암호화폐의 AI 동향: 최고의 알트코인과 딥 러닝 모델

XNUMXD덴탈의 AI 트렌드 2023년에는 크게 도약하여 무엇이 가능한지에 대한 우리의 이해를 재편했습니다. 2024년을 살펴보면 이러한 발전은 단지 이론적인 것이 아닙니다. 실용적이고 영향력이 크며 다양한 부문, 특히 암호화폐와 깊이 얽혀 있습니다.

이 혁명의 최전선에는 딥 러닝 모델, 즉 미래를 이끄는 원동력이 된 정교한 알고리즘이 있습니다. 최신 AI 트렌드. 이러한 모델은 전통적인 산업을 변화시킬 뿐만 아니라 암호화폐 공간에도 큰 영향을 미치고 있습니다. 이 기사에서는 AI와 암호화폐 간의 시너지 효과를 탐구하고 AI 트렌드가 디지털 통화의 미래와 그 이상에 어떤 영향을 미치는지 설명합니다.

AI 트렌드: 과대광고 이해하기

2023년 AI 환경은 현재 많은 사람들이 AI 혁명이라고 부르는 것을 촉진하는 일련의 획기적인 발전을 목격했습니다. 올해는 챗봇부터 콘텐츠 제작에 이르기까지 다양한 AI 영역에서 상당한 진전이 있었던 해로, 모두 오늘날 AI를 둘러싼 엄청난 과대광고에 기여했습니다.

이 혁명의 핵심 플레이어는 자연어 처리 분야에서 전례 없는 능력을 보여준 대화형 AI인 OpenAI의 ChatGPT였습니다. 그 성공은 일상적인 애플리케이션에서 AI를 더 폭넓게 수용하고 통합할 수 있는 토대를 마련했으며, 기계와의 상호 작용을 그 어느 때보다 더 원활하고 직관적으로 만들었습니다.

동시에 Google의 Bard는 AI 서사의 또 다른 주요 인물로 등장했습니다. Bard는 고급 언어 모델 영역에서 경쟁하면서 인간과 같은 텍스트를 이해하고 생성하는 AI의 잠재력을 보여 주었으며 AI 언어 처리 분야의 경쟁과 혁신을 더욱 촉진했습니다.

ChatGPT를 넘어서는 AI 트렌드

하지만 2023년 AI 트렌드는 챗봇을 넘어 확장되었습니다. 콘텐츠 제작 영역에서 AI 도구는 디지털 콘텐츠를 생산하고 소비하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. AI 기반 플랫폼을 통해 제작자는 이전에는 달성할 수 없었던 효율성과 창의성으로 서면 콘텐츠를 생성하고, 그래픽을 디자인하고, 심지어 음악을 작곡할 수도 있었습니다. 이러한 콘텐츠 제작의 민주화는 표현과 의사소통을 위한 새로운 길을 열었고, 이는 AI 과대 광고의 초석이 되었습니다.

비디오 및 이미지 생성 기술도 획기적인 발전을 이루었습니다. AI 알고리즘은 이전에는 숙련된 인간 예술가와 비디오 편집자의 영역이었던 고품질의 영상과 애니메이션을 만들 수 있게 되었습니다. 이러한 변화는 콘텐츠 제작 과정을 가속화했을 뿐만 아니라 창조 산업에서 AI의 역할에 대한 중요한 논의를 불러일으켰습니다.

이러한 챗봇, 콘텐츠 제작, 시각적 생성의 발전은 AI 기술에 대한 관심과 투자를 급증시키는 데 기여했습니다. 크고 작은 기업은 AI가 어떻게 운영을 혁신할 수 있는지 탐구하기 시작했고, 소비자는 일상 생활에서 AI 기반 경험에 더 익숙해졌습니다.

따라서 2023년은 AI 역사에 있어 매우 중요한 해입니다. AI의 역량이 테스트되었을 뿐 아니라 이전에는 볼 수 없었던 규모로 수용된 해였습니다. 이는 오늘날 AI가 누리고 있는 과대 광고, 즉 디지털 및 물리적 현실을 지속적으로 형성하는 실질적인 발전과 실제 응용 프로그램에 뿌리를 둔 과대 광고의 무대를 마련했습니다.

AI의 주요 동향

AI 진화의 복잡성을 탐구하면서 몇 가지 주요 AI 동향이 눈에 띄고 AI가 기술 환경을 어떻게 재편하고 있는지 생생하게 보여줍니다.

1. 자연어 처리(NLP)의 발전:

2023년에 NLP 기술은 OpenAI의 ChatGPT 및 Google Bard와 같은 시스템을 통해 상당한 발전을 이루었습니다. 이러한 플랫폼은 인간과 같은 언어를 이해하고 해석하고 생성하는 AI의 능력을 향상시켜 인간과 기계 간의 더욱 정교하고 원활한 상호 작용을 가능하게 했습니다.

2. 자동화 및 로봇공학 분야의 AI:

자동화에서 AI의 역할은 전통적인 제조를 넘어 서비스 산업, 의료, 물류로 확대되었습니다. AI로 구동되는 로봇 공학은 이제 복잡한 수술부터 효율적인 창고 관리에 이르기까지 복잡한 작업을 수행하는 데 더욱 능숙해졌으며, 다양한 실제 응용 분야에서 AI의 다재다능함을 보여줍니다.

3. AI 기반 데이터 분석 및 의사결정:

기업에서는 데이터 기반 의사결정을 위해 점점 더 AI를 활용하고 있습니다. AI 알고리즘은 방대한 데이터 세트를 분석하여 패턴과 통찰력을 찾아내고 시장 분석, 고객 행동 예측, 위험 관리와 같은 영역을 지원하여 비즈니스에 귀중한 도구가 됩니다.

4. 윤리적 AI와 거버넌스:

AI의 영향력이 커짐에 따라 윤리적 고려 사항과 거버넌스가 더욱 중요해졌습니다. AI 커뮤니티는 특히 개인 정보 보호, 편견 및 투명성 측면에서 AI의 책임 있는 사용을 보장하기 위한 윤리적 지침과 프레임워크를 개발하는 데 중점을 두고 있습니다.

5. 콘텐츠 제작의 AI:

AI는 콘텐츠 제작에 혁명을 일으켜 전례 없는 규모의 서면, 시각 및 청각 콘텐츠 생성을 가능하게 했습니다. AI 기반 콘텐츠 제작을 위한 도구의 접근성이 높아지고 있어 제작자는 최소한의 노력으로 고품질 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.

6. 개인화된 AI 경험:

개인화는 AI 개발의 핵심 초점이 되었습니다. 이제 AI 시스템은 전자상거래, 엔터테인먼트, 건강과 같은 분야에서 개인화된 추천과 경험을 제공하여 사용자 참여와 만족도를 향상시킬 수 있는 능력이 향상되었습니다.

7. AI와 사이버 보안:

사이버 위협이 발전함에 따라 사이버 보안에서 AI의 역할도 발전하고 있습니다. AI 알고리즘은 더욱 정확하고 빠르게 사이버 위협을 예측, 탐지 및 대응하기 위해 채택되고 있으며, 이는 현대 사이버 보안 전략의 필수 구성 요소가 되었습니다.

8. 헬스케어 분야의 AI:

의료 분야에서 AI의 적용은 진단 및 환자 치료부터 약물 발견 및 역학에 이르기까지 기하급수적인 성장을 목격하고 있습니다. AI는 보다 정확한 진단, 맞춤형 치료 계획, 더 나은 환자 결과를 가능하게 합니다.

2024년의 새로운 AI 트렌드

2024년의 AI 환경은 상당한 발전과 새로운 AI 트렌드로 특징지어지는 혁신으로 가득 차 있습니다. 이 영역에서 가장 주목할만한 두 가지 개발은 AGI와 Grok이며, 각각은 AI 기술의 독특한 발전을 나타냅니다.

AGI: 인공 일반 지능에 대한 탐구

AGI(Artificial General Intelligence)는 2024년 AI 트렌드의 최전선에 서 있습니다. AGI는 특정 작업에 탁월한 현재 AI 모델(종종 ANI라고도 함)에서 보다 전체적인 형태의 지능으로 패러다임을 전환합니다. 인간의 인지와 유사하다. AGI의 목표는 인간처럼 광범위한 작업과 분야에 걸쳐 지식을 독립적으로 학습하고 추론하고 적용할 수 있는 기계를 만드는 것입니다. 이러한 발전은 기술적 도약일 뿐만 아니라 AI 여정에서 중요한 철학적, 윤리적 이정표를 나타냅니다.

Grok By xAI: 대화형 AI의 새로운 경쟁자

Elon Musk의 회사인 xAI가 개발한 Grok은 OpenAI의 ChatGPT와 유사한 대화형 봇의 AI 트렌드에서 중요한 역할을 담당하고 있습니다. 이 AI 봇은 고급 자연어 처리 기능과 의미 있고 상황을 인식하는 대화에 참여할 수 있는 능력으로 차별화됩니다.

Grok의 개발은 더욱 정교하고 직관적이며 사용자 친화적인 대화 인터페이스를 만들기 위해 점점 더 커지는 AI 추세를 반영합니다. 이러한 인터페이스는 고객 서비스 애플리케이션에만 국한되지 않고 교육, 의료, 개인 지원을 비롯한 다양한 영역에서 점차 통합되고 있습니다.

이러한 AI 트렌드인 AGI와 Grok은 AI의 기하급수적인 성장과 혁신을 약속하는 올해의 빙산의 일각에 불과합니다. AI가 계속 발전함에 따라 우리가 기술과 상호 작용하는 방식과 기술이 세상을 형성하는 방식을 재정의하게 되었습니다.

전문가들은 2024년 AI 동향을 예측합니다.

진화하는 AI 환경을 탐색하면서 업계 전문가의 통찰력은 미래에 대한 귀중한 예측을 제공합니다. 두 명의 주목할만한 인물인 Stephen Anthony와 Vala Afshar가 2024년 AI 트렌드에 대한 예측을 공유하여 우리가 기대할 수 있는 흥미로운 발전과 변화를 엿볼 수 있었습니다.
AI Top Rank의 창시자인 Stephen Anthony는 최근 X(이전 Twitter)를 통해 15년 AI 동향에 대한 2024가지 예측을 공유했습니다. 그의 예측은 AI의 다양하고 역동적인 미래를 나타내는 광범위한 개발을 포괄합니다. 그 게시:

15년 AI 동향에 대한 2024가지 예측:

• AGI
• 그록
• OpenAI
• 정신 감응
• 개인 AI
• 동시성
• 휴머노이드 로봇
• 자율 주행 차
• 자동화된 사업
• 분산
• 검열
• 개인정보보호
• GPT
• xAI

Vala Afshar의 예측: 2024년 AI 동향

Salesforce의 최고 디지털 전도사인 Vala Afshar도 다음과 같은 심오한 내용을 공유했습니다. 통찰력 예상 속으로 2024년 AI 트렌드, 특히 비즈니스 세계와 일상적인 소비자 생활에 대한 영향력이 깊어지고 있음을 강조합니다. Forrester의 연구를 바탕으로 Afshar의 예측은 AI 발전과 깊이 얽혀 있는 미래를 강조합니다.

Afshar는 "회의론자의 60%가 알든 모르든 생성 AI를 사용(그리고 사랑)할 것"이라고 말하면서 생성 AI에 대한 소비자 참여가 크게 변화할 것으로 예측합니다. 이 성명은 대중과 AI의 상호 작용이 회의론에서 광범위한 수용과 의존으로 옮겨가는 혁신적인 변화를 강조합니다.

비즈니스 영역에서 Afshar는 AI가 생산성과 창의성 향상의 촉매제가 될 것으로 예상합니다. 그는 “엔터프라이즈 AI 이니셔티브는 생산성과 창의적 문제 해결 능력을 50% 향상시킬 것”이라고 지적합니다. 이는 특히 소프트웨어 개발 작업에서 AI 프로젝트가 이미 효율성을 최대 40%까지 향상시킨 현재 수준보다 상당한 증가를 반영합니다.

Afshar는 또한 마케팅 및 브랜딩에서 AI의 진화하는 역할을 강조합니다. 그는 "상위 10개 기관이 기업 고객을 위한 맞춤형 AI 솔루션을 구축하기 위해 파트너십에 50천만 달러를 지출할 것"이라고 말하면서 AI에 대한 주요 기관의 헌신을 강조합니다. 이번 투자는 브랜드 전략과 소비자 참여에 혁명을 일으킬 수 있는 AI의 잠재력에 대한 인식이 높아지고 있음을 보여줍니다.

Afshar의 이러한 통찰력은 AI가 단순한 기술 도구가 아니라 2024년 비즈니스 전략, 소비자 경험 및 사회적 상호 작용을 재편하는 기본 구성 요소라는 상황을 보여줍니다.

딥 러닝 모델: AI 트렌드 선도

딥 러닝 모델은 AI 혁명을 주도하는 데 중추적인 역할을 하여 다양한 부문에 걸쳐 획기적인 발전을 제공했습니다. 2023년에 가장 유명하고 영향력 있는 딥러닝 모델은 다음과 같습니다.
CNN(Convolutional Neural Networks): 1988년 Yann LeCun이 개발한 ConvNets라고도 알려진 CNN은 주로 이미지 처리 및 객체 감지에 사용됩니다. 여러 레이어로 구성되어 있으며 처음에는 우편번호나 숫자와 같은 문자를 인식하도록 설계되었습니다.

LSTM(Long Short Term Memory Network): 순환 신경망(Recurrent Neural Network)의 한 유형인 LSTM은 장기 종속성을 학습하고 기억하는 능력으로 알려져 있어 시계열 예측, 음성 인식, 음악 작곡 및 심지어 음악 작곡에도 매우 유용합니다. 의약품 개발​​.

GAN(생성적 적대 신경망): 이러한 생성적 딥 러닝 알고리즘은 훈련 데이터와 유사한 새로운 데이터 인스턴스를 생성하도록 설계되었습니다. GAN은 가짜 데이터를 생성하는 방법을 학습하는 생성기와 실제 데이터와 생성된 데이터를 구별하는 방법을 학습하는 판별자로 구성됩니다. 그들은 천문학적 이미지를 강화하고, 암흑 물질 연구를 위한 중력 렌즈를 시뮬레이션하고, 비디오 게임에서 저해상도 텍스처를 확대하는 데 사용이 증가하는 것을 확인했습니다.

이러한 모델은 AI 혁명의 최전선에 있는 딥 러닝 기술의 몇 가지 예에 불과합니다. 그들의 응용 분야는 이미지 및 음성 인식 향상에서부터 게임 및 과학 연구의 혁신 추진에 이르기까지 다양하며 오늘날의 AI 환경에서 딥 러닝의 혁신적인 영향을 강조합니다.

기계 학습 뉴스: 최신 개발

딥 러닝의 발전에 보조를 맞춰 더 넓은 머신 러닝 분야에서도 혁신과 적용이 급증하고 있습니다. 최근 머신러닝의 발전은 기존 기술을 향상시킬 뿐만 아니라 새로운 가능성을 위한 길을 열어주고 있습니다.

가장 중요한 발전 중 하나는 비지도 학습과 반지도 학습을 위한 알고리즘의 개선입니다. 이러한 발전을 통해 기계는 인간의 개입 없이 구조화되지 않은 데이터로부터 학습하고 추론할 수 있게 되어 AI 연구 및 응용 분야에 새로운 지평을 열게 되었습니다.

또 다른 주목할만한 발전은 머신러닝과 빅데이터 분석의 통합입니다. 이러한 결합을 통해 더욱 정교하고 예측 가능한 분석이 가능해지며 기업과 조직은 소비자 행동, 시장 동향 및 운영 효율성에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

게다가 머신러닝 모델을 더욱 설명 가능하고 투명하게 만드는 데 점점 더 중점을 두고 있습니다. 설명 가능한 AI(XAI)를 향한 이러한 움직임은 AI 시스템의 의사 결정 프로세스를 이해하는 것이 의사 결정 자체만큼 중요한 의료 및 금융과 같은 분야에서 매우 중요합니다.

또한 강화학습 분야도 눈에 띄게 성장했습니다. 누적 보상의 개념을 최대화하기 위해 에이전트가 환경에서 어떻게 조치를 취해야 하는지에 초점을 맞춘 이 기계 학습 영역은 로봇 공학 및 자동화 제어 시스템과 같은 실제 시나리오에서 점점 더 관련성이 높아지고 있습니다.

암호화폐 분야의 주요 AI 트렌드

AI 암호화폐는 인공지능 기술을 활용하여 기능과 생태계의 다양한 측면을 향상시키는 디지털 통화입니다. 이러한 암호화폐는 AI를 통합하여 보안, 거래 효율성, 시장 예측 정확성 및 전반적인 사용자 경험을 향상시킵니다. 위에서 언급한 AI 동향과 지식을 바탕으로 투자자는 어떤 AI 토큰이 큰 성장을 보일 수 있는지 예측할 수 있습니다.

AI 암호화폐란 무엇입니까?

AI 암호화폐는 인공지능(AI) 기술과 블록체인 및 암호화폐 플랫폼을 새롭게 통합한 것입니다. 이는 본질적으로 블록체인 플랫폼에서 AI 관련 프로젝트, 애플리케이션 및 서비스를 지원하는 데 사용되는 암호화 토큰입니다.

이러한 암호화폐는 일반적으로 AI 기반 분산 프로젝트와 관련되어 삶의 다양한 측면을 자동화하고 확장성을 향상시킵니다. 이러한 프로젝트에 AI를 통합하는 것은 단지 새로운 것이 아닙니다. 근본적으로 기능을 향상시킵니다. AI는 프로세스를 자동화 및 최적화하고, 사기 거래를 탐지하는 데 도움을 주며, 예측 모델 생성에 기여합니다. 또한, 인간의 개입과 독립적으로 작동하는 분산형 자율 조직(DAO) 및 스마트 계약의 생성을 촉진합니다.

AI 코인은 이러한 AI 기반 플랫폼의 관문 역할을 하여 사용자가 제공되는 제품이나 서비스를 구매하고 활용할 수 있도록 해줍니다. 블록체인 벤처에 AI를 통합하면 블록체인 기술의 견고성과 AI의 고급 분석 기능이 결합되어 암호화폐 세계에 스마트 솔루션이 제공됩니다.

본질적으로 AI 암호화폐는 블록체인과 인공지능이라는 두 가지 최첨단 기술의 융합을 나타냅니다. 이 조합은 보안과 효율성을 강화하는 것부터 이전에는 달성할 수 없었던 완전히 새로운 기능을 도입하는 것까지 암호화폐 공간에서 혁신을 위한 무수한 가능성을 열어줍니다. AI가 계속해서 발전함에 따라 암호화폐 세계에서 AI의 역할이 커져 더욱 정교하고 안전하며 사용자 친화적인 디지털 금융 플랫폼이 탄생할 것으로 예상됩니다.

AI 트렌드를 이끄는 암호화폐

다음 섹션에서는 시가총액 기준으로 가장 큰 AI 알트코인 중 일부를 강조할 것입니다. 이 토큰은 각각 고유한 접근 방식과 해당 분야에 대한 기여를 갖춘 AI와 암호화폐 간의 교차점의 최전선을 나타냅니다.

Injective INJ: 시가총액 기준 AI 트렌드 리더

Injective는 강력하고 상호 운용 가능한 탈중앙화 금융(DeFi) 애플리케이션을 구축하도록 설계된 블록체인입니다. 분산형 거래소(DEX), 대출/차입 프로토콜, 파생상품 시장 등 스마트 계약을 통해 특정 전통적인 금융 서비스를 복제하는 데 중점을 둡니다.

Eric Chen과 Albert Chon이 2018년에 설립한 Injective는 2021년 말 메인넷 출시, 2022년 말 스마트 계약 기능을 포함하여 주요 이정표를 달성했습니다. 이 프로젝트는 Binance와 같은 주요 암호화폐 투자자와 Pantera, 암호화폐 점프​​.

Injective의 주요 역할은 개발자가 DeFi 솔루션을 만들 수 있도록 소프트웨어 모듈을 제공하는 것입니다. 생태계는 자연스러운 상호 운용성을 지원하여 DeFi 프로토콜이 서로 상호 작용하고 유동성에 액세스할 수 있도록 합니다. 또한 DEX의 선행 실행 문제를 해결하기 위해 빈번한 일괄 경매를 사용합니다.

주사의 유일한 판매 포인트는 인공 지능을 운영 프레임워크에 완벽하게 통합하여 거래 활동을 최적화한다는 것입니다. Injective Protocol에서 사용하는 AI 알고리즘은 파생상품 거래자에게 최적의 가격을 보장하도록 설계되어 최소한의 거래 수수료로 유동성이 높은 환경에 기여합니다. AI를 프레임워크에 통합하는 것은 플랫폼의 전반적인 거래 경험과 효율성을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.

앞서 언급한 Injective의 핵심 기능과 목표 외에도 이번 AI 통합은 DeFi 및 블록체인 기술 영역에서 상당한 발전을 의미합니다. Injective는 파생상품 거래에서 가격 최적화를 위해 AI 알고리즘을 활용함으로써 AI와 암호화폐의 교차점에서 선구적인 플랫폼으로 자리매김하고 있습니다.

그래프 (GRT)

The Graph는 AI 암호화폐 공간에서 중요한 역할을 하며 데이터를 쿼리하기 위한 인덱싱 프로토콜로 작동합니다. 네트워크 Ethereum, Arbitrum 및 IPFS와 같습니다. 이는 DeFi 및 더 광범위한 Web3 생태계에서 많은 애플리케이션을 지원하는 데 중요한 역할을 합니다.

그래프를 사용하면 GraphQL을 사용하여 쿼리하여 블록체인 데이터를 검색할 수 있는 하위 그래프라고 하는 개방형 API를 생성하고 게시할 수 있습니다. 이 기능은 Uniswap, Synthetix, Aragon 등을 포함한 다양한 분산형 애플리케이션(DApp)을 위해 수천 명의 개발자가 3,000개 이상의 하위 그래프를 배포하는 등 널리 활용되었습니다.

The Graph는 큐레이터 프로그램의 일환으로 200개 이상의 인덱서 노드와 2,000명 이상의 큐레이터를 포함하는 강력한 글로벌 커뮤니티를 보유하고 있습니다. Coinbase Ventures 및 ParaFi Capital을 포함하여 블록체인 커뮤니티의 전략적 VC 및 영향력 있는 개인으로부터 네트워크 개발을 위한 상당한 자금을 조달했습니다.

토큰경제학 측면에서 The Graph는 이더리움 블록체인의 ERC-20 토큰인 Graph Token(GRT)을 사용합니다. GRT는 인덱서, 큐레이터, 위임자가 네트워크에 인덱싱 및 큐레이팅 서비스를 제공하는 데 사용하는 작업 토큰입니다. 네트워크 참가자는 자신이 수행한 작업량과 GRT 지분에 비례하여 수입을 얻을 수 있으며, 이를 통해 네트워크 개발 및 유지 관리에 대한 적극적인 참여와 기여를 장려할 수 있습니다.​​

렌더 네트워크(RNDR): AI 트렌드의 새로운 경쟁자

렌더 네트워크(RNDR)는 미디어 제작을 위해 사용되지 않는 GPU 사이클을 활용하도록 설계된 분산형 렌더링 플랫폼입니다. 콘텐츠 제작자를 GPU 제공업체와 연결하여 리소스 활용도를 최적화하고 GPU 성능에 대한 비용 효율적인 액세스를 지원합니다. Render Network의 토큰인 RNDR은 노드가 컴퓨팅 성능에 기여하도록 인센티브를 제공하여 효율적인 가상 콘텐츠 렌더링 및 몰입형 3D 환경과의 상호 작용을 촉진합니다.​​

Render Network는 콘텐츠 제작자의 작업 제출, 동적 가격 책정 메커니즘, GPU 제공업체 간의 효율적인 작업 분배, 렌더링된 출력의 품질을 보장하기 위한 무신뢰 검증을 포함하는 프로세스를 통해 작동합니다.

렌더 네트워크의 중추적인 측면 진화 분산형 클라우드 서비스 io.net과의 파트너십입니다. 이번 협력의 목표는 AI 중심 GPU 공급업체를 확대하고 AI를 위한 세계 최대 규모의 분산형 물리적 인프라 네트워크(DePIN)를 만드는 것입니다. Render Network와 io.net의 통합은 렌더링을 넘어 기계 학습 애플리케이션으로 기능을 확장하여 증가하는 AI 및 기계 학습 요구 사항을 충족하려는 노력을 강조합니다.

AI 애플리케이션으로의 이러한 확장은 Render Network의 중요한 단계를 의미하며 분산 GPU 공급업체의 사용 사례가 더 광범위함을 나타냅니다. AI와 기계 학습의 성장을 촉진함으로써 Render Network는 암호화폐 AI 트렌드의 최전선에 자리잡고 고급 컴퓨팅 요구 사항을 지원하는 블록체인 기술의 잠재력을 보여줍니다.

세타 네트워크 (THETA)

비디오 스트리밍을 위한 블록체인 기반 네트워크인 Theta Network는 비디오 콘텐츠 전달 프로세스를 분산화하고 최적화하기 위해 2019년에 출시되었습니다. 자문위원회에는 YouTube 공동 창립자인 Steve Chen과 Twitch 공동 창립자인 Justin Kan이 포함되어 있습니다. 네트워크의 기본 토큰인 THETA는 거버넌스 작업에 사용되며 Google 및 Sony Europe과 같은 주요 업체의 지원을 받습니다.

Theta는 중앙 집중화, 인프라 및 비용 문제를 해결하여 최종 사용자와 콘텐츠 제작자에게 이익을 줌으로써 비디오 스트리밍 산업을 개선하는 것을 목표로 합니다.​​ Mitch Liu와 Jieyi Long이 설립한 Theta의 팀은 게임, 비디오 산업 및 분산 시스템 분야에서 풍부한 경험을 제공합니다. 이들의 전문 지식은 플랫폼에 분산형 애플리케이션(DApp)을 포함하는 Theta의 개발에 매우 ​​중요합니다.

Theta를 독특하게 만드는 것은 비디오 스트리밍, 데이터 전달 및 엣지 컴퓨팅을 분산화하여 이러한 프로세스를 보다 효율적이고 비용 효율적으로 만드는 접근 방식입니다. 네트워크에는 거버넌스를 위한 Theta(THETA)와 운영을 위한 Theta Fuel(TFUEL)이라는 두 가지 기본 토큰이 있습니다. Theta의 모델은 네트워크 리소스 공유에 대해 시청자에게 보상하고 토큰 보유자를 위한 거버넌스 권한을 갖춘 오픈 소스 플랫폼을 제공합니다.

Theta의 AI 적용은 협업/연합 기계 학습 및 엣지 AI 플랫폼인 FedML과의 파트너십을 통해 눈에 띄게 발전했습니다. 이 협업은 협업적 기계 학습 및 AI 사용 사례를 위해 수천 개의 분산 노드로 운영되는 Theta의 엣지 네트워크를 활용하는 데 중점을 둡니다. 이 파트너십은 생성적 AI와 콘텐츠 추천을 강조하여 AI 모델의 대규모 개인 정보 보호 협업 교육과 개인화된 콘텐츠 추천을 위한 AI 모델 배포를 가능하게 합니다.

오아시스 네트워크 (ROSE)

토큰 이름 ROSE로도 알려진 Oasis Network는 개인 정보 보호에 초점을 맞춘 블록체인 플랫폼입니다. 분산형 애플리케이션(dApp)과 다양한 블록체인 사용 사례를 지원하도록 설계되었으며, 개인 정보 보호와 확장 가능하고 안전한 데이터 처리를 강조합니다.

이 프로젝트는 블록체인 생태계 내에서 개인 정보 보호 및 데이터 주권을 강화하기 위해 다양한 파트너십과 이니셔티브를 통해 AI 기술을 적극적으로 활용하고 있습니다. 따라서 Oasis는 Personal.ai와 협력하여 개인 데이터를 보호하는 AI용 파이프라인을 개발하고 있습니다. 이번 협력의 목적은 개인 데이터를 보호하는 대화형 AI 모델을 개발하는 것입니다. 검증 가능하고 동의된 액세스를 통해서만 개인 데이터로 AI 교육을 허용하여 제작자와 온라인 커뮤니티를 보호함으로써 이를 달성합니다.

놀랍게도 이 프로젝트는 Meta Platforms Inc.의 AI 부서와 제휴를 맺었습니다. 이 파트너십은 AI 기능 개발을 목표로 하고 있지만, 이 제휴에 따른 이니셔티브나 프로젝트의 구체적인 세부 사항은 인용된 소스에서 제공되지 않았습니다. 주요 기술 회사와의 이러한 협력은 Oasis 생태계 내에서 AI 기술을 통합하는 데 상당한 투자를 의미합니다.

FAQ: AI 동향

이 새로운 AI 트렌드는 무엇입니까?

최신 AI 트렌드는 AI와 블록체인 기술의 융합으로 AI 암호화폐 및 분산형 AI 애플리케이션 개발로 이어지고 있습니다.

인공 지능 2024의 현재 동향은 무엇입니까?

주요 트렌드에는 생성적 AI, 협업적 기계 학습, 분산형 금융의 AI, AI 기반 사이버 보안의 발전이 포함됩니다.

새로운 AI 트렌드는 무엇인가?

중요한 추세는 개인화된 콘텐츠 추천, 연합 학습, 비디오 스트리밍 및 게임 경험 향상을 위해 AI를 사용하는 것입니다.

인공 지능 신흥 기술이란 무엇입니까?

신흥 AI 기술에는 양자 AI, 신경 기호 AI, 엣지 AI 및 AI 기반 분산 애플리케이션이 포함됩니다.

최신 AI 디자인 트렌드는 무엇입니까?

AI 디자인 트렌드는 사용자 중심 인터페이스, 패션, 건축 등 창조 산업의 AI, 사용자 경험 디자인에 AI의 통합에 초점을 맞추고 있습니다.

현재 AI 동향은 무엇입니까?

현재 추세에는 암호화폐의 AI, 분산형 금융, 데이터 분석 및 예측 모델링에서 AI 사용 증가 등이 포함됩니다.

새로운 인공지능 트렌드는 무엇인가?

새로운 트렌드에는 블록체인 기술의 AI, 다양한 분야의 고급 기계 학습 모델, 엣지 컴퓨팅 및 콘텐츠 전달 네트워크의 AI 애플리케이션이 포함됩니다.

기계 학습의 최신 개발은 무엇입니까?

개발에는 연합 학습, AI 기반 사이버 보안의 발전, 비지도 학습 및 강화 학습의 성장이 포함됩니다.

현재 AI 산업 동향은 무엇인가?

AI 산업은 윤리적인 AI와 AI 거버넌스가 점점 더 강조되면서 금융 서비스, 의료, 엔터테인먼트 분야에서 AI와 같은 트렌드를 보고 있습니다.

AI는 다양한 부문에서 어떻게 추세를 보이고 있나요?

AI는 진단 도구부터 개인화된 학습 및 콘텐츠 추천에 이르기까지 다양한 애플리케이션을 통해 의료, 금융, 교육, 엔터테인먼트와 같은 분야에서 트렌드로 자리잡고 있습니다.

최근 머신러닝 동향은 무엇입니까?

최근 추세에는 노코드 및 로우코드 기계 학습 플랫폼, 임베디드 기계 학습(TinyML), 비즈니스 운영에서 기계 학습 사용 증가(MLOps) 등이 포함됩니다.

딥러닝 기술에는 어떤 혁신이 나타나고 있습니까?

혁신에는 신경망 아키텍처의 발전, 자연어 처리를 위한 딥 러닝, 자율 시스템 및 로봇 공학에서의 딥 러닝 적용이 포함됩니다.

최근 AI 트렌드는 어떻게 진화하고 있나요?

AI 트렌드는 다양한 산업 분야에서 사용자 경험을 향상하고 AI 역량을 확장하는 데 중점을 두고 더욱 통합되고 분산된 애플리케이션으로 진화하고 있습니다.

상위 XNUMX대 인공지능 혁신은 무엇입니까?

최고의 AI 혁신에는 블록체인의 AI, 생성 AI의 발전, AI 기반 사이버 보안 솔루션, 연합 학습, 의료 진단의 AI 애플리케이션이 포함됩니다.

오늘날 인공 지능에서는 딥 러닝이 어떻게 사용됩니까?

딥 러닝은 이미지 및 음성 인식을 강화하고 예측 분석을 추진하며 자율 시스템에서 작동합니다. 또한 다양한 디지털 플랫폼에서 사용자 경험을 개인화합니다.

신흥 AI 기술이란 무엇입니까?

새로운 AI 기술에는 AI의 양자 컴퓨팅, AI 기반 블록체인 애플리케이션, 빅 데이터 분석을 위한 고급 기계 학습 모델, 엣지 컴퓨팅의 AI가 포함됩니다.

주목해야 할 XNUMX가지 인공 지능 혁신은 무엇입니까?

주목해야 할 혁신에는 분산 금융의 AI, 고급 자연어 처리 모델, 예측 의료의 AI, AI 기반 스마트 시티 인프라, 환경 지속 가능성을 위한 AI의 혁신이 포함됩니다.

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