מגמת הבינה המלאכותית בקריפטו: מטבעות האלטקוינים הטובים ביותר ומודלים של למידה עמוקה

השמיים מגמת AI עשה קפיצת מדרגה משמעותית בשנת 2023, ועצב מחדש את ההבנה שלנו לגבי מה אפשרי. ככל שאנו מתעמקים ב-2024, ההתקדמות הללו אינן רק תיאורטיות; הם מעשיים, משפיעים ושזורים עמוק במגזרים שונים, בעיקר מטבעות קריפטוגרפיים.

בחזית המהפכה הזו עומדים מודלים של למידה עמוקה, אלגוריתמים מתוחכמים שהפכו לתחנת הכוח המניעה את מגמות AI האחרונות. מודלים אלה לא רק משנים תעשיות מסורתיות, אלא גם משפיעים עמוקות על מרחב הקריפטו. מאמר זה בוחן את הסינרגיה בין AI לקריפטו, ומגלה כיצד מגמות AI משפיעות על עתיד המטבעות הדיגיטליים ומעבר לכך.

מגמת הבינה המלאכותית: הבנת ההייפ

בשנת 2023, נוף הבינה המלאכותית היה עד לסדרה של פריצות דרך שזרזו את מה שרבים מכנים כיום את מהפכת הבינה המלאכותית. השנה התאפיינה בצעדים משמעותיים בתחומי הבינה המלאכותית השונים, מצ'אטבוטים ועד ליצירת תוכן, כולם תרמו להייפ העצום סביב הבינה המלאכותית כיום.

שחקן מפתח במהפכה זו היה ChatGPT של OpenAI, בינה מלאכותית לשיחה שהדגימה יכולות חסרות תקדים בעיבוד שפה טבעית. הצלחתה הניחה את הבסיס לקבלה ושילוב רחב יותר של AI ביישומים יומיומיים, והפכה את האינטראקציות עם מכונות לחלקות ואינטואיטיביות יותר מאי פעם.

במקביל, בארד של גוגל התגלה כדמות בולטת נוספת בנרטיב הבינה המלאכותית. בתחרות בתחום של מודלים מתקדמים של שפה, בארד הציג את הפוטנציאל של בינה מלאכותית בהבנה ויצירת טקסט דמוי אדם, מה שעודד עוד יותר את התחרות והחדשנות בעיבוד שפות בינה מלאכותית.

מגמות בינה מלאכותית מעבר ל-ChatGPT

אבל מגמת הבינה המלאכותית בשנת 2023 התרחבה מעבר לצ'אטבוטים. בתחום יצירת התוכן, כלי בינה מלאכותית חוללו מהפכה באופן שבו אנו מייצרים וצורכים תוכן דיגיטלי. פלטפורמות מונעות בינה מלאכותית אפשרו ליוצרים ליצור תוכן כתוב, לעצב גרפיקה ואפילו להלחין מוזיקה ביעילות וביצירתיות שלא היו ניתנות להשגה בעבר. הדמוקרטיזציה הזו של יצירת תוכן פתחה אפיקים חדשים לביטוי ולתקשורת, והפכה אותה לאבן יסוד בהייפ של AI.

טכנולוגיות יצירת וידאו ותמונות ראו גם התקדמות פורצת דרך. אלגוריתמי בינה מלאכותית הפכו להיות מסוגלים ליצור חזותיים ואנימציות באיכות גבוהה, בעבר נחלתם של אמנים אנושיים מיומנים ועורכי וידאו. השינוי הזה לא רק האיץ את תהליך ייצור התוכן אלא גם העלה דיונים חשובים על תפקידה של AI בתעשיות יצירתיות.

ההתפתחויות הללו בצ'אטבוטים, יצירת תוכן ויצירת חזותית תרמו יחד לעלייה בעניין ובהשקעה בטכנולוגיות AI. עסקים, גדולים וקטנים, החלו לחקור כיצד בינה מלאכותית יכולה לחולל מהפכה בפעילותם, בעוד שהצרכנים התרגלו יותר לחוויות מונעות בינה מלאכותית בחיי היומיום שלהם.

שנת 2023, אם כן, היא רגע מרכזי בהיסטוריה של AI. זו הייתה שנה שבה היכולות של AI לא רק נבדקו אלא גם אומצו בקנה מידה שלא נראה כמותו. זה הכין את הבמה להייפ ממנו נהנית בינה מלאכותית כיום - הייפ שמקורו בהתקדמות מוחשית ויישומים מהעולם האמיתי שממשיכים לעצב את המציאות הדיגיטלית והפיסית שלנו.

מגמות מפתח בבינה מלאכותית

כאשר אנו מתעמקים במורכבות האבולוציה של בינה מלאכותית, מספר מגמות מפתח בינה מלאכותיות בולטות, ומציירות תמונה חיה של האופן שבו בינה מלאכותית מעצבת מחדש את הנוף הטכנולוגי.

1. התקדמות בעיבוד שפה טבעית (NLP):

בשנת 2023, טכנולוגיות NLP עשו צעדים משמעותיים, דוגמת מערכות כמו ChatGPT של OpenAI ו-Google Bard. פלטפורמות אלו שיפרו את יכולת הבינה המלאכותית להבין, לפרש וליצור שפה דמוית אדם, מה שהוביל לאינטראקציות מתוחכמות וחסרות יותר בין בני אדם למכונות.

2. בינה מלאכותית באוטומציה ורובוטיקה:

תפקידה של AI באוטומציה התרחב מעבר לייצור המסורתי לתעשיות שירות, בריאות ולוגיסטיקה. רובוטיקה, המופעלת על ידי בינה מלאכותית, מיומנת יותר בביצוע משימות מורכבות, מניתוחים מורכבים ועד לניהול מחסן יעיל, המציגה את הרבגוניות של בינה מלאכותית ביישומים מעשיים שונים.

3. ניתוח נתונים מונחה בינה מלאכותית וקבלת החלטות:

עסקים ממנפים יותר ויותר AI לקבלת החלטות מונעות נתונים. אלגוריתמי בינה מלאכותית יכולים לנתח מערכי נתונים עצומים כדי לחשוף דפוסים ותובנות, ולסייע בתחומים כמו ניתוח שוק, חיזוי התנהגות לקוחות וניהול סיכונים, ובכך להפוך לכלי רב ערך עבור עסקים.

4. בינה מלאכותית וממשל אתיים:

עם ההשפעה הגוברת של AI, שיקולים אתיים וממשל הפכו קריטיים יותר. קהילת ה-AI מתמקדת בפיתוח הנחיות ומסגרות אתיות כדי להבטיח שימוש אחראי של AI, במיוחד במונחים של פרטיות, הטיה ושקיפות.

5. AI ביצירת תוכן:

בינה מלאכותית חוללה מהפכה ביצירת תוכן, ואיפשרה ליצור תוכן כתוב, חזותי ושמיעתי בקנה מידה חסר תקדים. כלים ליצירת תוכן מונע בינה מלאכותית הופכים נגישים יותר, ומאפשרים ליוצרים לייצר תוכן איכותי במינימום מאמץ.

6. חוויות AI מותאמות אישית:

התאמה אישית הפכה למוקד מרכזי בפיתוח AI. מערכות בינה מלאכותית מצוידות כעת טוב יותר להציע המלצות וחוויות מותאמות אישית במגזרים כמו מסחר אלקטרוני, בידור ובריאות, תוך שיפור מעורבות המשתמש ושביעות הרצון.

7. AI ואבטחת סייבר:

ככל שאיומי סייבר מתפתחים, כך גם תפקידה של בינה מלאכותית באבטחת סייבר. אלגוריתמי בינה מלאכותית משמשים כדי לחזות, לזהות ולהגיב לאיומי סייבר ברמת דיוק ובמהירות רבה יותר, והופכים למרכיב חיוני באסטרטגיות אבטחת סייבר מודרניות.

8. AI בתחום הבריאות:

היישום של AI בתחום הבריאות עד לצמיחה אקספוננציאלית, מאבחון וטיפול בחולים ועד לגילוי תרופות ואפידמיולוגיה. בינה מלאכותית מאפשרת אבחנות מדויקות יותר, תוכניות טיפול מותאמות אישית ותוצאות טובות יותר של המטופל.

מגמות AI חדשות לשנת 2024

נוף ה-AI בשנת 2024 שופע חדשנות, המסומן על ידי התקדמות משמעותית ומגמות בינה מלאכותית. שניים מהפיתוחים הבולטים בתחום זה הם AGI ו-Grok, כל אחד מהם מייצג צעד ייחודי בטכנולוגיית AI.

AGI: החיפוש אחר בינה כללית מלאכותית

בינה כללית מלאכותית (AGI) עומדת בחזית המגמות של AI לשנת 2024. AGI הוא שינוי פרדיגמה ממודלים של AI הנוכחיים המצטיינים במשימות ספציפיות (המכונה לעתים קרובות בינה צרה מלאכותית, או ANI) לצורה הוליסטית יותר של בינה דומה להכרה אנושית. המטרה של AGI היא ליצור מכונות שיכולות ללמוד, לנמק וליישם ידע באופן עצמאי במגוון רחב של משימות ודיסציפלינות, בדומה לאדם. פיתוח זה מייצג לא רק קפיצת מדרגה טכנולוגית אלא גם אבן דרך פילוסופית ואתית משמעותית במסע הבינה המלאכותית.

Grok מאת xAI: מתמודד חדש ב-Conversational AI

Grok, שפותחה על ידי חברת xAI של אילון מאסק, מתגלה כשחקן משמעותי במגמת הבינה המלאכותית של בוטים לשיחה, בדומה ל-ChatGPT של OpenAI. בוט AI זה מייחד את עצמו ביכולות עיבוד השפה הטבעית המתקדמות שלו וביכולתו להשתתף בשיחות משמעותיות, מודעות להקשר.

הפיתוח של Grok משקף מגמת AI הולכת וגוברת ליצור ממשקי שיחה מתוחכמים, אינטואיטיביים וידידותיים יותר למשתמש. ממשקים אלה אינם מוגבלים רק ליישומי שירות לקוחות אלא הופכים יותר ויותר אינטגרליים בתחומים שונים, כולל חינוך, שירותי בריאות וסיוע אישי.

מגמות AI אלה, AGI ו-Grok, הן רק קצה הקרחון בשנה שמבטיחה צמיחה אקספוננציאלית וחדשנות ב-AI. ככל שה-AI ממשיך להתפתח, הוא אמור להגדיר מחדש את האופן שבו אנו מתקשרים עם הטכנולוגיה וכיצד הטכנולוגיה, בתורה, מעצבת את עולמנו.

מומחים חוזים את מגמות הבינה המלאכותית לשנת 2024

בעודנו מנווטים בנוף המתפתח של בינה מלאכותית, תובנות ממומחים בתעשייה מספקות ראיית עתיד חשובה לעתיד. שני דמויות בולטים, סטיבן אנתוני ו-ולה אפשר, שיתפו את התחזיות שלהם לגבי מגמות הבינה המלאכותית של 2024, ומציעות הצצה אל ההתקדמות והשינויים המרגשים שאנו יכולים לצפות.
סטיבן אנתוני, היוצר של AI Top Rank, שיתף לאחרונה באמצעות X (לשעבר טוויטר) את 15 התחזיות שלו למגמות AI בשנת 2024. התחזיות שלו מקיפות מגוון רחב של התפתחויות, המצביעות על עתיד מגוון ודינמי עבור AI. הוא פורסם:

15 תחזיות למגמות AI בשנת 2024:

• AGI
• גרוק
• OpenAI
• טלפתיה
• AI אישי
• סינכרוניזציה
• רובוטים דמויי אדם
• רכבים עם נהיגה עצמית
• עסקים אוטומטיים
• ביזור
• צֶנזוּרָה
• פרטיות
• GPTs
• xAI

תחזיות ואלה אפשר: מגמות בינה מלאכותית לשנת 2024

Vala Afshar, אוונגליסט דיגיטלי ראשי של Salesforce, שיתפה גם היא עמוקות תובנות לתוך הצפוי מגמות בינה מלאכותית לשנת 2024, במיוחד מבליט את השפעתה המעמיקה בעולם העסקים ובחיי הצריכה היומיומיים. בהתבסס על המחקר של פורסטר, תחזיותיו של אפשר מדגישות עתיד השזור עמוק עם התקדמות בינה מלאכותית.

אפשאר חוזה שינוי משמעותי במעורבות הצרכנים עם בינה מלאכותית גנרטיבית, וקובע, "60% מהספקנים ישתמשו (ואוהבים) בינה מלאכותית גנרטיבית - אם יודעים זאת או לא". הצהרה זו מדגישה שינוי טרנספורמטיבי באינטראקציה של הציבור עם בינה מלאכותית, הנע מספקנות לקבלה והסתמכות נרחבת.

בתחום העסקים, Afshar צופה בינה מלאכותית כזרז לשיפור פרודוקטיביות ויצירתיות. הוא מציין, "יוזמות בינה מלאכותית ארגוניות יגדילו את הפרודוקטיביות ואת פתרון הבעיות היצירתי ב-50%". זה משקף עלייה משמעותית מהרמות הנוכחיות, שבהן פרויקטים של AI כבר השיגו עד 40% שיפור ביעילות, במיוחד במשימות פיתוח תוכנה.

אפשר מדגישה גם את התפקיד המתפתח של AI בשיווק ובמיתוג. הוא מדגיש את המחויבות של סוכנויות גדולות כלפי AI, באומרו, "10 הסוכנויות המובילות ישקיעו 50 מיליון דולר בשותפויות כדי לבנות פתרונות AI מותאמים אישית עבור לקוחות ארגוניים." השקעה זו מדגימה את ההכרה הגוברת בפוטנציאל של AI לחולל מהפכה באסטרטגיות המותג ובמעורבות הצרכנים.

התובנות הללו מאפשאר חושפות נוף שבו AI אינו רק כלי טכנולוגי אלא מרכיב בסיסי המעצב מחדש אסטרטגיות עסקיות, חוויות צרכנים ואינטראקציות חברתיות בשנת 2024.

מודלים של למידה עמוקה: מובילים את מגמת הבינה המלאכותית

מודלים של למידה עמוקה היו מרכזיים בהנעת מהפכת הבינה המלאכותית, ומציעים התקדמות פורצת דרך במגזרים שונים. בשנת 2023, כמה מהמודלים הידועים והמשפיעים ביותר של למידה עמוקה כוללים:
רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNNs): פותחו על ידי יאן לקון בשנת 1988, רשתות CNN, הידוע גם בשם ConvNets, משמשות בעיקר לעיבוד תמונה וזיהוי אובייקטים. הם מורכבים משכבות מרובות ותוכננו בתחילה לזיהוי תווים כמו מיקוד וספרות.

רשתות זיכרון ארוכות טווח (LSTMs): סוג של רשתות עצביות חוזרות, LSTMs ידועות ביכולתן ללמוד ולשנן תלות ארוכת טווח, מה שהופך אותן לשימושיות ביותר בחיזוי סדרות זמן, זיהוי דיבור, הרכב מוזיקה, ואפילו ב פיתוח תרופות.

רשתות יריבות גנרטיביות (GANs): אלגוריתמי למידה עמוקה יצירתיים אלה נועדו ליצור מופעי נתונים חדשים הדומים לנתוני אימון. GANs מורכבים ממחולל, שלומד לייצר נתונים מזויפים, ומאפיין, שלומד להבדיל בין נתונים אמיתיים ליצירת נתונים. הם ראו שימוש מוגבר בשיפור תמונות אסטרונומיות, הדמיית עדשות כבידה למחקר חומר אפל, והגדלת טקסטורות ברזולוציה נמוכה במשחקי וידאו.

מודלים אלה מייצגים רק כמה דוגמאות לטכנולוגיות הלמידה העמוקה בחזית מהפכת הבינה המלאכותית. היישומים שלהם נעים בין שיפור זיהוי תמונה ודיבור להנעת חדשנות במשחקים ובמחקר מדעי, המדגישים את ההשפעה הטרנספורמטיבית של למידה עמוקה בנוף ה-AI של ימינו.

חדשות למידת מכונה: ההתפתחויות האחרונות

בהתאם להתקדמות בלמידה עמוקה, גם התחום הרחב יותר של למידת מכונה חווה עלייה בחדשנות וביישום. ההתפתחויות האחרונות בתחום למידת מכונה לא רק משפרות את הטכנולוגיות הקיימות אלא גם סוללות את הדרך לאפשרויות חדשות.

אחת ההתפתחויות המשמעותיות ביותר היא השיפור באלגוריתמים ללמידה ללא פיקוח וחצי פיקוח. ההתקדמות הללו מאפשרת למכונות ללמוד ולהסיק מנתונים לא מובנים ללא התערבות אנושית, מה שפותח גבולות חדשים במחקר ויישומים של AI.

התפתחות בולטת נוספת היא השילוב של למידת מכונה עם ניתוח ביג דאטה. שילוב זה מאפשר ניתוחים מתוחכמים וחזויים יותר, ומאפשר לעסקים ולארגונים לקבל תובנות מעמיקות יותר לגבי התנהגות צרכנים, מגמות שוק ויעילות תפעולית.

יתר על כן, ישנה התמקדות גוברת בהפיכת מודלים של למידת מכונה לניתנים להסבר ושקופים יותר. המהלך הזה לעבר AI ניתן להסבר (XAI) הוא חיוני במגזרים כמו בריאות ופיננסים, שבהם הבנת תהליך קבלת ההחלטות של מערכות AI חשובה לא פחות מההחלטות עצמן.

בנוסף, תחום למידת החיזוק ראה צמיחה מדהימה. תחום זה של למידת מכונה, המתמקד באופן שבו סוכנים צריכים לבצע פעולות בסביבה כדי למקסם מושג כלשהו של תגמול מצטבר, הופך להיות רלוונטי יותר ויותר בתרחישים בעולם האמיתי כמו רובוטיקה ומערכות בקרה אוטומטיות.

מגמות AI מובילות בקריפטו

מטבעות קריפטוגרפיים בינה מלאכותית הם מטבעות דיגיטליים הממנפים טכנולוגיות של בינה מלאכותית כדי לשפר היבטים שונים של הפונקציונליות והמערכת האקולוגית שלהם. מטבעות קריפטוגרפיים אלה משלבים בינה מלאכותית כדי לשפר את האבטחה, יעילות המסחר, דיוק חיזוי השוק וחווית המשתמש הכוללת. בהתבסס על הידע ומגמות הבינה המלאכותית שהוזכרו לעיל, משקיעים יכולים לנסות לחזות אילו אסימוני AI יכולים לראות צמיחה משמעותית.

מה הם מטבעות קריפטופ בינה מלאכותית?

מטבעות קריפטוגרפיים בינה מלאכותית הם שילוב חדשני של טכנולוגיות בינה מלאכותית (AI) עם פלטפורמות בלוקצ'יין ומטבעות קריפטוגרפיים. הם בעצם אסימוני קריפטו המשמשים להפעלת פרויקטים, יישומים ושירותים הקשורים לבינה מלאכותית בפלטפורמות בלוקצ'יין.

מטבעות קריפטוגרפיים אלה משויכים בדרך כלל לפרויקטים מבוזרים המופעלים על ידי בינה מלאכותית, האוטומציה של היבטים שונים של החיים ושיפור יכולת ההרחבה. השילוב של AI בפרויקטים אלה אינו רק חידוש; זה משפר באופן יסודי את הפונקציונליות שלהם. בינה מלאכותית מסייעת לאוטומציה ואופטימיזציה של תהליכים, מסייעת באיתור עסקאות הונאה ותורמת ליצירת מודלים חזויים. יתרה מכך, זה מקל על יצירת ארגונים אוטונומיים מבוזרים (DAOs) וחוזים חכמים הפועלים ללא תלות בהתערבות אנושית.

מטבעות בינה מלאכותית משמשים שערים לפלטפורמות מונעות בינה מלאכותית אלו, ומאפשרים למשתמשים לרכוש ולהשתמש במוצרים או בשירותים המוצעים. השילוב של בינה מלאכותית במיזמי בלוקצ'יין מביאה פתרונות חכמים לעולם מטבעות הקריפטו, הממזגים את החוסן של טכנולוגיית הבלוקצ'יין עם היכולות האנליטיות המתקדמות של הבינה המלאכותית.

למעשה, מטבעות קריפטו בינה מלאכותית מייצגים את ההתכנסות של שתי טכנולוגיות מתקדמות: בלוקצ'יין ובינה מלאכותית. שילוב זה פותח אינספור אפשרויות לחדשנות בתחום המטבעות הקריפטוגרפיים, החל מהגברת האבטחה והיעילות ועד להחדרת פונקציונליות חדשות לחלוטין שלא היו ניתנות להשגה בעבר. ככל שה-AI ממשיכה להתקדם, תפקידה בעולם מטבעות הקריפטו צפוי לגדול, מה שיוביל לפלטפורמות פיננסיות דיגיטליות מתוחכמות, מאובטחות וידידותיות יותר למשתמש.

מטבעות קריפטו אלה מובילים את מגמת הבינה המלאכותית

הסעיף הבא ידגיש כמה ממטבעות ה-AI הגדולים ביותר, המדורגים לפי שווי שוק. האסימונים הללו מייצגים את חזית ההצטלבות בין AI למטבעות קריפטוגרפיים, כל אחד עם הגישה והתרומה הייחודית שלו לתחום.

Injective INJ: מוביל מגמת הבינה המלאכותית לפי שווי שוק

Injective הוא בלוקצ'יין שנועד לבנות יישומי פיננסים מבוזרים (DeFi) חזקים ובעלי יכולת פעולה הדדית. היא מתמקדת בשכפול שירותים פיננסיים מסורתיים מסוימים באמצעות חוזים חכמים, כולל בורסות מבוזרות (DEXes), פרוטוקולי הלוואות/לוואות ושוקי נגזרים.

Injective, שנוסדה בשנת 2018 על ידי אריק צ'ן ואלברט צ'ון, השיגה אבני דרך מרכזיות, כולל שחרור ה-mainnet שלה בסוף 2021 ויכולות חוזים חכמים בסוף 2022. הפרויקט זכה לתמיכה ממשקיעי קריפטו גדולים כמו Binance וקבוצות הון סיכון כגון Pantera ו Jump Crypto.

התפקיד העיקרי של Injective הוא להציע מודולי תוכנה למפתחים ליצירת פתרונות DeFi. המערכת האקולוגית שלו תומכת בפעילות הדדית טבעית, המאפשרת לפרוטוקולי DeFi לקיים אינטראקציה ולגשת לנזילות זה של זה. הוא גם משתמש במכירות פומביות תכופות כדי לטפל בבעיות חזיתיות ב-DEXs.

של הזרקה ייחודי נקודת מכירה היא שילוב חלק של בינה מלאכותית במסגרת התפעולית שלה, תוך אופטימיזציה של פעילויות המסחר. אלגוריתמי ה-AI המופעלים על ידי Injective Protocol נועדו להבטיח תמחור אופטימלי עבור סוחרי נגזרים, ותורמים לסביבה נזילה ביותר עם עמלות מסחר מינימליות. שילוב זה של AI במסגרת שלו ממלא תפקיד מכריע בשיפור חווית המסחר הכוללת והיעילות בפלטפורמה.

בנוסף לפונקציונליות ולמטרות הליבה של Injective שהוזכרו קודם לכן, שילוב AI זה מסמן התקדמות משמעותית בתחום ה-DeFi וטכנולוגיית הבלוקצ'יין. השימוש של Injective באלגוריתמים של בינה מלאכותית לאופטימיזציית מחירים במסחר בנגזרים ממצב אותה כפלטפורמה חלוצית במפגש בין בינה מלאכותית למטבעות קריפטוגרפיים.

הגרף (GRT)

הגרף הוא שחקן משמעותי בתחום המטבעות הקריפטוגרפיים של AI, הפועל כפרוטוקול אינדקס לשאילתת נתונים עבור רשתות כמו Ethereum, Arbitrum ו- IPFS. הוא ממלא תפקיד חיוני בהפעלת יישומים רבים ב-DeFi ובמערכת האקולוגית הרחבה יותר של Web3.

הגרף מאפשר יצירה ופרסום של ממשקי API פתוחים, המכונים תת-גרפים, אותם ניתן לבצע שאילתות באמצעות GraphQL כדי לאחזר נתוני בלוקצ'יין. פונקציונליות זו נוצלה באופן נרחב, עם למעלה מ-3,000 תת-גרפים שנפרסו על ידי אלפי מפתחים עבור יישומים מבוזרים שונים (DApps) כולל Uniswap, Synthetix, Aragon ואחרים.

ל-Graph יש קהילה גלובלית חזקה, עם למעלה מ-200 צמתי אינדקס ויותר מ-2,000 אוצרים כחלק מתוכנית האוצרים שלו. היא גייסה כספים משמעותיים לפיתוח רשת מחברות הון סיכון אסטרטגיות ואנשים משפיעים בקהילת הבלוקצ'יין, כולל Coinbase Ventures ו- ParaFi Capital.

במונחים של טוקונומיקה, The Graph משתמש ב-Graph Token (GRT), אסימון ERC-20 ב-Ethereum blockchain. GRT הוא אסימון עבודה המשמש את האינדקסים, האוצרים והנציגים כדי לספק שירותי אינדקס ואצור לרשת. המשתתפים ברשת יכולים להרוויח הכנסה פרופורציונלית לכמות העבודה שהם מבצעים והנתח שלהם ב-GRT, מה שמעודד השתתפות פעילה ותרומה לפיתוח ותחזוקה של הרשת.

Render Network (RNDR): מתמודד חדש במגמת הבינה המלאכותית

Render Network (RNDR) היא פלטפורמת עיבוד מבוזרת המיועדת לרתום מחזורי GPU שאינם בשימוש לייצור מדיה. הוא מקשר בין יוצרי תוכן עם ספקי GPU, מייעל את ניצול המשאבים ומאפשר גישה חסכונית לכוח ה-GPU. האסימון של Render Network, RNDR, ממריץ צמתים לתרום את כוח המחשוב שלהם, ומאפשר עיבוד יעיל של תוכן וירטואלי ואינטראקציה עם סביבות תלת מימד סוחפות.

Render Network פועלת באמצעות תהליך הכולל הגשת משרות על ידי יוצרי תוכן, מנגנון תמחור דינמי, הפצת משרות יעילה בין ספקי GPU ואימות ללא אמון כדי להבטיח את איכות התפוקות המעובדות.

היבט מרכזי של Render Network אבולוציה היא השותפות שלה עם שירות הענן המבוזר io.net. שיתוף הפעולה הזה נועד להרחיב את ספקי GPU ממוקדי בינה מלאכותית וליצור את רשת התשתית הפיזית המבוזרת הגדולה בעולם (DePIN) עבור AI. השילוב של Render Network עם io.net מרחיב את היכולות שלה מעבר לעיבוד ליישומי למידת מכונה, מה שמדגיש את מחויבותה לעמוד בדרישות ההולכות וגדלות של AI ולמידת מכונה.

הרחבה זו ליישומי בינה מלאכותית מייצגת צעד משמעותי עבור Render Network, מה שמצביע על מקרה שימוש רחב יותר עבור ספקי ה-GPU המבוזרים שלה. על ידי הקלה על הצמיחה של AI ולמידת מכונה, Render Network מציבה את עצמה בחזית מגמות ה-AI של מטבעות קריפטוגרפיים, ומדגימה את הפוטנציאל של טכנולוגיית בלוקצ'יין בתמיכה בצרכים חישוביים מתקדמים.

רשת תטא (THETA)

Theta Network, רשת מבוססת בלוקצ'יין להזרמת וידאו, הושקה ב-2019 כדי לבזר ולייעל את תהליך אספקת תוכן הווידאו. המועצה המייעצת שלה כוללת את סטיב צ'ן, מייסד שותף של YouTube, וג'סטין קאן, מייסד שותף של Twitch. האסימון המקורי של הרשת, THETA, משמש למשימות ממשל ומגובה על ידי שחקנים גדולים כמו גוגל וסוני אירופה.

Theta שואפת לשפר את תעשיית הזרמת הווידאו על ידי טיפול בבעיות של ריכוזיות, תשתית ועלויות, לטובת משתמשי קצה ויוצרי תוכן. הצוות של Theta, שהוקם על ידי מיץ' ליו וג'יייי לונג, מביא ניסיון עשיר בתעשיות משחקים, וידאו ומערכות מבוזרות. המומחיות שלהם חיונית בפיתוח של Theta, הכולל יישומים מבוזרים (DApps) על הפלטפורמה שלה.

מה שמייחד את Theta הוא הגישה שלה לביזור הזרמת וידאו, אספקת נתונים ומחשוב קצה, מה שהופך את התהליכים הללו ליעילים וחסכוניים יותר. הרשת כוללת שני אסימונים מקוריים: Theta (THETA) לממשל ו-Theta Fuel (TFUEL) לתפעול. המודל של Theta מתגמל צופים על שיתוף משאבי רשת ומציע פלטפורמת קוד פתוח עם סמכויות ממשל לבעלי אסימונים.

יישום הבינה המלאכותית של Theta מתקדם במיוחד באמצעות השותפות שלה עם FedML, פלטפורמת למידת מכונה משותפת/מאוחדת ופלטפורמת בינה מלאכותית. שיתוף הפעולה הזה מתמקד במינוף רשת ה-Edge של Theta, המופעלת על ידי אלפי צמתים מבוזרים, עבור למידת מכונה שיתופית ומקרי שימוש בבינה מלאכותית. השותפות שמה דגש על בינה מלאכותית והמלצות תוכן, המאפשרת אימון שיתופי בקנה מידה גדול ושומר פרטיות של מודלים של בינה מלאכותית ופריסה של מודלים של בינה מלאכותית להמלצות תוכן מותאמות אישית.

רשת נווה מדבר (ROSE)

Oasis Network, הידועה גם בשם הסמל שלה ROSE, היא פלטפורמת בלוקצ'יין ממוקדת פרטיות. הוא נועד לתמוך ביישומים מבוזרים (dApps) ובמקרי שימוש שונים בבלוקצ'יין, תוך שימת דגש על פרטיות וטיפול בנתונים מאובטחים להרחבה.

הפרויקט ממנף באופן פעיל את טכנולוגיית הבינה המלאכותית באמצעות שותפויות ויוזמות שונות לשיפור הפרטיות וריבונות הנתונים בתוך מערכת הבלוקצ'יין שלו. לפיכך, Oasis משתפת פעולה עם Personal.ai כדי לפתח צינורות עבור AI המגנות על נתונים בודדים. שיתוף הפעולה נועד לפתח מודלים של בינה מלאכותית לשיחה המגינים על נתונים בודדים. היא משיגה זאת על ידי מתן אישור לאימון בינה מלאכותית עם נתונים של אדם בלבד באמצעות גישה ניתנת לאימות והסכמה, ובכך להגן על היוצרים ועל הקהילות המקוונות שלהם.

למרבה הפלא, הפרויקט יצר ברית עם יחידת הבינה המלאכותית של Meta Platforms Inc. שותפות זו נועדה לפיתוח יכולות בינה מלאכותית, אם כי פרטים ספציפיים על היוזמות או הפרויקטים במסגרת הברית הזו לא סופקו במקור המצוטט. שיתוף פעולה כזה עם חברת טכנולוגיה גדולה מעיד על השקעה משמעותית בשילוב טכנולוגיית AI בתוך המערכת האקולוגית של אואזיס.

שאלות נפוצות: מגמות בינה מלאכותית

מהי מגמת הבינה המלאכותית החדשה הזו?

מגמת הבינה המלאכותית האחרונה היא התכנסות של AI עם טכנולוגיית בלוקצ'יין, מה שמוביל לפיתוח של מטבעות קריפטוגרפיים של AI ויישומי AI מבוזרים.

מהן המגמות הנוכחיות בבינה מלאכותית 2024?

מגמות מפתח כוללות בינה מלאכותית, למידת מכונה שיתופית, בינה מלאכותית במימון מבוזר, והתקדמות באבטחת סייבר מונעת בינה מלאכותית.

מהי מגמת הבינה המלאכותית החדשה?

מגמה משמעותית היא השימוש ב-AI להמלצת תוכן מותאמת אישית, למידה מאוחדת ושיפור הזרמת וידאו וחוויות משחק.

מהן טכנולוגיות מתפתחות בבינה מלאכותית?

טכנולוגיות AI מתפתחות כוללות בינה מלאכותית קוונטית, בינה מלאכותית נוירו-סימבולית, בינה מלאכותית קצה ויישומים מבוזרים מונעי בינה מלאכותית.

מהן המגמות האחרונות בעיצוב AI?

מגמות עיצוב בינה מלאכותית מתמקדות בממשקים ממוקדי משתמש, בינה מלאכותית בתעשיות יצירתיות כמו אופנה וארכיטקטורה, ושילוב של AI בעיצוב חווית משתמש.

מהן מגמות ה-AI הנוכחיות?

המגמות הנוכחיות כוללות בינה מלאכותית במטבעות קריפטוגרפיים, פיננסים מבוזרים, והשימוש הגובר בבינה מלאכותית בניתוח נתונים ומודלים חזויים.

מהן המגמות החדשות של בינה מלאכותית?

מגמות חדשות כוללות בינה מלאכותית בטכנולוגיית בלוקצ'יין, מודלים מתקדמים של למידת מכונה במגזרים שונים, ויישומי בינה מלאכותית ברשתות מחשוב קצה ואספקת תוכן.

מהם ההתפתחויות האחרונות בתחום למידת מכונה?

ההתפתחויות כוללות התקדמות בלמידה מאוחדת, אבטחת סייבר מבוססת בינה מלאכותית, וצמיחת למידה ללא פיקוח וחיזוק.

מהן המגמות הנוכחיות בתעשיית הבינה המלאכותית?

תעשיית הבינה המלאכותית רואה מגמות כמו בינה מלאכותית בשירותים פיננסיים, בריאות ובידור, עם דגש הולך וגובר על בינה מלאכותית וממשל בינה מלאכותית.

איך AI מגמה במגזרים שונים?

בינה מלאכותית נמצאת במגמות במגזרים כמו בריאות, פיננסים, חינוך ובידור, עם יישומים הנעים מכלי אבחון ועד המלצות למידה ותוכן מותאמות אישית.

מהן המגמות האחרונות של למידת מכונה?

המגמות האחרונות כוללות את עלייתן של פלטפורמות למידת מכונה ללא קוד וקוד נמוך, למידת מכונה משובצת (TinyML) והשימוש הגובר בלמידת מכונה בפעילות עסקית (MLOps).

אילו חידושים צצים בטכנולוגיית Deep Learning?

החידושים כוללים התקדמות בארכיטקטורות של רשתות עצביות, למידה עמוקה לעיבוד שפה טבעית ויישום של למידה עמוקה במערכות אוטונומיות ורובוטיקה.

כיצד מגמת הבינה המלאכותית מתפתחת בתקופה האחרונה?

מגמת הבינה המלאכותית מתפתחת לקראת יישומים משולבים ומבוזרים יותר, תוך התמקדות בשיפור חוויות המשתמש והרחבת היכולות של הבינה המלאכותית בתעשיות שונות.

מהם חמשת החידושים המובילים בבינה מלאכותית?

החידושים המובילים בבינה מלאכותית כוללים בינה מלאכותית בבלוקצ'יין, התקדמות בבינה מלאכותית גנרטיבית, פתרונות אבטחת סייבר מונעי בינה מלאכותית, למידה מאוחדת ויישומי בינה מלאכותית באבחון שירותי בריאות.

כיצד משתמשים בלמידה עמוקה בבינה מלאכותית כיום?

למידה עמוקה מעצימה זיהוי תמונה ודיבור, מניעה ניתוח חיזוי, פועלת במערכות אוטונומיות. זה גם מותאם אישית את חוויות המשתמש בפלטפורמות דיגיטליות שונות.

מהן טכנולוגיות הבינה המלאכותית המתפתחות?

טכנולוגיות AI מתפתחות כוללות מחשוב קוונטי ב-AI, יישומי בלוקצ'יין מונעי בינה מלאכותית, מודלים מתקדמים של למידת מכונה לניתוח ביג דאטה ובינה מלאכותית במחשוב קצה.

מהן חמש פריצות דרך של בינה מלאכותית שכדאי לצפות בהן?

פריצות דרך לצפייה כוללות בינה מלאכותית במימון מבוזר, מודלים מתקדמים של עיבוד שפה טבעית, בינה מלאכותית בטיפולי בריאות חזויים, תשתית עיר חכמה מונעת בינה מלאכותית וחידושים ב-AI לקיימות סביבתית.

תמונה מוצגת מ-iStock

כתב ויתור: המאמר ניתן למטרות חינוכיות בלבד. היא אינה מייצגת את דעותיה של NewsBTC לגבי האם לקנות, למכור או להחזיק השקעות כלשהן, ומטבע הדברים השקעה טומנת בחובה סיכונים. מומלץ לערוך מחקר משלך לפני קבלת החלטות השקעה. השימוש במידע המסופק באתר זה על אחריותך בלבד.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://www.newsbtc.com/crypto/ai-trend-crypto-best-altcoins-deep-learning-models/