Trend AI w kryptowalutach: najlepsze altcoiny i modele głębokiego uczenia się

Połączenia Trend AI w 2023 r. wykonał znaczący krok naprzód, zmieniając nasze rozumienie tego, co jest możliwe. Wkraczając w rok 2024, postępy te nie mają wyłącznie charakteru teoretycznego; są praktyczne, wpływowe i głęboko powiązane z różnymi sektorami, w szczególności z kryptowalutami.

Na czele tej rewolucji stoją modele głębokiego uczenia się, czyli wyrafinowane algorytmy, które stały się siłą napędową najnowsze trendy w zakresie sztucznej inteligencji. Modele te nie tylko przekształcają tradycyjne gałęzie przemysłu, ale także wywierają głęboki wpływ na przestrzeń kryptograficzną. W tym artykule zbadano synergię między sztuczną inteligencją a kryptowalutami, odkrywając, w jaki sposób trendy w zakresie sztucznej inteligencji wpływają na przyszłość walut cyfrowych i nie tylko.

Trend AI: zrozumienie szumu

W 2023 r. w krajobrazie sztucznej inteligencji doszło do szeregu przełomów, które stały się katalizatorem tego, co wielu nazywa obecnie rewolucją sztucznej inteligencji. Rok ten upłynął pod znakiem znacznych postępów w różnych dziedzinach sztucznej inteligencji, od chatbotów po tworzenie treści, co przyczyniło się do ogromnego szumu wokół dzisiejszej sztucznej inteligencji.

Kluczowym graczem w tej rewolucji był ChatGPT firmy OpenAI, konwersacyjna sztuczna inteligencja, która wykazała niespotykane dotąd możliwości przetwarzania języka naturalnego. Jego sukces położył podwaliny pod szerszą akceptację i integrację sztucznej inteligencji w codziennych zastosowaniach, dzięki czemu interakcje z maszynami są bardziej płynne i intuicyjne niż kiedykolwiek wcześniej.

Jednocześnie Bard Google’a wyłonił się jako kolejna wybitna postać w narracji AI. Konkurując w dziedzinie zaawansowanych modeli językowych, Bard pokazał potencjał sztucznej inteligencji w rozumieniu i generowaniu tekstu podobnego do ludzkiego, co jeszcze bardziej napędza konkurencję i wprowadza innowacje w przetwarzaniu języka przez sztuczną inteligencję.

Trendy AI poza ChatGPT

Jednak trend AI w 2023 r. wykraczał poza chatboty. W dziedzinie tworzenia treści narzędzia AI zrewolucjonizowały sposób, w jaki produkujemy i konsumujemy treści cyfrowe. Platformy oparte na sztucznej inteligencji umożliwiły twórcom generowanie treści pisanych, projektowanie grafiki, a nawet komponowanie muzyki z wydajnością i kreatywnością, które były wcześniej nieosiągalne. Ta demokratyzacja tworzenia treści otworzyła nowe możliwości ekspresji i komunikacji, czyniąc z niej kamień węgielny szumu związanego ze sztuczną inteligencją.

W technologiach generowania wideo i obrazu również nastąpił przełomowy postęp. Algorytmy AI stały się zdolne do tworzenia wysokiej jakości wizualizacji i animacji, co wcześniej było domeną wykwalifikowanych artystów i montażystów wideo. Ta zmiana nie tylko przyspieszyła proces produkcji treści, ale także wywołała ważne dyskusje na temat roli sztucznej inteligencji w branżach kreatywnych.

Rozwój chatbotów, tworzenia treści i generowania materiałów wizualnych łącznie przyczynił się do wzrostu zainteresowania technologiami sztucznej inteligencji i inwestycji w nie. Firmy, duże i małe, zaczęły badać, w jaki sposób sztuczna inteligencja może zrewolucjonizować ich działalność, podczas gdy konsumenci bardziej przyzwyczaili się do doświadczeń opartych na sztucznej inteligencji w codziennym życiu.

Rok 2023 jest zatem kluczowym momentem w historii sztucznej inteligencji. Był to rok, w którym nie tylko przetestowano możliwości sztucznej inteligencji, ale także wykorzystano je na niespotykaną dotąd skalę. To przygotowało grunt pod szum, jakim cieszy się dziś sztuczna inteligencja – szum zakorzeniony w namacalnych postępach i aplikacjach w świecie rzeczywistym, które w dalszym ciągu kształtują naszą rzeczywistość cyfrową i fizyczną.

Kluczowe trendy w AI

Gdy zagłębiamy się w zawiłości ewolucji sztucznej inteligencji, wyróżnia się kilka kluczowych trendów w tej dziedzinie, co ukazuje żywy obraz tego, jak sztuczna inteligencja zmienia krajobraz technologiczny.

1. Postępy w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP):

W 2023 r. technologie NLP poczyniły znaczne postępy, czego przykładem są systemy takie jak ChatGPT i Google Bard firmy OpenAI. Platformy te zwiększyły zdolność sztucznej inteligencji do rozumienia, interpretowania i generowania języka podobnego do ludzkiego, co prowadzi do bardziej wyrafinowanych i płynnych interakcji między ludźmi a maszynami.

2. AI w automatyce i robotyce:

Rola sztucznej inteligencji w automatyzacji rozszerzyła się poza tradycyjną produkcję na branże usługowe, opiekę zdrowotną i logistykę. Robotyka napędzana sztuczną inteligencją jest teraz bardziej biegła w wykonywaniu złożonych zadań, od skomplikowanych operacji po wydajne zarządzanie magazynem, co pokazuje wszechstronność sztucznej inteligencji w różnych praktycznych zastosowaniach.

3. Analiza danych i podejmowanie decyzji w oparciu o sztuczną inteligencję:

Firmy coraz częściej wykorzystują sztuczną inteligencję do podejmowania decyzji w oparciu o dane. Algorytmy sztucznej inteligencji mogą analizować ogromne zbiory danych w celu odkrywania wzorców i spostrzeżeń, pomagając w takich obszarach, jak analiza rynku, przewidywanie zachowań klientów i zarządzanie ryzykiem, stając się tym samym nieocenionym narzędziem dla firm.

4. Etyczna sztuczna inteligencja i zarządzanie:

Wraz z rosnącym wpływem sztucznej inteligencji względy etyczne i zarządzanie stały się coraz ważniejsze. Społeczność sztucznej inteligencji koncentruje się na opracowywaniu wytycznych i ram etycznych, aby zapewnić odpowiedzialne korzystanie ze sztucznej inteligencji, szczególnie pod względem prywatności, stronniczości i przejrzystości.

5. AI w tworzeniu treści:

Sztuczna inteligencja zrewolucjonizowała tworzenie treści, umożliwiając generowanie treści pisanych, wizualnych i dźwiękowych na niespotykaną dotychczas skalę. Narzędzia do tworzenia treści w oparciu o sztuczną inteligencję stają się coraz bardziej dostępne, umożliwiając twórcom tworzenie treści wysokiej jakości przy minimalnym wysiłku.

6. Spersonalizowane doświadczenia AI:

Personalizacja stała się kluczowym elementem rozwoju sztucznej inteligencji. Systemy sztucznej inteligencji są teraz lepiej wyposażone, aby oferować spersonalizowane rekomendacje i doświadczenia w sektorach takich jak handel elektroniczny, rozrywka i zdrowie, zwiększając zaangażowanie i satysfakcję użytkowników.

7. Sztuczna inteligencja i cyberbezpieczeństwo:

Wraz z ewolucją zagrożeń cybernetycznych rośnie także rola sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie. Algorytmy sztucznej inteligencji są wykorzystywane do przewidywania, wykrywania i reagowania na zagrożenia cybernetyczne z większą dokładnością i szybkością, stając się istotnym elementem nowoczesnych strategii cyberbezpieczeństwa.

8. AI w opiece zdrowotnej:

Zastosowanie sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej rośnie wykładniczo, od diagnostyki i opieki nad pacjentem po odkrywanie leków i epidemiologię. Sztuczna inteligencja umożliwia dokładniejsze diagnozy, spersonalizowane plany leczenia i lepsze wyniki pacjentów.

Nowe trendy w zakresie sztucznej inteligencji na rok 2024

Krajobraz sztucznej inteligencji w 2024 r. będzie pełen innowacji, charakteryzujących się znaczącym postępem i pojawiającymi się trendami w zakresie sztucznej inteligencji. Dwa z najbardziej znaczących osiągnięć w tej dziedzinie to AGI i Grok, z których każdy reprezentuje wyjątkowy krok w technologii sztucznej inteligencji.

AGI: W poszukiwaniu sztucznej inteligencji ogólnej

Sztuczna inteligencja ogólna (AGI) stoi w czołówce trendów w zakresie sztucznej inteligencji na rok 2024. AGI to zmiana paradygmatu z obecnych modeli sztucznej inteligencji, które wyróżniają się w określonych zadaniach (często określanych jako sztuczna wąska inteligencja, ANI) na bardziej holistyczną formę inteligencji podobny do ludzkiego poznania. Celem AGI jest stworzenie maszyn, które mogą samodzielnie uczyć się, rozumować i wykorzystywać wiedzę w szerokim zakresie zadań i dyscyplin, podobnie jak istota ludzka. Rozwój ten stanowi nie tylko skok technologiczny, ale także znaczący filozoficzny i etyczny kamień milowy na drodze do sztucznej inteligencji.

Grok autorstwa xAI: nowy pretendent do konwersacyjnej sztucznej inteligencji

Grok, opracowany przez firmę xAI Elona Muska, jawi się jako znaczący gracz w trendzie AI dotyczącym botów konwersacyjnych, podobnie jak ChatGPT OpenAI. Ten bot AI wyróżnia się zaawansowanymi możliwościami przetwarzania języka naturalnego i możliwością prowadzenia znaczących rozmów uwzględniających kontekst.

Rozwój Groka odzwierciedla rosnący trend sztucznej inteligencji polegający na tworzeniu bardziej wyrafinowanych, intuicyjnych i przyjaznych dla użytkownika interfejsów konwersacyjnych. Interfejsy te nie ograniczają się tylko do aplikacji do obsługi klienta, ale stają się coraz bardziej integralną częścią różnych dziedzin, w tym edukacji, opieki zdrowotnej i pomocy osobistej.

Te trendy w zakresie sztucznej inteligencji, AGI i Grok, to tylko wierzchołek góry lodowej w roku, który zapowiada wykładniczy wzrost i innowacje w dziedzinie sztucznej inteligencji. W miarę ciągłego rozwoju sztucznej inteligencji zmieni się ona na nowo, w jaki sposób wchodzimy w interakcję z technologią i w jaki sposób technologia z kolei kształtuje nasz świat.

Eksperci przewidują trendy w zakresie sztucznej inteligencji na rok 2024

Gdy poruszamy się po ewoluującym krajobrazie sztucznej inteligencji, spostrzeżenia ekspertów branżowych zapewniają cenne prognozy dotyczące przyszłości. Dwie znaczące postacie, Stephen Anthony i Vala Afshar, podzieliły się swoimi prognozami dotyczącymi trendów w zakresie sztucznej inteligencji na rok 2024, dając wgląd w ekscytujący postęp i zmiany, których możemy się spodziewać.
Stephen Anthony, twórca AI Top Rank, udostępnił niedawno za pośrednictwem X (wcześniej Twittera) swoje 15 przewidywań dotyczących trendów w zakresie sztucznej inteligencji w 2024 r. Jego prognozy obejmują szeroki zakres rozwoju, wskazując zróżnicowaną i dynamiczną przyszłość sztucznej inteligencji. On napisali:

15 prognoz dotyczących trendów AI w 2024 r.:

• AGI
• Grok
• OpenAI
• Telepatia
• Osobista sztuczna inteligencja
• Synchronicity
• Roboty humanoidalne
• Pojazdy autonomiczne
• Zautomatyzowane przedsiębiorstwa
• Decentralizacja
• Cenzura
• Prywatności
• GPT
• xAI

Prognozy Vali Afshar: trendy AI na rok 2024

Vala Afshar, główna ewangelistka cyfrowa w Salesforce, również podzieliła się głębokimi spostrzeżeniami spostrzeżenia w przewidywane Trendy AI na rok 2024, szczególnie podkreślając jego pogłębiający się wpływ na świat biznesu i codzienne życie konsumentów. Czerpiąc z badań Forrestera, prognozy Afshara podkreślają przyszłość ściśle powiązaną z postępem sztucznej inteligencji.

Afshar przewiduje znaczącą zmianę w zaangażowaniu konsumentów w generatywną sztuczną inteligencję, stwierdzając, że „60% sceptyków będzie korzystać (i pokocha) generatywną sztuczną inteligencję – wiedząc o tym lub nie”. To stwierdzenie podkreśla transformacyjną zmianę w interakcji społeczeństwa z sztuczną inteligencją, polegającą na przejściu od sceptycyzmu do powszechnej akceptacji i zaufania.

W sferze biznesu Afshar przewiduje, że sztuczna inteligencja będzie katalizatorem zwiększonej produktywności i kreatywności. Wskazuje: „Inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją w przedsiębiorstwach zwiększą produktywność i kreatywne rozwiązywanie problemów o 50%”. Odzwierciedla to znaczny wzrost w porównaniu z obecnymi poziomami, przy których projekty AI osiągnęły już poprawę wydajności aż o 40%, szczególnie w zadaniach związanych z tworzeniem oprogramowania.

Afshar podkreśla także ewoluującą rolę sztucznej inteligencji w marketingu i brandingu. Podkreśla zaangażowanie głównych agencji w sztuczną inteligencję, mówiąc: „10 najlepszych agencji wyda 50 milionów dolarów na partnerstwa w celu tworzenia niestandardowych rozwiązań AI dla klientów korporacyjnych”. Inwestycja ta pokazuje rosnące uznanie dla potencjału sztucznej inteligencji w zakresie zrewolucjonizowania strategii marek i zaangażowania konsumentów.

Te spostrzeżenia Afshara ukazują krajobraz, w którym sztuczna inteligencja to nie tylko narzędzie technologiczne, ale podstawowy element zmieniający strategie biznesowe, doświadczenia konsumentów i interakcje społeczne w 2024 r.

Modele głębokiego uczenia się: przodowanie w trendzie AI

Modele głębokiego uczenia się odegrały kluczową rolę w napędzaniu rewolucji w zakresie sztucznej inteligencji, oferując przełomowe postępy w różnych sektorach. Do najbardziej znanych i wpływowych modeli głębokiego uczenia się w 2023 r. należą:
Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN): Sieci CNN, znane również jako ConvNet, opracowane przez Yanna LeCuna w 1988 r., służą głównie do przetwarzania obrazu i wykrywania obiektów. Składają się z wielu warstw i początkowo zostały zaprojektowane do rozpoznawania znaków, takich jak kody pocztowe i cyfry.

Długoterminowe sieci pamięci (LSTM): rodzaj rekurencyjnej sieci neuronowej. Sieci LSTM są znane ze swojej zdolności do uczenia się i zapamiętywania zależności długoterminowych, co czyni je niezwykle przydatnymi w przewidywaniu szeregów czasowych, rozpoznawaniu mowy, komponowaniu muzyki, a nawet w rozwój farmaceutyczny.

Generacyjne sieci kontradyktoryjne (GAN): Te generatywne algorytmy głębokiego uczenia się służą do tworzenia nowych instancji danych przypominających dane szkoleniowe. Sieci GAN składają się z generatora, który uczy się generować fałszywe dane, oraz dyskryminatora, który uczy się odróżniać dane rzeczywiste od wygenerowanych. Zaobserwowali zwiększone zastosowanie w ulepszaniu obrazów astronomicznych, symulowaniu soczewkowania grawitacyjnego na potrzeby badań ciemnej materii i zwiększaniu rozdzielczości tekstur w grach wideo.

Modele te reprezentują tylko kilka przykładów technologii głębokiego uczenia się, które stanowią awangardę rewolucji sztucznej inteligencji. Ich zastosowania obejmują poprawę rozpoznawania obrazów i mowy, a także wprowadzanie innowacji w grach i badaniach naukowych, podkreślając transformacyjny wpływ głębokiego uczenia się na dzisiejszy krajobraz sztucznej inteligencji.

Wiadomości dotyczące uczenia maszynowego: najnowsze osiągnięcia

Dotrzymując kroku postępom w zakresie głębokiego uczenia się, szersza dziedzina uczenia maszynowego również doświadcza gwałtownego wzrostu innowacji i zastosowań. Ostatnie osiągnięcia w zakresie uczenia maszynowego nie tylko ulepszają istniejące technologie, ale także torują drogę nowym możliwościom.

Jednym z najbardziej znaczących osiągnięć jest udoskonalenie algorytmów uczenia się bez i częściowo nadzorowanego. Postępy te umożliwiają maszynom uczenie się i wyciąganie wniosków z nieustrukturyzowanych danych bez interwencji człowieka, otwierając nowe granice w badaniach i zastosowaniach sztucznej inteligencji.

Kolejnym godnym uwagi osiągnięciem jest integracja uczenia maszynowego z analizą dużych zbiorów danych. To połączenie umożliwia bardziej wyrafinowaną i predykcyjną analitykę, umożliwiając firmom i organizacjom uzyskanie głębszego wglądu w zachowania konsumentów, trendy rynkowe i efektywność operacyjną.

Co więcej, coraz większy nacisk kładzie się na uczynienie modeli uczenia maszynowego bardziej przystępnymi i przejrzystymi. To przejście w stronę wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI) ma kluczowe znaczenie w sektorach takich jak opieka zdrowotna i finanse, gdzie zrozumienie procesu decyzyjnego systemów sztucznej inteligencji jest równie ważne jak same decyzje.

Ponadto dziedzina uczenia się przez wzmacnianie odnotowała znaczny rozwój. Ten obszar uczenia maszynowego, który koncentruje się na tym, jak agenci powinni podejmować działania w środowisku, aby zmaksymalizować pewne pojęcie skumulowanej nagrody, staje się coraz bardziej istotny w rzeczywistych scenariuszach, takich jak robotyka i zautomatyzowane systemy sterowania.

Najważniejsze trendy AI w kryptowalutach

Kryptowaluty AI to waluty cyfrowe, które wykorzystują technologie sztucznej inteligencji w celu ulepszenia różnych aspektów ich funkcjonalności i ekosystemu. Te kryptowaluty integrują sztuczną inteligencję w celu poprawy bezpieczeństwa, efektywności handlu, dokładności prognoz rynkowych i ogólnego doświadczenia użytkownika. W oparciu o wiedzę i wspomniane powyżej trendy AI inwestorzy mogą spróbować przewidzieć, które tokeny AI mogą odnotować największy wzrost.

Czym są kryptowaluty AI?

Kryptowaluty AI to nowatorska integracja technologii sztucznej inteligencji (AI) z platformami blockchain i kryptowalutami. Są to zasadniczo tokeny kryptograficzne wykorzystywane do zasilania projektów, aplikacji i usług związanych ze sztuczną inteligencją na platformach blockchain.

Te kryptowaluty są zwykle kojarzone ze zdecentralizowanymi projektami opartymi na sztucznej inteligencji, automatyzującymi różne aspekty życia i poprawiającymi skalowalność. Integracja sztucznej inteligencji w tych projektach to nie tylko nowość; zasadniczo zwiększa ich funkcjonalność. Sztuczna inteligencja pomaga automatyzować i optymalizować procesy, pomaga wykrywać nieuczciwe transakcje i przyczynia się do tworzenia modeli predykcyjnych. Ponadto ułatwia tworzenie zdecentralizowanych organizacji autonomicznych (DAO) i inteligentnych kontraktów, które działają niezależnie od interwencji człowieka.

Monety AI służą jako bramy do platform opartych na sztucznej inteligencji, umożliwiając użytkownikom kupowanie i korzystanie z oferowanych produktów lub usług. Integracja sztucznej inteligencji z przedsięwzięciami typu blockchain wprowadza inteligentne rozwiązania do świata kryptowalut, łącząc solidność technologii blockchain z zaawansowanymi możliwościami analitycznymi sztucznej inteligencji.

W istocie kryptowaluty AI reprezentują konwergencję dwóch najnowocześniejszych technologii: blockchain i sztucznej inteligencji. To połączenie otwiera niezliczone możliwości innowacji w przestrzeni kryptowalut, od zwiększenia bezpieczeństwa i wydajności po wprowadzenie zupełnie nowych funkcjonalności, które wcześniej były nieosiągalne. W miarę ciągłego rozwoju sztucznej inteligencji oczekuje się, że jej rola w świecie kryptowalut będzie rosnąć, co doprowadzi do powstania bardziej wyrafinowanych, bezpiecznych i przyjaznych dla użytkownika platform finansów cyfrowych.

Te kryptowaluty przodują w trendzie AI

W poniższej sekcji omówiono niektóre z największych altcoinów AI, uszeregowanych według kapitalizacji rynkowej. Tokeny te reprezentują czołowe miejsce na styku sztucznej inteligencji i kryptowaluty, każdy z nich ma swoje unikalne podejście i wkład w tę dziedzinę.

Injective INJ: Lider trendów AI według kapitalizacji rynkowej

Injective to blockchain zaprojektowany do tworzenia solidnych i interoperacyjnych aplikacji zdecentralizowanych finansów (DeFi). Koncentruje się na replikowaniu niektórych tradycyjnych usług finansowych za pośrednictwem inteligentnych kontraktów, w tym zdecentralizowanych giełd (DEX), protokołów udzielania/pożyczania i rynków instrumentów pochodnych.

Założony w 2018 r. przez Erica Chena i Alberta Chona, Injective osiągnął kluczowe kamienie milowe, w tym wydanie w sieci głównej pod koniec 2021 r. i możliwości inteligentnych kontraktów pod koniec 2022 r. Projekt zyskał wsparcie ze strony głównych inwestorów kryptowalut, takich jak Binance, oraz grup kapitału wysokiego ryzyka, takich jak Pantera i Skocz do kryptowaluty.

Podstawową rolą Injective jest oferowanie programistom modułów oprogramowania do tworzenia rozwiązań DeFi. Jego ekosystem wspiera naturalną interoperacyjność, umożliwiając protokołom DeFi interakcję i wzajemny dostęp do płynności. Wykorzystuje również częste aukcje wsadowe, aby rozwiązać najważniejsze problemy w DEX-ach.

Zastrzyk wyjątkowy zaletą jest płynna integracja sztucznej inteligencji z jej ramami operacyjnymi, optymalizująca działania handlowe. Algorytmy sztucznej inteligencji stosowane w Injective Protocol mają na celu zapewnienie optymalnych cen osobom zajmującym się obrotem instrumentami pochodnymi, przyczyniając się do powstania wysoce płynnego środowiska przy minimalnych opłatach transakcyjnych. Ta integracja sztucznej inteligencji z jej strukturą odgrywa kluczową rolę w poprawie ogólnego doświadczenia handlowego i wydajności na platformie.

Oprócz wspomnianych wcześniej podstawowych funkcjonalności i celów Injective, ta integracja sztucznej inteligencji oznacza znaczący postęp w dziedzinie technologii DeFi i blockchain. Wykorzystanie przez Injective algorytmów AI do optymalizacji cen w handlu instrumentami pochodnymi pozycjonuje ją jako pionierską platformę na skrzyżowaniu sztucznej inteligencji i kryptowaluty.

Wykres (GRT)

Graph jest znaczącym graczem w przestrzeni kryptowalut AI, działającym jako protokół indeksujący do wysyłania zapytań o dane dla sieci jak Ethereum, Arbitrum i IPFS. Odgrywa kluczową rolę w zasilaniu wielu aplikacji w DeFi i szerszym ekosystemie Web3.

Graph umożliwia tworzenie i publikację otwartych interfejsów API, zwanych podgrafami, do których można odpytywać za pomocą GraphQL w celu pobrania danych blockchain. Ta funkcjonalność jest szeroko wykorzystywana, a tysiące programistów wdrożyło ponad 3,000 podgrafów dla różnych zdecentralizowanych aplikacji (DApps), w tym Uniswap, Synthetix, Aragon i innych.

The Graph ma silną globalną społeczność, z ponad 200 węzłami indeksującymi i ponad 2,000 kuratorów w ramach programu kuratorów. Zebrała znaczne fundusze na rozwój sieci od strategicznych VC i wpływowych osób w społeczności blockchain, w tym Coinbase Ventures i ParaFi Capital.

Jeśli chodzi o tokenomię, The Graph wykorzystuje Graph Token (GRT), token ERC-20 na blockchainie Ethereum. GRT to token pracy używany przez osoby indeksujące, kuratorów i delegatów w celu świadczenia usług indeksowania i kurowania w sieci. Uczestnicy sieci mogą uzyskiwać dochód proporcjonalny do ilości wykonanej pracy i swojego udziału w podatku GRT, co zachęca do aktywnego uczestnictwa i wkładu w rozwój i utrzymanie sieci.

Render Network (RNDR): nowy konkurent w trendzie AI

Render Network (RNDR) to zdecentralizowana platforma renderowania zaprojektowana w celu wykorzystania niewykorzystanych cykli procesora graficznego do produkcji multimediów. Łączy twórców treści z dostawcami procesorów graficznych, optymalizując wykorzystanie zasobów i umożliwiając ekonomiczny dostęp do mocy procesora graficznego. Token Render Network, RNDR, zachęca węzły do ​​udostępniania swojej mocy obliczeniowej, ułatwiając wydajne renderowanie treści wirtualnych i interakcję z wciągającymi środowiskami 3D​​.

Render Network działa w oparciu o proces obejmujący przesyłanie zadań przez twórców treści, mechanizm dynamicznej wyceny, efektywną dystrybucję zadań między dostawcami procesorów graficznych oraz bezproblemową weryfikację w celu zapewnienia jakości renderowanych wyników.

Kluczowy aspekt sieci renderującej ewolucja jest partnerstwo ze zdecentralizowaną usługą w chmurze io.net. Celem tej współpracy jest poszerzenie oferty dostawców procesorów graficznych zajmujących się sztuczną inteligencją i utworzenie największej na świecie zdecentralizowanej sieci infrastruktury fizycznej (DePIN) dla sztucznej inteligencji. Integracja Render Network z io.net rozszerza jej możliwości poza renderowanie na aplikacje do uczenia maszynowego, podkreślając zaangażowanie firmy w spełnianie rosnących wymagań AI i uczenia maszynowego.

Ta ekspansja na aplikacje AI stanowi znaczący krok dla Render Network, wskazując szersze zastosowanie dla jej dostawców rozproszonych procesorów graficznych. Ułatwiając rozwój sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, Render Network plasuje się w czołówce trendów w zakresie sztucznej inteligencji kryptowalut, demonstrując potencjał technologii blockchain we wspieraniu zaawansowanych potrzeb obliczeniowych.

Sieć Theta (THETA)

Theta Network, oparta na blockchain sieć do strumieniowego przesyłania wideo, została uruchomiona w 2019 roku w celu decentralizacji i optymalizacji procesu dostarczania treści wideo. W skład jego rady doradczej wchodzą Steve Chen, współzałożyciel YouTube i Justin Kan, współzałożyciel Twitcha. Natywny token sieci, THETA, służy do zadań związanych z zarządzaniem i jest wspierany przez głównych graczy, takich jak Google i Sony Europe.

Theta ma na celu ulepszenie branży strumieniowego przesyłania wideo poprzez rozwiązanie problemów centralizacji, infrastruktury i kosztów, z korzyścią dla użytkowników końcowych i twórców treści. Założony przez Mitcha Liu i Jieyi Longa zespół Theta wnosi bogate doświadczenie w branży gier, wideo i systemów rozproszonych. Ich wiedza specjalistyczna jest kluczowa w rozwoju Thety, która obejmuje zdecentralizowane aplikacje (DApps) na jej platformie.

Tym, co wyróżnia firmę Theta, jest jej podejście do decentralizacji przesyłania strumieniowego wideo, dostarczania danych i przetwarzania brzegowego, dzięki czemu procesy te są bardziej wydajne i opłacalne. W sieci znajdują się dwa natywne tokeny: Theta (THETA) do zarządzania i Theta Fuel (TFUEL) do operacji. Model Theta nagradza widzów za udostępnianie zasobów sieciowych i oferuje platformę typu open source z uprawnieniami do zarządzania dla posiadaczy tokenów.

Zastosowanie sztucznej inteligencji firmy Theta jest szczególnie zaawansowane dzięki partnerstwu z FedML, współpracującą/stowarzyszoną platformą uczenia maszynowego i brzegowej sztucznej inteligencji. Ta współpraca koncentruje się na wykorzystaniu sieci brzegowej Theta, obsługiwanej przez tysiące zdecentralizowanych węzłów, do wspólnego uczenia maszynowego i przypadków użycia sztucznej inteligencji. Partnerstwo kładzie nacisk na generatywną sztuczną inteligencję i rekomendowanie treści, umożliwiając wspólne szkolenie na dużą skalę z zachowaniem prywatności w zakresie modeli sztucznej inteligencji oraz wdrażanie modeli sztucznej inteligencji w celu spersonalizowanych rekomendacji treści.

Sieć oaz (ROSE)

Oasis Network, znana również pod nazwą ROSE, to platforma blockchain skupiona na prywatności. Został zaprojektowany do obsługi zdecentralizowanych aplikacji (dApps) i różnych przypadków użycia blockchain, kładąc nacisk na prywatność i skalowalną, bezpieczną obsługę danych.

Projekt aktywnie wykorzystuje technologię sztucznej inteligencji poprzez różne partnerstwa i inicjatywy mające na celu zwiększenie prywatności i suwerenności danych w ekosystemie blockchain. Dlatego Oasis współpracuje z Personal.ai w celu opracowania rurociągów dla sztucznej inteligencji, które chronią indywidualne dane. Współpraca ma na celu opracowanie konwersacyjnych modeli sztucznej inteligencji, które chronią indywidualne dane. Osiąga to, zezwalając na szkolenie sztucznej inteligencji z wykorzystaniem danych danej osoby wyłącznie w drodze weryfikowalnego, zatwierdzonego dostępu, chroniąc w ten sposób twórców i ich społeczności internetowe.

Co ciekawe, w ramach projektu nawiązano sojusz z jednostką ds. sztucznej inteligencji firmy Meta Platforms Inc. Partnerstwo to ma na celu rozwój możliwości sztucznej inteligencji, chociaż w cytowanym źródle nie podano szczegółowych szczegółów inicjatyw lub projektów w ramach tego sojuszu. Taka współpraca z dużą firmą technologiczną wskazuje na znaczną inwestycję w integrację technologii AI z ekosystemem Oasis.

Często zadawane pytania: Trendy AI

Co to jest ten nowy trend w zakresie sztucznej inteligencji?

Najnowszym trendem AI jest konwergencja AI z technologią blockchain, prowadząca do rozwoju kryptowalut AI i zdecentralizowanych aplikacji AI.

Jakie są aktualne trendy w sztucznej inteligencji 2024?

Kluczowe trendy obejmują generatywną sztuczną inteligencję, oparte na współpracy uczenie maszynowe, sztuczną inteligencję w zdecentralizowanych finansach oraz postępy w cyberbezpieczeństwie opartym na sztucznej inteligencji.

Jaki jest nowy trend w zakresie sztucznej inteligencji?

Istotnym trendem jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do spersonalizowanego rekomendowania treści, zintegrowanego uczenia się oraz ulepszania strumieniowania wideo i wrażeń z gier.

Jakie są nowe technologie sztucznej inteligencji?

Pojawiające się technologie sztucznej inteligencji obejmują sztuczną inteligencję kwantową, sztuczną inteligencję neurosymboliczną, sztuczną inteligencję brzegową i zdecentralizowane aplikacje oparte na sztucznej inteligencji.

Jakie są najnowsze trendy w projektowaniu AI?

Trendy w projektowaniu sztucznej inteligencji skupiają się na interfejsach zorientowanych na użytkownika, sztucznej inteligencji w branżach kreatywnych, takich jak moda i architektura, oraz integracji sztucznej inteligencji w projektowaniu doświadczeń użytkownika.

Jakie są obecne trendy w zakresie sztucznej inteligencji?

Obecne trendy obejmują sztuczną inteligencję w kryptowalutach, zdecentralizowane finanse oraz rosnące wykorzystanie sztucznej inteligencji w analizie danych i modelowaniu predykcyjnym.

Jakie są nowe trendy w sztucznej inteligencji?

Nowe trendy obejmują sztuczną inteligencję w technologii blockchain, zaawansowane modele uczenia maszynowego w różnych sektorach oraz zastosowania sztucznej inteligencji w obliczeniach brzegowych i sieciach dostarczania treści.

Jakie są najnowsze osiągnięcia w uczeniu maszynowym?

Zmiany obejmują postęp w uczeniu się stowarzyszonym, cyberbezpieczeństwie opartym na sztucznej inteligencji oraz rozwój uczenia się bez nadzoru i uczenia się przez wzmacnianie.

Jakie są obecne trendy w branży AI?

Branża sztucznej inteligencji dostrzega trendy takie jak sztuczna inteligencja w usługach finansowych, opiece zdrowotnej i rozrywce, przy rosnącym nacisku na etyczną sztuczną inteligencję i zarządzanie nią.

Jak sztuczna inteligencja zyskuje na popularności w różnych sektorach?

Sztuczna inteligencja zyskuje na popularności w sektorach takich jak opieka zdrowotna, finanse, edukacja i rozrywka, oferując różnorodne zastosowania, od narzędzi diagnostycznych po spersonalizowaną naukę i rekomendacje dotyczące treści.

Jakie są najnowsze trendy w zakresie uczenia maszynowego?

Najnowsze trendy obejmują rozwój platform uczenia maszynowego niewymagających i niewymagających kodu, wbudowane uczenie maszynowe (TinyML) oraz rosnące wykorzystanie uczenia maszynowego w operacjach biznesowych (MLops).

Jakie innowacje pojawiają się w technologii głębokiego uczenia się?

Innowacje obejmują udoskonalenia w architekturze sieci neuronowych, głębokie uczenie się do przetwarzania języka naturalnego oraz zastosowanie głębokiego uczenia się w systemach autonomicznych i robotyce.

Jak ewoluuje trend AI w ostatnich czasach?

Trend AI ewoluuje w kierunku bardziej zintegrowanych i zdecentralizowanych aplikacji, z naciskiem na poprawę doświadczeń użytkowników i poszerzanie możliwości AI w różnych branżach.

Jakie jest pięć najważniejszych innowacji w zakresie sztucznej inteligencji?

Do najważniejszych innowacji w zakresie sztucznej inteligencji zalicza się sztuczną inteligencję w technologii blockchain, postępy w zakresie generatywnej sztucznej inteligencji, rozwiązania w zakresie cyberbezpieczeństwa oparte na sztucznej inteligencji, uczenie się stowarzyszone oraz zastosowania sztucznej inteligencji w diagnostyce opieki zdrowotnej.

Jak głębokie uczenie się jest dziś wykorzystywane w sztucznej inteligencji?

Głębokie uczenie wspomaga rozpoznawanie obrazu i mowy, napędza analizę predykcyjną i działa w systemach autonomicznych. Personalizuje także doświadczenia użytkowników na różnych platformach cyfrowych.

Jakie są nowe technologie AI?

Pojawiające się technologie sztucznej inteligencji obejmują obliczenia kwantowe w sztucznej inteligencji, aplikacje blockchain oparte na sztucznej inteligencji, zaawansowane modele uczenia maszynowego do analizy dużych zbiorów danych oraz sztuczną inteligencję w przetwarzaniu brzegowym.

Jakie pięć przełomów w sztucznej inteligencji warto obejrzeć?

Przełomy, które warto obserwować, obejmują sztuczną inteligencję w zdecentralizowanych finansach, zaawansowane modele przetwarzania języka naturalnego, sztuczną inteligencję w predykcyjnej opiece zdrowotnej, inteligentną infrastrukturę miejską opartą na sztucznej inteligencji oraz innowacje w sztucznej inteligencji na rzecz zrównoważonego rozwoju środowiska.

Polecane zdjęcie z iStock

Zastrzeżenie: Artykuł ma wyłącznie charakter edukacyjny. Nie odzwierciedla opinii NewsBTC na temat kupna, sprzedaży lub utrzymywania jakichkolwiek inwestycji, a inwestowanie wiąże się oczywiście z ryzykiem. Przed podjęciem jakichkolwiek decyzji inwestycyjnych zaleca się przeprowadzenie własnych badań. Korzystaj z informacji zawartych na tej stronie wyłącznie na własne ryzyko.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.newsbtc.com/crypto/ai-trend-crypto-best-altcoins-deep-learning-models/