent az AI-technológia terén.

AGI: The Quest for Artificial General Intelligence

A mesterséges általános intelligencia (AGI) a 2024-es AI-trendek élén áll. Az AGI paradigmaváltást jelent a jelenlegi AI-modellekről, amelyek kiválóan teljesítenek bizonyos feladatokban (gyakran mesterséges szűk intelligenciaként vagy ANI-ként emlegetve) az intelligencia holisztikusabb formái felé. rokon az emberi megismeréssel. Az AGI célja olyan gépek létrehozása, amelyek képesek önállóan tanulni, érvelni és alkalmazni a tudást a feladatok és tudományterületek széles körében, akárcsak egy ember. Ez a fejlődés nemcsak technológiai ugrást jelent, hanem jelentős filozófiai és etikai mérföldkövet is az AI útján.

Grok – xAI: Új versenyző a társalgási AI-ban

Az Elon Musk xAI cége által kifejlesztett Grok az OpenAI ChatGPT-jéhez hasonlóan a társalgási robotok AI-trendjének jelentős szereplőjeként jelenik meg. Ez az AI bot fejlett természetes nyelvi feldolgozási képességeivel és azzal a képességével tűnik ki, hogy értelmes, környezettudatos beszélgetéseket tud folytatni.

A Grok fejlesztése azt a növekvő AI-trendet tükrözi, hogy kifinomultabb, intuitívabb és felhasználóbarátabb társalgási felületeket hozzon létre. Ezek az interfészek nemcsak az ügyfélszolgálati alkalmazásokra korlátozódnak, hanem egyre inkább szerves részévé válnak különböző területeken, beleértve az oktatást, az egészségügyet és a személyes segítségnyújtást.

Ezek az AI-trendek, az AGI és a Grok, csak a jéghegy csúcsát jelentik abban az évben, amely exponenciális növekedést és innovációt ígér az AI-ban. Ahogy a mesterséges intelligencia folyamatosan fejlődik, újra meghatározza, hogyan kommunikálunk a technológiával, és hogyan alakítja a technológia világunkat.

A szakértők megjósolják a 2024-es AI-trendeket

Ahogy eligazodunk a mesterséges intelligencia fejlődő világában, az iparági szakértőktől származó betekintések értékes előretekintést nyújtanak a jövőről. Két figyelemre méltó figura, Stephen Anthony és Vala Afshar megosztotta jóslatait a 2024-es AI-trendekkel kapcsolatban, bepillantást engedve az izgalmas előrelépésekbe és változásokba, amelyekre számíthatunk.
Stephen Anthony, az AI Top Rank megalkotója a közelmúltban az X-en (korábban Twitteren) osztotta meg 15 előrejelzését a 2024-es AI-trendekkel kapcsolatban. Előrejelzései a fejlemények széles skáláját ölelik fel, sokszínű és dinamikus jövőt jelezve az AI számára. Ő kiküldött:

15 előrejelzés a mesterséges intelligencia trendjére vonatkozóan 2024-ben:

• AGI
• Grok
• OpenAI
• Telepátia
• Személyes AI
• Synchronicity
• Humanoid robotok
• Önvezető járművek
• Automatizált vállalkozások
• Decentralizálás
• Cenzúra
• Adatvédelem
• GPT-k
• xAI

Vala Afshar előrejelzései: AI-trendek 2024-re

Vala Afshar, a Salesforce vezető digitális evangélistája szintén mélyreható gondolatokat osztott meg meglátások a vártba AI trendek 2024-ben, különösen kiemelve az üzleti világra és a mindennapi fogyasztói életre gyakorolt ​​elmélyülő hatását. A Forrester kutatásaiból merítve Afshar előrejelzései a mesterséges intelligencia fejlődésével mélyen összefonódó jövőt hangsúlyozzák.

Afshar jelentős elmozdulást jósol a fogyasztók generatív mesterséges intelligencia iránti elkötelezettségében, és kijelenti: „A szkeptikusok 60%-a használni fogja (és szereti) a generatív MI-t – akár tudja, akár nem.” Ez a kijelentés a közvélemény és a mesterséges intelligencia közötti interakcióban bekövetkezett átalakuló változást hangsúlyozza, amely a szkepticizmustól a széles körű elfogadás és bizalom felé halad.

Az üzleti életben Afshar az AI-t a fokozott termelékenység és kreativitás katalizátoraként képzeli el. Rámutat: „A vállalati AI kezdeményezések 50%-kal növelik a termelékenységet és a kreatív problémamegoldást.” Ez jelentős növekedést tükröz a jelenlegi szinthez képest, ahol az AI projektek már akár 40%-os hatékonyságnövekedést értek el, különösen a szoftverfejlesztési feladatokban.

Afshar hangsúlyozza az AI növekvő szerepét a marketingben és a márkaépítésben. Kiemeli a nagy ügynökségek elkötelezettségét a mesterséges intelligencia iránt, mondván: „A legjobb 10 ügynökség 50 millió dollárt költ partnerségekre, hogy egyedi mesterségesintelligencia-megoldásokat készítsenek a vállalati ügyfelek számára.” Ez a befektetés azt mutatja, hogy egyre jobban felismerik az AI-ban rejlő lehetőségeket a márkastratégiák és a fogyasztói elkötelezettség forradalmasítására.

Az Afshar ezen felismerései egy olyan tájat tárnak fel, ahol a mesterséges intelligencia nem csupán technológiai eszköz, hanem alapvető eleme, amely átalakítja az üzleti stratégiákat, a fogyasztói tapasztalatokat és a társadalmi interakciókat 2024-ben.

Mély tanulási modellek: az AI-trend élén

A mély tanulási modellek kulcsszerepet játszottak a mesterséges intelligencia forradalmában, és úttörő előrelépéseket kínálnak a különböző szektorokban. 2023-ban a legismertebb és legbefolyásosabb mély tanulási modellek közé tartozik:
Konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek): A Yann LeCun által 1988-ban kifejlesztett CNN-eket, más néven ConvNeteket, elsősorban képfeldolgozásra és objektumészlelésre használják. Több rétegből állnak, és eredetileg karakterek, például irányítószámok és számjegyek felismerésére készültek.

Hosszú távú memóriahálózatok (LSTM-ek): Az ismétlődő neurális hálózatok egyik típusa, az LSTM-ek arról ismertek, hogy képesek megtanulni és megjegyezni a hosszú távú függőségeket, így rendkívül hasznosak az idősorok előrejelzésében, a beszédfelismerésben, a zeneszerzésben és még azokban is. gyógyszerfejlesztés.

Generatív ellenséges hálózatok (GAN): Ezek a generatív mélytanulási algoritmusok a tanítási adatokhoz hasonló új adatpéldányok létrehozására szolgálnak. A GAN-ok egy generátorból állnak, amely megtanul hamis adatokat előállítani, és egy diszkriminátorból, amely megtanulja megkülönböztetni a valós és a generált adatokat. Egyre nagyobb felhasználást tapasztaltak a csillagászati ​​képek javításában, a gravitációs lencsék szimulációjában a sötét anyag kutatásához, és a videojátékok kis felbontású textúráinak felskálázásában.

Ezek a modellek csak néhány példát mutatnak a mély tanulási technológiákra az AI forradalmának élvonalában. Alkalmazásaik a kép- és beszédfelismerés fejlesztésétől a játékok és a tudományos kutatás innovációiig terjednek, hangsúlyozva a mély tanulás átalakító hatását a mai mesterséges intelligencia környezetben.

Gépi tanulási hírek: legújabb fejlesztések

Lépést tartva a mély tanulás fejlődésével, a gépi tanulás tágabb területén is az innováció és az alkalmazások felfutása tapasztalható. A gépi tanulás legújabb fejlesztései nemcsak a meglévő technológiákat fejlesztik, hanem új lehetőségek előtt is utat nyitnak.

Az egyik legjelentősebb fejlesztés a nem felügyelt és félig felügyelt tanulás algoritmusainak fejlesztése. Ezek a fejlesztések lehetővé teszik a gépek számára, hogy emberi beavatkozás nélkül tanuljanak, és következtetéseket vonjanak le strukturálatlan adatokból, ami új határokat nyit meg az AI-kutatás és -alkalmazások terén.

Egy másik figyelemre méltó fejlemény a gépi tanulás integrálása a nagy adatelemzésekkel. Ez a kombináció kifinomultabb és előrejelzőbb elemzést tesz lehetővé, lehetővé téve a vállalkozások és szervezetek számára, hogy mélyebb betekintést nyerjenek a fogyasztói magatartásba, a piaci trendekbe és a működési hatékonyságba.

Emellett egyre nagyobb hangsúlyt kapott a gépi tanulási modellek magyarázhatóbbá és átláthatóbbá tétele. Ez a megmagyarázható mesterségesintelligencia (XAI) felé való elmozdulás döntő fontosságú az olyan ágazatokban, mint az egészségügy és a pénzügy, ahol az AI-rendszerek döntéshozatali folyamatának megértése ugyanolyan fontos, mint maguk a döntések.

Ezen túlmenően a megerősítő tanulás területén is figyelemreméltó növekedés tapasztalható. A gépi tanulás ezen területe, amely arra összpontosít, hogy az ügynököknek hogyan kell cselekedniük egy olyan környezetben, hogy maximalizálják a halmozott jutalom fogalmát, egyre fontosabbá válik a valós világban, például a robotikában és az automatizált vezérlőrendszerekben.

Legjobb AI-trendek a kriptográfia terén

A mesterséges intelligencia kriptovalutái olyan digitális valuták, amelyek a mesterséges intelligencia technológiáit használják fel funkcionalitásuk és ökoszisztémájuk különböző aspektusainak javítására. Ezek a kriptovaluták integrálják az AI-t, hogy javítsák a biztonságot, a kereskedés hatékonyságát, a piaci előrejelzések pontosságát és az általános felhasználói élményt. A fenti ismeretek és az említett mesterséges intelligencia-trendek alapján a befektetők megpróbálhatják megjósolni, hogy mely AI tokenek várhatók jelentős növekedést.

Mik azok az AI kriptovaluták?

Az AI kriptovaluták a mesterséges intelligencia (AI) technológiák blokklánc- és kriptovaluta platformokkal való újszerű integrációja. Ezek alapvetően kripto tokenek, amelyeket az AI-val kapcsolatos projektek, alkalmazások és szolgáltatások működtetésére használnak blokklánc platformokon.

Ezek a kriptovaluták jellemzően mesterséges intelligencia által vezérelt decentralizált projektekhez kapcsolódnak, automatizálják az élet különböző aspektusait és javítják a méretezhetőséget. Az AI integrálása ezekbe a projektekbe nem csupán újdonság; alapvetően növeli a funkcionalitásukat. Az AI segíti a folyamatok automatizálását és optimalizálását, segíti a csalárd tranzakciók felderítését, és hozzájárul a prediktív modellek létrehozásához. Ezenkívül megkönnyíti az emberi beavatkozástól függetlenül működő decentralizált autonóm szervezetek (DAO) és intelligens szerződések létrehozását.

Az AI-érmék átjáróként szolgálnak ezekhez az AI-vezérelt platformokhoz, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy megvásárolják és felhasználják a kínált termékeket vagy szolgáltatásokat. Az AI blokklánc-vállalkozásokba való integrálása intelligens megoldásokat hoz a kriptovaluta világába, ötvözi a blokklánc technológia robusztusságát az AI fejlett analitikai képességeivel.

Lényegében az AI kriptovaluták két élvonalbeli technológia konvergenciáját képviselik: a blokklánc és a mesterséges intelligencia. Ez a kombináció számtalan innovációs lehetőséget nyit meg a kriptovaluta terén, a biztonság és a hatékonyság fokozásától kezdve egészen új funkciók bevezetéséig, amelyek korábban elérhetetlenek voltak. Ahogy az AI tovább fejlődik, a kriptovaluták világában betöltött szerepe várhatóan növekedni fog, ami kifinomultabb, biztonságosabb és felhasználóbarátabb digitális pénzügyi platformokhoz vezet.

Ezek a kriptovaluták vezetik az AI-trendet

A következő rész kiemeli a legnagyobb mesterséges intelligencia altcoinokat, piaci kapitalizáció szerint rangsorolva. Ezek a tokenek az AI és a kriptovaluta kereszteződésének élvonalát képviselik, mindegyik egyedi megközelítéssel és hozzájárulással a területhez.

Injektív INJ: Az AI-trend vezető piaci kapitalizációja szerint

Az Injective egy blokklánc, amelyet robusztus és interoperábilis decentralizált pénzügyi (DeFi) alkalmazások létrehozására terveztek. Arra összpontosít, hogy bizonyos hagyományos pénzügyi szolgáltatásokat intelligens szerződéseken keresztül reprodukáljon, ideértve a decentralizált tőzsdéket (DEXE-ket), a hitelezési/kölcsönfelvételi protokollokat és a származékos piacokat.

Az Eric Chen és Albert Chon által 2018-ban alapított Injective kulcsfontosságú mérföldköveket ért el, beleértve a 2021 végén megjelent központi hálózatot és 2022 végén az intelligens szerződéses képességeket. A projekt támogatást nyert el olyan jelentős kriptobefektetőktől, mint a Binance és kockázati tőkecsoportok, mint például a Pantera és Jump Crypto.

Az Injective elsődleges feladata, hogy szoftvermodulokat kínáljon a fejlesztőknek a DeFi megoldások létrehozásához. Ökoszisztémája támogatja a természetes interoperabilitást, lehetővé téve a DeFi protokollok interakcióját és egymás likviditásának elérését. Emellett gyakori kötegelt aukciókat is használ a DEXE-ek előtérbe kerülő problémáinak megoldására.

Injekciós egyedi értékesítési pontja a mesterséges intelligencia zökkenőmentes integrálása a működési keretébe, optimalizálva a kereskedelmi tevékenységeket. Az Injective Protocol által alkalmazott mesterséges intelligencia algoritmusokat úgy tervezték, hogy optimális árazást biztosítsanak a származékos kereskedők számára, hozzájárulva a rendkívül likvid környezet kialakításához minimális kereskedési díjak mellett. Az AI-nak a keretrendszerébe való integrálása döntő szerepet játszik a platform általános kereskedési tapasztalatának és hatékonyságának javításában.

Az Injective korábban említett alapvető funkciói és céljai mellett ez az AI-integráció jelentős előrelépést jelent a DeFi és a blokklánc technológia területén. Az Injective mesterséges intelligencia-algoritmusok ároptimalizálására a származékos kereskedésben úttörő platformot jelent az AI és a kriptovaluta metszéspontjában.

A grafikon (GRT)

A Graph jelentős szereplő az AI kriptovaluta terén, indexelő protokollként működik az adatok lekérdezéséhez. hálózatok mint az Ethereum, az Arbitrum és az IPFS. Létfontosságú szerepet játszik számos alkalmazás működtetésében a DeFi-ben és a tágabb értelemben vett Web3 ökoszisztémában.

A Graph lehetővé teszi nyílt API-k, úgynevezett részgráfok létrehozását és közzétételét, amelyek a GraphQL segítségével lekérdezhetők a blokklánc adatok lekéréséhez. Ezt a funkciót széles körben alkalmazták, több mint 3,000 részgráfot telepítettek fejlesztők ezrei különféle decentralizált alkalmazásokhoz (DApps), köztük a Uniswap, a Synthetix, az Aragon és mások számára.

A Graph erős globális közösséggel rendelkezik, több mint 200 indexelő csomóponttal és több mint 2,000 kurátorral a kurátori program részeként. Jelentős forrásokat gyűjtött össze hálózatfejlesztésre stratégiai kockázatitőke-befektetőktől és a blokklánc közösség befolyásos személyeitől, köztük a Coinbase Venturestől és a ParaFi Capital-tól.

A tokenomika szempontjából a The Graph a Graph Tokent (GRT) használja, egy ERC-20 tokent az Ethereum blokkláncon. A GRT egy munkajogkivonat, amelyet az indexelők, a kurátorok és a delegátorok használnak indexelési és kurátori szolgáltatások biztosítására a hálózat számára. A hálózatban résztvevők az elvégzett munka mennyiségével és a GRT részesedésükkel arányos bevételre tehetnek szert, ösztönözve az aktív részvételt és a hálózat fejlesztéséhez és karbantartásához való hozzájárulást.

Render Network (RNDR): Új versenyző az AI-trendben

A Render Network (RNDR) egy decentralizált renderelési platform, amely a fel nem használt GPU-ciklusok médiatermeléshez való hasznosítására szolgál. Összeköti a tartalomkészítőket a GPU-szolgáltatókkal, optimalizálja az erőforrás-kihasználást, és költséghatékony hozzáférést tesz lehetővé a GPU-teljesítményhez. A Render Network tokenje, az RNDR arra ösztönzi a csomópontokat, hogy hozzájáruljanak számítási teljesítményükhöz, megkönnyítve a virtuális tartalom hatékony megjelenítését és a magával ragadó 3D környezetekkel való interakciót​.

A Render Network olyan folyamaton keresztül működik, amely magában foglalja a tartalomkészítők általi beküldést, a dinamikus árazási mechanizmust, a GPU-szolgáltatók közötti hatékony munkaelosztást, valamint a megbízhatatlan érvényesítést a renderelt kimenetek minőségének biztosítása érdekében.

A Render Network kulcsfontosságú aspektusa evolúció a partnerség az io.net decentralizált felhőszolgáltatással. Az együttműködés célja az AI-központú GPU-szállítók bővítése és a világ legnagyobb decentralizált fizikai infrastruktúra-hálózatának (DePIN) létrehozása az AI számára. A Render Network integrációja az io.net-tel a renderelésen túl a gépi tanulási alkalmazásokra is kiterjeszti képességeit, kiemelve elkötelezettségét az AI és a gépi tanulás növekvő igényeinek kielégítése iránt.

Ez a mesterséges intelligencia-alkalmazásokba való kiterjesztés jelentős lépést jelent a Render Network számára, ami szélesebb körű felhasználási esetet jelez az elosztott GPU-szállítók számára. Az AI és a gépi tanulás növekedésének elősegítésével a Render Network a kriptovaluta AI-trendek élére helyezi magát, bemutatva a blokklánc-technológiában rejlő lehetőségeket a fejlett számítási igények támogatásában.

Theta hálózat (THETA)

A Theta Network, egy blokklánc-alapú videó streaming hálózat, 2019-ben indult, hogy decentralizálja és optimalizálja a videótartalom-szolgáltatás folyamatát. Tanácsadó testületének tagja Steve Chen, a YouTube társalapítója és Justin Kan, a Twitch társalapítója. A hálózat natív tokenjét, a THETA-t irányítási feladatokra használják, és olyan jelentős szereplők támogatják, mint a Google és a Sony Europe.

A Theta célja a videostreaming iparág fejlesztése a központosítás, az infrastruktúra és a költségek megoldásával, ami a végfelhasználók és a tartalomkészítők számára előnyös. A Mitch Liu és Jieyi Long által alapított Theta csapata rengeteg tapasztalattal rendelkezik a játékok, a videóipar és az elosztott rendszerek terén. Szakértelmük kulcsfontosságú a Theta fejlesztésében, amely magában foglalja a decentralizált alkalmazásokat (DApps) a platformján.

Ami a Thetát egyedülállóvá teszi, az a videó streaming, az adattovábbítás és az éles számítástechnika decentralizálására irányuló megközelítése, amely hatékonyabbá és költséghatékonyabbá teszi ezeket a folyamatokat. A hálózat két natív tokent tartalmaz: a Theta (THETA) az irányítást és a Theta Fuel (TFUEL) a műveleteket. A Theta modellje jutalmazza a nézőket a hálózati erőforrások megosztásáért, és egy nyílt forráskódú platformot kínál irányítási jogkörrel a tokentulajdonosok számára.

A Theta mesterséges intelligencia-alkalmazása a FedML-lel, egy kollaboratív/összevont gépi tanulási és élvonalbeli mesterségesintelligencia-platformmal való partnerség révén jelentősen fejlődött. Ez az együttműködés a több ezer decentralizált csomópont által üzemeltetett Theta's Edge Network kihasználására összpontosít az együttműködésen alapuló gépi tanulásra és az AI-használati esetekre. A partnerség a generatív mesterséges intelligencia és a tartalomajánlásra helyezi a hangsúlyt, lehetővé téve az AI-modellek nagyszabású, a magánélet védelmét megőrző együttműködési képzését, valamint az AI-modellek alkalmazását a személyre szabott tartalomajánláshoz.

Oasis Network (PINK)

Az Oasis Network, más néven token neve ROSE, egy adatvédelemre összpontosító blokklánc platform. Úgy tervezték, hogy támogassa a decentralizált alkalmazásokat (dApps) és a különböző blokklánc-használati eseteket, hangsúlyozva a magánélet védelmét és a méretezhető, biztonságos adatkezelést.

A projekt aktívan kihasználja a mesterséges intelligencia technológiáját különféle partnerségeken és kezdeményezéseken keresztül, hogy fokozza a magánélet védelmét és az adatszuverenitást a blokklánc-ökoszisztémán belül. Így az Oasis együttműködik a Personal.ai-val, hogy egyéni adatokat védő AI-folyamatokat dolgozzon ki. Az együttműködés célja olyan társalgási AI modellek kifejlesztése, amelyek védik az egyéni adatokat. Ezt úgy éri el, hogy csak ellenőrizhető, jóváhagyott hozzáféréssel engedélyezi az AI-képzést az egyén adataival, ezzel védve az alkotókat és online közösségeiket.

Figyelemre méltó, hogy a projekt szövetséget kötött a Meta Platforms Inc. mesterséges intelligencia egységével. Ez a partnerség az AI-képességek fejlesztésére irányul, bár a szövetség keretében megvalósuló kezdeményezések vagy projektek konkrét részleteit nem közölték a hivatkozott forrásban. Egy ilyen nagy technológiai vállalattal való együttműködés jelentős befektetést jelent az AI-technológia Oasis ökoszisztémán belüli integrálására.

GYIK: AI Trends

Mi ez az új AI-trend?

A legújabb AI-trend az AI és a blokklánc-technológia konvergenciája, ami MI-kriptovaluták és decentralizált AI-alkalmazások kifejlesztéséhez vezet.

Mik a jelenlegi trendek a mesterséges intelligencia 2024-ben?

A legfontosabb trendek közé tartozik a generatív mesterséges intelligencia, a kollaboratív gépi tanulás, a mesterséges intelligencia a decentralizált pénzügyekben, valamint a mesterséges intelligencia által vezérelt kiberbiztonság fejlődése.

Mi az új AI-trend?

Jelentős tendencia a mesterséges intelligencia használata személyre szabott tartalomajánláshoz, egyesített tanuláshoz, valamint a videostreaming és a játékélmény javításához.

Mik azok a mesterséges intelligencia feltörekvő technológiái?

A feltörekvő AI-technológiák magukban foglalják a kvantum-MI-t, a neuro-szimbolikus AI-t, a szélső AI-t és az AI-vezérelt decentralizált alkalmazásokat.

Melyek a legújabb AI-tervezési trendek?

A mesterséges intelligencia tervezési trendjei a felhasználó-központú felületekre, a kreatív iparágakban, például a divatban és az építészetben használt mesterséges intelligenciára, valamint a mesterséges intelligencia integrálására a felhasználói élmény tervezésébe helyezik a hangsúlyt.

Mik a jelenlegi AI-trendek?

A jelenlegi trendek közé tartozik a mesterséges intelligencia a kriptovalutákban, a decentralizált pénzügy, valamint az AI növekvő használata adatelemzésben és prediktív modellezésben.

Mik a mesterséges intelligencia új trendjei?

Az új trendek közé tartozik a mesterséges intelligencia a blokklánc-technológiában, a fejlett gépi tanulási modellek különböző ágazatokban, valamint az AI-alkalmazások az éles számítástechnikában és a tartalomszolgáltató hálózatokban.

Melyek a gépi tanulás legújabb fejlesztései?

A fejlesztések közé tartozik az összevont tanulás, a mesterséges intelligencia által hajtott kiberbiztonság, valamint a felügyelet nélküli és megerősített tanulás fejlődése.

Mik a jelenlegi AI-ipari trendek?

A mesterséges intelligencia iparban olyan trendek figyelhetők meg, mint a mesterséges intelligencia a pénzügyi szolgáltatásokban, az egészségügyben és a szórakoztatásban, egyre nagyobb hangsúlyt fektetve az etikus AI-ra és a mesterséges intelligencia irányítására.

Hogyan trendszerű a mesterséges intelligencia a különböző szektorokban?

A mesterséges intelligencia olyan ágazatokban terjed, mint az egészségügy, a pénzügy, az oktatás és a szórakoztatás, és az alkalmazások a diagnosztikai eszközöktől a személyre szabott tanulási és tartalomajánlásokig terjednek.

Mik a legújabb gépi tanulási trendek?

A legújabb trendek közé tartozik a kód nélküli és alacsony kódú gépi tanulási platformok, a beágyazott gépi tanulás (TinyML) térnyerése, valamint a gépi tanulás növekvő használata az üzleti műveletekben (MLOps).

Milyen újítások jelennek meg a mély tanulási technológiában?

Az innovációk közé tartozik a neurális hálózati architektúrák fejlesztése, a mély tanulás a természetes nyelvi feldolgozáshoz, valamint a mély tanulás autonóm rendszerekben és robotikában való alkalmazása.

Hogyan fejlődik az AI-trend az utóbbi időben?

A mesterséges intelligencia trendje az integráltabb és decentralizáltabb alkalmazások felé fejlődik, a felhasználói élmény javítására és az AI képességeinek bővítésére összpontosítva a különböző iparágakban.

Mi az öt legjobb mesterséges intelligencia innováció?

A legnépszerűbb mesterséges intelligencia innovációk közé tartozik az AI a blokkláncban, a generatív mesterségesintelligencia fejlesztése, a mesterséges intelligencia által vezérelt kiberbiztonsági megoldások, az egyesített tanulás, valamint az egészségügyi diagnosztikában alkalmazott mesterséges intelligencia alkalmazások.

Hogyan használják ma a mély tanulást a mesterséges intelligenciában?

A mély tanulás támogatja a kép- és beszédfelismerést, előrejelző elemzést hajt végre, autonóm rendszerekben működik. Emellett személyre szabja a felhasználói élményt a különböző digitális platformokon.

Mik a feltörekvő AI-technológiák?

A feltörekvő mesterségesintelligencia-technológiák közé tartozik a kvantumszámítás az AI-ban, a mesterséges intelligencia által vezérelt blokklánc-alkalmazások, a fejlett gépi tanulási modellek a nagy adatelemzéshez, valamint a mesterséges intelligencia az élvonalbeli számítástechnikában.

Mire érdemes figyelni a mesterséges intelligencia öt áttörését?

A figyelendő áttörések közé tartozik a mesterséges intelligencia a decentralizált pénzügyekben, a fejlett természetes nyelvi feldolgozási modellek, a mesterséges intelligencia a prediktív egészségügyi ellátásban, a mesterséges intelligencia által vezérelt intelligens városi infrastruktúra, valamint a mesterséges intelligencia környezeti fenntarthatóságát célzó innovációk.

Kiemelt kép az iStockból

Jogi nyilatkozat: A cikk kizárólag oktatási célokat szolgál. Nem képviseli a NewsBTC véleményét arról, hogy vásároljunk, adjunk el vagy tartsunk-e befektetést, és a befektetés természetesen kockázatokkal jár. Javasoljuk, hogy végezzen saját kutatást, mielőtt bármilyen befektetési döntést hozna. Az ezen a weboldalon található információkat kizárólag saját felelősségére használja.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.newsbtc.com/crypto/ai-trend-crypto-best-altcoins-deep-learning-models/