Tendința AI în Crypto: Cele mai bune Altcoins și modele de învățare profundă

Tendință AI a făcut un salt înainte semnificativ în 2023, remodelând înțelegerea noastră despre ceea ce este posibil. Pe măsură ce ne aprofundăm în 2024, aceste progrese nu sunt doar teoretice; sunt practice, influente și profund împletite cu diverse sectoare, în special criptomonede.

În fruntea acestei revoluții se află modelele de învățare profundă, algoritmii sofisticați care au devenit puterea care conduce ultimele tendințe AI. Aceste modele nu numai că transformă industriile tradiționale, ci au și un impact profund în spațiul cripto. Acest articol explorează sinergia dintre AI și cripto, dezvăluind modul în care tendințele AI influențează viitorul monedelor digitale și nu numai.

Tendința AI: înțelegerea hype-ului

În 2023, peisajul AI a fost martor la o serie de descoperiri care au catalizat ceea ce mulți numesc acum revoluția AI. Anul a fost marcat de pași semnificativi în diferite domenii ale AI, de la chatbot până la crearea de conținut, toate contribuind la imensul hype din jurul AI astăzi.

Un jucător cheie în această revoluție a fost ChatGPT de la OpenAI, o IA conversațională care a demonstrat capacități fără precedent în procesarea limbajului natural. Succesul său a pus bazele pentru o acceptare mai largă și pentru integrarea inteligenței artificiale în aplicațiile de zi cu zi, făcând interacțiunile cu mașinile mai fluide și mai intuitive decât oricând.

Simultan, Google Bard a apărut ca o altă figură proeminentă în narațiunea AI. Concurând pe tărâmul modelelor de limbaj avansate, Bard a prezentat potențialul AI în înțelegerea și generarea de text asemănător unui om, alimentând și mai mult concurența și inovația în procesarea limbajului AI.

Trends AI Beyond ChatGPT

Dar tendința AI din 2023 s-a extins dincolo de chatboți. În domeniul creării de conținut, instrumentele AI au revoluționat modul în care producem și consumăm conținut digital. Platformele bazate pe inteligența artificială le-au permis creatorilor să genereze conținut scris, să proiecteze grafică și chiar să compună muzică cu o eficiență și o creativitate care înainte erau de neatins. Această democratizare a creării de conținut a deschis noi căi de exprimare și comunicare, făcându-l o piatră de temelie a hype-ului AI.

Tehnologiile video și de generare a imaginilor au înregistrat, de asemenea, progrese inovatoare. Algoritmii AI au devenit capabili să creeze imagini și animații de înaltă calitate, anterior domeniului artiștilor umani calificați și al editorilor video. Această schimbare nu numai că a accelerat procesul de producție a conținutului, dar a ridicat și discuții importante despre rolul inteligenței artificiale în industriile creative.

Aceste evoluții în chatbot, crearea de conținut și generarea vizuală au contribuit în mod colectiv la creșterea interesului și a investițiilor în tehnologiile AI. Afacerile, mari și mici, au început să exploreze modul în care AI le-ar putea revoluționa operațiunile, în timp ce consumatorii s-au obișnuit mai mult cu experiențele bazate pe inteligență artificială în viața lor de zi cu zi.

Prin urmare, anul 2023 reprezintă un moment esențial în istoria AI. A fost un an în care capacitățile AI nu au fost doar testate, ci și îmbrățișate la o scară nemaivăzută până acum. Acest lucru a pregătit scena pentru hype-ul de care se bucură AI astăzi - un hype bazat pe progrese tangibile și aplicații din lumea reală care continuă să modeleze realitățile noastre digitale și fizice.

Tendințe cheie în AI

Pe măsură ce ne aprofundăm în complexitatea evoluției AI, mai multe tendințe cheie ale AI ies în evidență, dând o imagine vie a modului în care AI remodelează peisajul tehnologic.

1. Progrese în procesarea limbajului natural (NLP):

În 2023, tehnologiile NLP au făcut progrese semnificative, exemplificate de sisteme precum ChatGPT de la OpenAI și Google Bard. Aceste platforme au îmbunătățit capacitatea inteligenței artificiale de a înțelege, interpreta și genera un limbaj asemănător omului, ceea ce duce la interacțiuni mai sofisticate și fără întreruperi între oameni și mașini.

2. AI în automatizare și robotică:

Rolul AI în automatizare s-a extins dincolo de producția tradițională în industriile de servicii, asistența medicală și logistică. Robotica, alimentată de AI, este acum mai abil în îndeplinirea sarcinilor complexe, de la operații complicate până la gestionarea eficientă a depozitelor, prezentând versatilitatea AI în diverse aplicații practice.

3. Analiza datelor și luarea deciziilor bazate pe inteligență artificială:

Companiile folosesc din ce în ce mai mult AI pentru luarea deciziilor bazate pe date. Algoritmii AI pot analiza seturi vaste de date pentru a descoperi modele și perspective, ajutând în domenii precum analiza pieței, predicția comportamentului clienților și managementul riscurilor, devenind astfel un instrument de neprețuit pentru companii.

4. IA etică și guvernare:

Odată cu influența tot mai mare a inteligenței artificiale, considerentele etice și guvernanța au devenit mai critice. Comunitatea AI se concentrează pe dezvoltarea de ghiduri și cadre etice pentru a asigura utilizarea responsabilă a AI, în special în ceea ce privește confidențialitatea, părtinirea și transparența.

5. AI în crearea de conținut:

AI a revoluționat crearea de conținut, permițând generarea de conținut scris, vizual și auditiv la o scară fără precedent. Instrumentele pentru crearea de conținut bazată pe inteligență artificială devin din ce în ce mai accesibile, permițând creatorilor să producă conținut de înaltă calitate cu un efort minim.

6. Experiențe personalizate AI:

Personalizarea a devenit un punct cheie în dezvoltarea AI. Sistemele AI sunt acum mai bine echipate pentru a oferi recomandări și experiențe personalizate în sectoare precum comerțul electronic, divertisment și sănătate, sporind implicarea și satisfacția utilizatorilor.

7. AI și securitate cibernetică:

Pe măsură ce amenințările cibernetice evoluează, la fel evoluează și rolul AI în securitatea cibernetică. Algoritmii AI sunt folosiți pentru a prezice, detecta și răspunde amenințărilor cibernetice cu o precizie și o viteză mai mare, devenind o componentă esențială a strategiilor moderne de securitate cibernetică.

8. AI în asistența medicală:

Aplicația AI în domeniul sănătății este martorul unei creșteri exponențiale, de la diagnosticare și îngrijire a pacienților până la descoperirea medicamentelor și epidemiologie. AI permite diagnostice mai precise, planuri de tratament personalizate și rezultate mai bune pentru pacient.

Noi tendințe AI pentru 2024

Peisajul AI în 2024 este plin de inovații, marcat de progrese semnificative și tendințe emergente în IA. Două dintre cele mai notabile dezvoltări din acest domeniu sunt AGI și Grok, fiecare reprezentând un pas unic în tehnologia AI.

AGI: Căutarea Inteligenței Generale Artificiale

Inteligența generală artificială (AGI) se află în fruntea tendințelor de inteligență artificială pentru 2024. AGI este o schimbare de paradigmă de la modelele actuale de inteligență artificială care excelează în sarcini specifice (deseori denumită Inteligență îngustă artificială sau ANI) la o formă mai holistică de inteligență. asemănătoare cu cunoașterea umană. Scopul AGI este de a crea mașini care pot învăța, raționa și aplica în mod independent cunoștințele într-o gamă largă de sarcini și discipline, la fel ca o ființă umană. Această dezvoltare reprezintă nu doar un salt tehnologic, ci și o piatră de hotar filosofică și etică semnificativă în călătoria AI.

Grok By xAI: Un nou concurent în IA conversațională

Grok, dezvoltat de compania xAI a lui Elon Musk, apare ca un jucător important în tendința AI a roboților conversaționali, asemănător cu ChatGPT de la OpenAI. Acest bot AI se distinge prin capacitățile sale avansate de procesare a limbajului natural și prin capacitatea sa de a se angaja în conversații semnificative, conștiente de context.

Dezvoltarea lui Grok reflectă o tendință în creștere de AI de a crea interfețe conversaționale mai sofisticate, intuitive și mai ușor de utilizat. Aceste interfețe nu se limitează doar la aplicațiile de servicii pentru clienți, ci devin din ce în ce mai integrante în diverse domenii, inclusiv educație, asistență medicală și asistență personală.

Aceste tendințe AI, AGI și Grok, sunt doar vârful aisbergului într-un an care promite creștere exponențială și inovație în AI. Pe măsură ce AI continuă să evolueze, se pregătește să redefinească modul în care interacționăm cu tehnologia și modul în care tehnologia, la rândul său, modelează lumea noastră.

Experții prezic tendințele AI pentru 2024

Pe măsură ce navigăm prin peisajul evolutiv al inteligenței artificiale, informațiile experților din industrie oferă o previziune valoroasă asupra a ceea ce ne rezervă viitorul. Două figuri notabile, Stephen Anthony și Vala Afshar, și-au împărtășit predicțiile pentru tendințele AI din 2024, oferind o privire asupra progreselor și schimbărilor interesante la care ne putem aștepta.
Stephen Anthony, creatorul AI Top Rank, a împărtășit recent prin X (fostul Twitter) cele 15 predicții ale sale pentru tendințele AI în 2024. Prognozele sale cuprind o gamă largă de evoluții, indicând un viitor divers și dinamic pentru AI. El postat:

15 previziuni pentru tendințele AI în 2024:

• AGI
• grok
• OpenAI
• Telepatie
• AI personal
• Sincronicitate
• Roboți umanoizi
• Vehicule cu conducere autonomă
• Afaceri automatizate
• Descentralizare
• Cenzură
• Privacy
• GPT-uri
• xAI

Previziunile lui Vala Afshar: tendințe AI pentru 2024

Vala Afshar, evanghelist șef digital pentru Salesforce, a împărtășit, de asemenea, profund perspective în anticipat Tendințele AI pentru 2024, subliniind în special influența sa din ce în ce mai profundă în lumea afacerilor și în viața de zi cu zi a consumatorilor. Pornind din cercetările lui Forrester, proiecțiile lui Afshar subliniază un viitor profund împletit cu progresele AI.

Afshar prezice o schimbare semnificativă în implicarea consumatorilor cu inteligența artificială generativă, afirmând: „60% dintre sceptici vor folosi (și vor iubi) inteligența artificială generativă – știind-o sau nu”. Această declarație subliniază o schimbare transformatoare în interacțiunea publicului cu AI, trecând de la scepticism la acceptarea și încrederea pe scară largă.

În domeniul afacerilor, Afshar prevede AI ca un catalizator pentru o productivitate și creativitate sporite. El subliniază: „Inițiativele AI ale întreprinderii vor crește productivitatea și soluționarea creativă a problemelor cu 50%”. Acest lucru reflectă o creștere substanțială față de nivelurile actuale, unde proiectele AI au obținut deja o îmbunătățire cu până la 40% a eficienței, în special în sarcinile de dezvoltare de software.

Afshar subliniază, de asemenea, rolul în evoluție al inteligenței artificiale în marketing și branding. El subliniază angajamentul agențiilor majore față de AI, spunând: „Primele 10 agenții vor cheltui 50 de milioane de dolari în parteneriate pentru a construi soluții personalizate de AI pentru clienții întreprinderilor”. Această investiție demonstrează recunoașterea în creștere a potențialului AI de a revoluționa strategiile de brand și implicarea consumatorilor.

Aceste perspective de la Afshar dezvăluie un peisaj în care AI nu este doar un instrument tehnologic, ci o componentă fundamentală care remodelează strategiile de afaceri, experiențele consumatorilor și interacțiunile societale în 2024.

Modele de învățare profundă: vârful de lance al tendinței AI

Modelele de învățare profundă au fost esențiale în conducerea revoluției AI, oferind progrese inovatoare în diferite sectoare. În 2023, unele dintre cele mai cunoscute și influente modele de învățare profundă includ:
Rețele neuronale convoluționale (CNN): Dezvoltate de Yann LeCun în 1988, CNN-urile, cunoscute și sub numele de ConvNets, sunt utilizate în principal pentru procesarea imaginilor și detectarea obiectelor. Acestea constau din mai multe straturi și au fost inițial concepute pentru a recunoaște caractere precum codurile poștale și cifrele.

Rețele de memorie pe termen lung (LSTM): un tip de rețea neuronală recurentă, LSTM-urile sunt cunoscute pentru capacitatea lor de a învăța și de a memora dependențe pe termen lung, făcându-le extrem de utile în predicția serii de timp, recunoașterea vorbirii, compoziția muzicii și chiar și în dezvoltare farmaceutică.

Rețele adverse generative (GAN): Acești algoritmi generativi de învățare profundă sunt proiectați pentru a crea noi instanțe de date care seamănă cu datele de antrenament. GAN-urile constau dintr-un generator, care învață să producă date false și un discriminator, care învață să facă diferența între datele reale și cele generate. Ei au văzut o utilizare sporită în îmbunătățirea imaginilor astronomice, simularea lentilelor gravitaționale pentru cercetarea materiei întunecate și creșterea texturilor cu rezoluție joasă în jocurile video.

Aceste modele reprezintă doar câteva exemple ale tehnologiilor de învățare profundă aflate în fruntea revoluției AI. Aplicațiile lor variază de la îmbunătățirea recunoașterii imaginii și a vorbirii până la stimularea inovației în domeniul jocurilor și cercetării științifice, subliniind impactul transformator al învățării profunde în peisajul AI de astăzi.

Știri de învățare automată: cele mai recente evoluții

Tinând pasul cu progresele în învățarea profundă, domeniul mai larg al învățării automate se confruntă, de asemenea, cu o creștere a inovației și a aplicațiilor. Evoluțiile recente ale învățării automate nu numai că îmbunătățesc tehnologiile existente, ci și deschid calea pentru noi posibilități.

Una dintre cele mai semnificative dezvoltări este îmbunătățirea algoritmilor pentru învățarea nesupravegheată și semi-supravegheată. Aceste progrese permit mașinilor să învețe și să facă inferențe din date nestructurate fără intervenția umană, deschizând noi frontiere în cercetarea și aplicațiile AI.

O altă dezvoltare notabilă este integrarea învățării automate cu analiza datelor mari. Această combinație permite analize mai sofisticate și predictive, permițând companiilor și organizațiilor să obțină o perspectivă mai profundă asupra comportamentului consumatorilor, a tendințelor pieței și a eficienței operaționale.

În plus, s-a concentrat tot mai mult pe a face modelele de învățare automată mai explicabile și mai transparente. Această mișcare către IA explicabilă (XAI) este crucială în sectoare precum asistența medicală și finanțele, unde înțelegerea procesului decizional al sistemelor AI este la fel de importantă ca și deciziile în sine.

În plus, domeniul învățării prin întărire a cunoscut o creștere remarcabilă. Această zonă a învățării automate, care se concentrează pe modul în care agenții ar trebui să ia acțiuni într-un mediu pentru a maximiza o anumită noțiune de recompensă cumulativă, devine din ce în ce mai relevantă în scenarii din lumea reală, cum ar fi robotica și sistemele de control automatizate.

Cele mai bune tendințe AI în cripto

Criptomonedele AI sunt monede digitale care folosesc tehnologiile de inteligență artificială pentru a îmbunătăți diferite aspecte ale funcționalității și ecosistemului lor. Aceste criptomonede integrează AI pentru a îmbunătăți securitatea, eficiența tranzacționării, acuratețea predicțiilor pieței și experiența generală a utilizatorului. Pe baza cunoștințelor și a tendințelor AI menționate mai sus, investitorii pot încerca să prezică ce jetoane AI ar putea avea o creștere majoră.

Ce sunt criptomonedele AI?

Criptomonedele AI sunt o nouă integrare a tehnologiilor de inteligență artificială (AI) cu platformele blockchain și criptomonede. Ele sunt în esență criptotoken-uri care sunt utilizate pentru a alimenta proiecte, aplicații și servicii legate de AI pe platformele blockchain.

Aceste criptomonede sunt de obicei asociate cu proiecte descentralizate bazate pe inteligență artificială, care automatizează diverse aspecte ale vieții și îmbunătățesc scalabilitatea. Integrarea AI în aceste proiecte nu este doar o noutate; le îmbunătățește fundamental funcționalitățile. AI ajută la automatizarea și optimizarea proceselor, ajută la detectarea tranzacțiilor frauduloase și contribuie la crearea modelelor predictive. Mai mult, facilitează crearea de organizații autonome descentralizate (DAO) și contracte inteligente care funcționează independent de intervenția umană.

Monedele AI servesc drept porți către aceste platforme bazate pe AI, permițând utilizatorilor să cumpere și să utilizeze produsele sau serviciile oferite. Integrarea AI în proiecte blockchain aduce soluții inteligente în lumea criptomonedei, combinând robustețea tehnologiei blockchain cu capacitățile analitice avansate ale AI.

În esență, criptomonedele AI reprezintă convergența a două tehnologii de ultimă oră: blockchain și inteligența artificială. Această combinație deschide o multitudine de posibilități de inovare în spațiul criptomonedei, de la îmbunătățirea securității și eficienței până la introducerea de funcționalități complet noi, care anterior nu erau atinse. Pe măsură ce AI continuă să avanseze, rolul său în lumea criptomonedei este de așteptat să crească, ceea ce duce la platforme de finanțare digitală mai sofisticate, sigure și mai ușor de utilizat.

Aceste criptomonede conduc tendința AI

Următoarea secțiune va evidenția unele dintre cele mai mari altcoins AI, clasate după capitalizarea pieței. Aceste jetoane reprezintă fruntea intersecției dintre AI și criptomoneda, fiecare cu abordarea și contribuția sa unică la domeniu.

Injective INJ: Liderul tendinței AI după capitalizarea pieței

Injective este un blockchain conceput pentru a construi aplicații de finanțare descentralizată (DeFi) robuste și interoperabile. Se concentrează pe replicarea anumitor servicii financiare tradiționale prin contracte inteligente, inclusiv schimburi descentralizate (DEX), protocoale de împrumut/împrumut și piețele derivate.

Fondată în 2018 de Eric Chen și Albert Chon, Injective a atins etapele cheie, inclusiv lansarea rețelei principale la sfârșitul anului 2021 și capabilitățile de contract inteligente la sfârșitul anului 2022. Proiectul a obținut sprijin de la investitori majori în criptomonede precum Binance și grupuri de capital de risc precum Pantera și Salt Crypto.

Rolul principal al Injective este de a oferi module software pentru dezvoltatori pentru a crea soluții DeFi. Ecosistemul său acceptă interoperabilitatea naturală, permițând protocoalelor DeFi să interacționeze și să acceseze reciproc lichiditatea. De asemenea, utilizează licitații frecvente în loturi pentru a rezolva problemele de avangardă în DEX-uri.

Injectiv unic punctul de vânzare este integrarea perfectă a inteligenței artificiale în cadrul său operațional, optimizând activitățile de tranzacționare. Algoritmii AI utilizați de Injective Protocol sunt proiectați pentru a asigura prețuri optime pentru comercianții de instrumente derivate, contribuind la un mediu foarte lichid, cu comisioane de tranzacționare minime. Această integrare a inteligenței artificiale în cadrul său joacă un rol crucial în îmbunătățirea experienței și eficienței globale de tranzacționare pe platformă.

Pe lângă funcționalitățile și obiectivele de bază ale Injective menționate mai devreme, această integrare AI marchează un progres semnificativ în domeniul DeFi și al tehnologiei blockchain. Utilizarea de către Injective a algoritmilor AI pentru optimizarea prețurilor în tranzacționarea cu derivate îl poziționează ca o platformă de pionierat în intersecția dintre AI și criptomoneda.

Graficul (GRT)

Graph este un jucător important în spațiul criptomonedei AI, operând ca un protocol de indexare pentru interogarea datelor pentru rețele precum Ethereum, Arbitrum și IPFS. Joacă un rol vital în alimentarea multor aplicații în DeFi și ecosistemul mai larg Web3.

Graph permite crearea și publicarea de API-uri deschise, cunoscute ca subgrafe, care pot fi interogate folosind GraphQL pentru a prelua datele blockchain. Această funcționalitate a fost utilizată pe scară largă, cu peste 3,000 de subgrafe implementate de mii de dezvoltatori pentru diverse aplicații descentralizate (DApps), inclusiv Uniswap, Synthetix, Aragon și altele.

The Graph are o comunitate globală puternică, cu peste 200 de noduri de indexare și peste 2,000 de curatori ca parte a programului său de curatori. A strâns fonduri semnificative pentru dezvoltarea rețelei de la VC strategici și persoane influente din comunitatea blockchain, inclusiv Coinbase Ventures și ParaFi Capital.

În ceea ce privește tokenomics, The Graph folosește Graph Token (GRT), un token ERC-20 pe blockchain-ul Ethereum. GRT este un simbol de lucru utilizat de către indexatori, curatori și delegatori pentru a oferi servicii de indexare și de gestionare a rețelei. Participanții la rețea pot câștiga venituri proporționale cu cantitatea de muncă pe care o desfășoară și cu miza lor în GRT, stimulând participarea activă și contribuția la dezvoltarea și întreținerea rețelei.

Render Network (RNDR): Un nou concurent în tendința AI

Render Network (RNDR) este o platformă de randare descentralizată concepută pentru a valorifica ciclurile GPU neutilizate pentru producția media. Leagă creatorii de conținut cu furnizorii de GPU, optimizând utilizarea resurselor și permițând accesul rentabil la puterea GPU. Tokenul Render Network, RNDR, stimulează nodurile să contribuie cu puterea lor de calcul, facilitând redarea eficientă a conținutului virtual și interacțiunea cu medii 3D captivante.

Render Network funcționează printr-un proces care include trimiterea de joburi de către creatorii de conținut, un mecanism dinamic de stabilire a prețurilor, distribuirea eficientă a joburilor între furnizorii de GPU și validarea fără încredere pentru a asigura calitatea rezultatelor redate.

Un aspect esențial al rețelei Render evoluţie este parteneriatul său cu serviciul cloud descentralizat io.net. Această colaborare își propune să extindă furnizorii de GPU axați pe AI și să creeze cea mai mare rețea de infrastructură fizică descentralizată (DePIN) din lume pentru AI. Integrarea Render Network cu io.net își extinde capacitățile dincolo de redare la aplicațiile de învățare automată, subliniind angajamentul său de a răspunde cerințelor tot mai mari ale AI și învățarea automată.

Această extindere în aplicațiile AI reprezintă un pas semnificativ pentru Render Network, indicând un caz de utilizare mai larg pentru furnizorii săi de GPU distribuiti. Facilitând creșterea AI și a învățării automate, Render Network se poziționează în fruntea tendințelor AI în criptomonede, demonstrând potențialul tehnologiei blockchain în susținerea nevoilor avansate de calcul.

Rețeaua Theta (THETA)

Theta Network, o rețea bazată pe blockchain pentru streaming video, a fost lansată în 2019 pentru a descentraliza și optimiza procesul de livrare a conținutului video. Consiliul său consultativ include Steve Chen, co-fondatorul YouTube, și Justin Kan, co-fondatorul Twitch. Tokenul nativ al rețelei, THETA, este folosit pentru sarcini de guvernare și este susținut de jucători importanți precum Google și Sony Europe.

Theta își propune să îmbunătățească industria de streaming video prin abordarea problemelor de centralizare, infrastructură și costuri, beneficiind utilizatorii finali și creatorii de conținut. Fondată de Mitch Liu și Jieyi Long, echipa Theta aduce o experiență bogată în jocuri, industrii video și sisteme distribuite. Expertiza lor este crucială în dezvoltarea Theta, care include aplicații descentralizate (DApps) pe platforma sa.

Ceea ce face ca Theta să fie unic este abordarea sa de descentralizare a fluxului video, a livrării de date și a calculatoarelor de vârf, făcând aceste procese mai eficiente și mai rentabile. Rețeaua include două jetoane native: Theta (THETA) pentru guvernare și Theta Fuel (TFUEL) pentru operațiuni. Modelul Theta recompensează spectatorii pentru partajarea resurselor de rețea și oferă o platformă open-source cu puteri de guvernare pentru deținătorii de token-uri.

Aplicarea AI de către Theta este avansată în mod deosebit prin parteneriatul său cu FedML, o platformă de învățare automată colaborativă/federată și AI de vârf. Această colaborare se concentrează pe valorificarea rețelei Edge Theta, operată de mii de noduri descentralizate, pentru învățarea automată colaborativă și cazuri de utilizare AI. Parteneriatul pune accent pe AI generativă și pe recomandarea de conținut, permițând antrenamentul colaborativ pe scară largă, care păstrează confidențialitatea, a modelelor AI și implementarea modelelor AI pentru recomandări de conținut personalizate.

Rețeaua Oasis (ROSE)

Oasis Network, cunoscută și sub numele său simbolic ROSE, este o platformă blockchain axată pe confidențialitate. Este conceput pentru a susține aplicații descentralizate (dApps) și diverse cazuri de utilizare blockchain, punând accent pe confidențialitate și manipularea datelor scalabilă și sigură.

Proiectul valorifică în mod activ tehnologia AI prin diverse parteneriate și inițiative pentru a îmbunătăți confidențialitatea și suveranitatea datelor în ecosistemul său blockchain. Astfel, Oasis colaborează cu Personal.ai pentru a dezvolta conducte pentru AI care protejează datele individuale. Colaborarea își propune să dezvolte modele AI conversaționale care protejează datele individuale. Realizează acest lucru permițând antrenamentul AI cu datele unui individ numai prin acces verificabil, consimțit, protejând astfel creatorii și comunitățile lor online.

În mod remarcabil, proiectul a format o alianță cu unitatea AI a Meta Platforms Inc. Acest parteneriat este orientat spre dezvoltarea capacităților AI, deși detaliile specifice ale inițiativelor sau proiectelor din această alianță nu au fost furnizate în sursa citată. O astfel de colaborare cu o companie importantă de tehnologie indică o investiție semnificativă în integrarea tehnologiei AI în ecosistemul Oasis.

Întrebări frecvente: Tendințe AI

Care este această nouă tendință AI?

Cea mai recentă tendință AI este convergența AI cu tehnologia blockchain, ceea ce duce la dezvoltarea criptomonedelor AI și a aplicațiilor AI descentralizate.

Care sunt tendințele actuale în inteligența artificială în 2024?

Tendințele cheie includ inteligența artificială generativă, învățarea automată colaborativă, inteligența artificială în finanțele descentralizate și progresele în securitatea cibernetică bazată pe inteligență artificială.

Care este noua tendință AI?

O tendință semnificativă este utilizarea inteligenței artificiale pentru recomandarea de conținut personalizat, învățarea federată și îmbunătățirea experiențelor de streaming video și joc.

Ce sunt tehnologiile emergente ale inteligenței artificiale?

Tehnologiile AI emergente cuprind IA cuantică, IA neuro-simbolică, IA de vârf și aplicațiile descentralizate bazate pe AI.

Care sunt cele mai recente tendințe de design AI?

Tendințele de design AI se concentrează pe interfețe centrate pe utilizator, AI în industriile creative precum moda și arhitectura și integrarea AI în proiectarea experienței utilizatorului.

Care sunt tendințele actuale de AI?

Tendințele actuale includ AI în criptomonede, finanțare descentralizată și utilizarea tot mai mare a AI în analiza datelor și modelarea predictivă.

Care sunt noile tendințe de inteligență artificială?

Noile tendințe implică AI în tehnologia blockchain, modele avansate de învățare automată în diverse sectoare și aplicații AI în rețelele edge computing și de livrare de conținut.

Care sunt cele mai recente evoluții în învățarea automată?

Evoluțiile includ progrese în învățarea federată, securitatea cibernetică bazată pe inteligență artificială și creșterea învățării nesupravegheate și consolidate.

Care sunt tendințele actuale în industria AI?

Industria AI vede tendințe precum AI în serviciile financiare, asistența medicală și divertisment, cu un accent tot mai mare pe AI etică și guvernanța AI.

Cum evoluează AI în diferite sectoare?

Inteligența artificială este în tendințe în sectoare precum sănătatea, finanțele, educația și divertismentul, cu aplicații variind de la instrumente de diagnosticare la învățare personalizată și recomandări de conținut.

Care sunt tendințele recente de învățare automată?

Tendințele recente includ creșterea platformelor de învățare automată fără cod și low-code, învățarea automată încorporată (TinyML) și utilizarea tot mai mare a învățării automate în operațiunile de afaceri (MLOps).

Ce inovații apar în tehnologia de învățare profundă?

Inovațiile includ progrese în arhitecturile rețelelor neuronale, învățarea profundă pentru procesarea limbajului natural și aplicarea învățării profunde în sisteme autonome și robotică.

Cum evoluează tendința AI în vremuri recente?

Tendința AI evoluează către aplicații mai integrate și descentralizate, cu accent pe îmbunătățirea experiențelor utilizatorilor și extinderea capacităților AI în diverse industrii.

Care sunt primele cinci inovații în inteligența artificială?

Inovațiile de top AI includ AI în blockchain, progrese în AI generativă, soluții de securitate cibernetică bazate pe inteligență artificială, învățare federată și aplicații AI în diagnosticarea sănătății.

Cum este folosită astăzi învățarea profundă în inteligența artificială?

Învățarea profundă stimulează recunoașterea imaginii și a vorbirii, conduce analiza predictivă, funcționează în sisteme autonome. De asemenea, personalizează experiențele utilizatorilor pe diverse platforme digitale.

Care sunt tehnologiile AI emergente?

Tehnologiile AI emergente includ calculul cuantic în AI, aplicațiile blockchain bazate pe inteligența artificială, modelele avansate de învățare automată pentru analiza datelor mari și AI în calculul de vârf.

Care sunt cinci descoperiri ale inteligenței artificiale de urmărit?

Descoperirile de urmărit includ inteligența artificială în finanțele descentralizate, modelele avansate de procesare a limbajului natural, inteligența artificială în asistența medicală predictivă, infrastructura orașului inteligent bazată pe inteligență artificială și inovații în inteligența artificială pentru durabilitatea mediului.

Imagine prezentată din iStock

Disclaimer: articolul este oferit doar în scopuri educaționale. Nu reprezintă opiniile NewsBTC cu privire la cumpărarea, vânzarea sau deținerea unor investiții și, în mod natural, investiția implică riscuri. Vă sfătuiți să efectuați propria cercetare înainte de a lua orice decizie de investiție. Utilizați informațiile furnizate pe acest site în întregime pe propriul risc.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.newsbtc.com/crypto/ai-trend-crypto-best-altcoins-deep-learning-models/