Trend umetne inteligence v kripto: najboljši nadomestni kovanci in modeli poglobljenega učenja

O AI trend je leta 2023 naredil pomemben korak naprej in preoblikoval naše razumevanje tega, kaj je mogoče. Ko se poglobimo v leto 2024, ti napredki niso le teoretični; so praktični, vplivni in globoko prepleteni z različnimi sektorji, predvsem s kriptovalutami.

V ospredju te revolucije so modeli globokega učenja, sofisticirani algoritmi, ki so postali gonilo najnovejši trendi AI. Ti modeli ne spreminjajo le tradicionalnih industrij, ampak močno vplivajo tudi na kripto prostor. Ta članek raziskuje sinergijo med AI in kripto ter razkriva, kako trendi AI vplivajo na prihodnost digitalnih valut in širše.

Trend AI: Razumevanje Hype

Leta 2023 je bila pokrajina umetne inteligence priča vrsti prebojev, ki so katalizirali to, kar mnogi zdaj imenujejo revolucija umetne inteligence. Leto so zaznamovali pomembni koraki na različnih področjih umetne inteligence, od klepetalnic do ustvarjanja vsebine, kar je prispevalo k ogromnemu navdušenju okoli današnje umetne inteligence.

Ključni igralec v tej revoluciji je bil OpenAI-jev ChatGPT, pogovorni AI, ki je pokazal zmogljivosti brez primere pri obdelavi naravnega jezika. Njegov uspeh je postavil temelje za širše sprejemanje in integracijo umetne inteligence v vsakdanje aplikacije, zaradi česar je interakcija s stroji bolj brezhibna in intuitivna kot kdaj koli prej.

Hkrati se je Googlov Bard pojavil kot še ena pomembna osebnost v pripovedi o AI. V tekmovanju na področju naprednih jezikovnih modelov je Bard predstavil potencial umetne inteligence pri razumevanju in generiranju besedila, podobnega človeku, kar je dodatno spodbudilo konkurenco in inovacije pri obdelavi jezikov z umetno inteligenco.

AI Trends Beyond ChatGPT

Toda trend umetne inteligence je leta 2023 presegel klepetalne robote. Na področju ustvarjanja vsebin so orodja AI revolucionirala način izdelave in uporabe digitalne vsebine. Platforme, ki jih poganja AI, so ustvarjalcem omogočile ustvarjanje pisne vsebine, oblikovanje grafike in celo komponiranje glasbe z učinkovitostjo in ustvarjalnostjo, ki ju prej ni bilo mogoče doseči. Ta demokratizacija ustvarjanja vsebine je odprla nove poti za izražanje in komunikacijo, s čimer je postala temeljni kamen navdušenja nad AI.

Tudi tehnologije za ustvarjanje videa in slik so doživele prelomen napredek. Algoritmi umetne inteligence so postali sposobni ustvarjati visokokakovostne vizualne podobe in animacije, ki so bile prej domena usposobljenih umetnikov in video urednikov. Ta premik ni le pospešil procesa produkcije vsebine, temveč je sprožil tudi pomembne razprave o vlogi umetne inteligence v kreativnih industrijah.

Ta razvoj na področju chatbotov, ustvarjanja vsebine in ustvarjanja vizualnih elementov je skupaj prispeval k porastu zanimanja in naložb v tehnologije umetne inteligence. Podjetja, velika in mala, so začela raziskovati, kako bi lahko umetna inteligenca spremenila njihovo poslovanje, medtem ko so se potrošniki v vsakdanjem življenju bolj navadili na izkušnje, ki jih poganja umetna inteligenca.

Leto 2023 je torej ključni trenutek v zgodovini umetne inteligence. To je bilo leto, v katerem zmožnosti umetne inteligence niso bile samo preizkušene, ampak tudi sprejete v obsegu, kakršnega prej ni bilo. To je postavilo temelje za navdušenje, ki ga umetna inteligenca uživa danes – navdušenje, ki temelji na oprijemljivem napredku in aplikacijah v resničnem svetu, ki še naprej oblikujejo našo digitalno in fizično realnost.

Ključni trendi v AI

Ko se poglobimo v zapletenost razvoja umetne inteligence, izstopa več ključnih trendov umetne inteligence, ki slikajo živo sliko o tem, kako umetna inteligenca preoblikuje tehnološko krajino.

1. Napredek pri obdelavi naravnega jezika (NLP):

Leta 2023 so tehnologije NLP naredile pomemben napredek, kar ponazarjajo sistemi, kot sta ChatGPT OpenAI in Google Bard. Te platforme so izboljšale zmožnost umetne inteligence za razumevanje, interpretacijo in ustvarjanje človeku podobnega jezika, kar vodi do bolj sofisticiranih in brezhibnih interakcij med ljudmi in stroji.

2. AI v avtomatizaciji in robotiki:

Vloga umetne inteligence pri avtomatizaciji se je razširila izven tradicionalne proizvodnje v storitvene dejavnosti, zdravstvo in logistiko. Robotika, ki jo poganja umetna inteligenca, je zdaj bolj spretna pri izvajanju zapletenih nalog, od zapletenih operacij do učinkovitega upravljanja skladišča, kar prikazuje vsestranskost umetne inteligence v različnih praktičnih aplikacijah.

3. Analiza podatkov in odločanje na podlagi umetne inteligence:

Podjetja vedno bolj izkoriščajo umetno inteligenco za sprejemanje odločitev na podlagi podatkov. Algoritmi umetne inteligence lahko analizirajo obsežne nabore podatkov, da odkrijejo vzorce in vpoglede, pomagajo na področjih, kot so analiza trga, napovedovanje vedenja strank in obvladovanje tveganja, s čimer postanejo neprecenljivo orodje za podjetja.

4. Etična umetna inteligenca in upravljanje:

Z naraščajočim vplivom umetne inteligence so etični vidiki in upravljanje postali bolj kritični. Skupnost AI se osredotoča na razvoj etičnih smernic in okvirov za zagotovitev odgovorne uporabe AI, zlasti v smislu zasebnosti, pristranskosti in preglednosti.

5. AI pri ustvarjanju vsebine:

Umetna inteligenca je revolucionirala ustvarjanje vsebine in omogočila ustvarjanje pisne, vizualne in zvočne vsebine v neverjetnem obsegu. Orodja za ustvarjanje vsebin, ki jih poganja AI, postajajo vse bolj dostopna in ustvarjalcem omogočajo ustvarjanje visokokakovostnih vsebin z minimalnim naporom.

6. Prilagojene izkušnje AI:

Personalizacija je postala ključni poudarek pri razvoju AI. Sistemi umetne inteligence so zdaj bolje opremljeni za ponujanje prilagojenih priporočil in izkušenj v sektorjih, kot so e-trgovina, zabava in zdravje, s čimer povečujejo sodelovanje in zadovoljstvo uporabnikov.

7. AI in kibernetska varnost:

Z razvojem kibernetskih groženj se povečuje tudi vloga umetne inteligence v kibernetski varnosti. Algoritmi umetne inteligence se uporabljajo za napovedovanje, odkrivanje in odzivanje na kibernetske grožnje z večjo natančnostjo in hitrostjo ter postajajo bistvena sestavina sodobnih strategij kibernetske varnosti.

8. AI v zdravstvu:

Uporaba umetne inteligence v zdravstvu je priča eksponentni rasti, od diagnostike in oskrbe bolnikov do odkrivanja zdravil in epidemiologije. Umetna inteligenca omogoča natančnejše diagnoze, prilagojene načrte zdravljenja in boljše rezultate pri bolnikih.

Novi trendi AI za leto 2024

Pokrajina umetne inteligence v letu 2024 je polna inovacij, ki jo zaznamujejo pomemben napredek in nastajajoči trendi umetne inteligence. Dva najbolj opazna razvoja na tem področju sta AGI in Grok, od katerih vsak predstavlja edinstven korak v tehnologiji umetne inteligence.

AGI: Iskanje splošne umetne inteligence

Umetna splošna inteligenca (AGI) je v ospredju trendov umetne inteligence za leto 2024. AGI je premik paradigme od trenutnih modelov umetne inteligence, ki blestijo pri posebnih nalogah (pogosto imenovanih umetna ozka inteligenca ali ANI), na bolj celostno obliko inteligence. podobno človeškemu spoznanju. Cilj AGI je ustvariti stroje, ki se lahko neodvisno učijo, sklepajo in uporabljajo znanje v številnih nalogah in disciplinah, podobno kot človek. Ta razvoj ne predstavlja le tehnološkega preskoka, temveč tudi pomemben filozofski in etični mejnik na poti AI.

Grok Avtor xAI: Nov tekmec v pogovorni AI

Grok, ki ga je razvilo podjetje xAI Elona Muska, se pojavlja kot pomemben igralec v trendu AI pogovornih botov, podobno kot ChatGPT OpenAI. Ta robot z umetno inteligenco se odlikuje po naprednih zmožnostih obdelave naravnega jezika in zmožnosti vključevanja v smiselne pogovore, ki se zavedajo konteksta.

Grokov razvoj odraža naraščajoč trend AI za ustvarjanje bolj izpopolnjenih, intuitivnih in uporabniku prijaznih pogovornih vmesnikov. Ti vmesniki niso omejeni le na aplikacije za pomoč strankam, ampak vse bolj postajajo sestavni del različnih področij, vključno z izobraževanjem, zdravstvenim varstvom in osebno asistenco.

Ti trendi umetne inteligence, AGI in Grok, so le vrh ledene gore v letu, ki obljublja eksponentno rast in inovacije v umetni inteligenci. Ker se umetna inteligenca še naprej razvija, bo na novo definirala našo interakcijo s tehnologijo in kako tehnologija posledično oblikuje naš svet.

Strokovnjaki napovedujejo trende AI za leto 2024

Ko krmarimo skozi razvijajočo se pokrajino umetne inteligence, vpogledi strokovnjakov iz panoge zagotavljajo dragocene napovedi o tem, kaj prinaša prihodnost. Dve pomembni osebnosti, Stephen Anthony in Vala Afshar, sta delila svoje napovedi za trende umetne inteligence za leto 2024 in ponudila vpogled v vznemirljive napredke in premike, ki jih lahko pričakujemo.
Stephen Anthony, ustvarjalec AI Top Rank, je nedavno prek X (prej Twitter) delil svojih 15 napovedi za trende AI v letu 2024. Njegove napovedi zajemajo širok spekter razvoja, kar kaže na raznoliko in dinamično prihodnost AI. On objavljene:

15 napovedi za trende umetne inteligence v letu 2024:

• AGI
• Grok
• OpenAI
• Telepatija
• Osebni AI
• Sinhronost
• Humanoidni roboti
• Samovozeča vozila
• Avtomatizirana podjetja
• decentralizacija
• cenzura
• Zasebnost
• GPT-ji
• xAI

Napovedi Vala Afsharja: Trendi AI za leto 2024

Vala Afshar, glavni digitalni evangelist za Salesforce, je prav tako delil globoke misli vpogledi v pričakovano Trendi AI za leto 2024, pri čemer je posebej izpostavil njen poglobljeni vpliv v poslovnem svetu in vsakdanjem potrošniškem življenju. Na podlagi Forresterjeve raziskave Afsharjeve napovedi poudarjajo prihodnost, ki je globoko prepletena z napredkom umetne inteligence.

Afshar napoveduje pomemben premik v angažiranosti potrošnikov z generativno umetno inteligenco, pri čemer navaja, da bo "60 % skeptikov uporabljalo (in vzljubilo) generativno umetno inteligenco – če se tega zavedajo ali ne." Ta izjava poudarja transformativno spremembo v interakciji javnosti z umetno inteligenco, ki se premika od skepticizma do vsesplošnega sprejemanja in zanašanja.

Na področju poslovanja Afshar predvideva umetno inteligenco kot katalizator za večjo produktivnost in ustvarjalnost. Poudarja, da bodo pobude AI za podjetja povečale produktivnost in kreativno reševanje problemov za 50 %. To odraža znatno povečanje glede na sedanje ravni, kjer so projekti AI že dosegli do 40-odstotno izboljšanje učinkovitosti, zlasti pri nalogah razvoja programske opreme.

Afshar poudarja tudi razvijajočo se vlogo umetne inteligence pri trženju in blagovni znamki. Poudarja zavezanost večjih agencij umetni inteligenci in pravi: »10 najboljših agencij bo v partnerstvih porabilo 50 milijonov dolarjev za izdelavo rešitev umetne inteligence po meri za poslovne stranke.« Ta naložba dokazuje vse večje prepoznavanje potenciala umetne inteligence za revolucijo strategij blagovnih znamk in vključevanje potrošnikov.

Ti Afsharjevi vpogledi razkrivajo pokrajino, kjer umetna inteligenca ni le tehnološko orodje, temveč temeljna komponenta, ki leta 2024 preoblikuje poslovne strategije, potrošniške izkušnje in družbene interakcije.

Modeli globokega učenja: na čelu trenda umetne inteligence

Modeli globokega učenja so bili ključni pri spodbujanju revolucije umetne inteligence, saj ponujajo prelomne napredke v različnih sektorjih. Leta 2023 nekateri najbolj znani in vplivni modeli globokega učenja vključujejo:
Konvolucijske nevronske mreže (CNN): CNN, znane tudi kot ConvNets, ki jih je leta 1988 razvil Yann LeCun, se uporabljajo predvsem za obdelavo slik in zaznavanje predmetov. Sestavljeni so iz več plasti in so bili prvotno zasnovani za prepoznavanje znakov, kot so poštne številke in številke.

Mreže dolgotrajnega kratkoročnega spomina (LSTM): Vrsta ponavljajoče se nevronske mreže, LSTM so znane po svoji zmožnosti učenja in pomnjenja dolgoročnih odvisnosti, zaradi česar so izjemno uporabne pri napovedovanju časovnih vrst, prepoznavanju govora, sestavljanju glasbe in celo pri farmacevtski razvoj.

Generativna kontradiktorna omrežja (GAN): Ti generativni algoritmi globokega učenja so zasnovani za ustvarjanje novih primerkov podatkov, ki spominjajo na podatke za usposabljanje. GAN so sestavljeni iz generatorja, ki se nauči proizvajati lažne podatke, in diskriminatorja, ki se nauči razlikovati med resničnimi in generiranimi podatki. Opažajo večjo uporabo pri izboljšanju astronomskih slik, simulaciji gravitacijskih leč za raziskave temne snovi in ​​povečanju tekstur nizke ločljivosti v video igrah.

Ti modeli predstavljajo le nekaj primerov tehnologij globokega učenja v ospredju revolucije umetne inteligence. Njihove aplikacije segajo od izboljšanja prepoznavanja slike in govora do spodbujanja inovacij v igrah iger in znanstvenih raziskavah, s čimer poudarjajo transformativni učinek globokega učenja v današnjem okolju umetne inteligence.

Novice o strojnem učenju: najnovejši dogodki

V koraku z napredkom globokega učenja tudi širše področje strojnega učenja doživlja porast inovacij in aplikacij. Nedavni razvoj strojnega učenja ne samo izboljšuje obstoječe tehnologije, ampak tudi utira pot novim možnostim.

Eden najpomembnejših dosežkov je izboljšanje algoritmov za nenadzorovano in delno nadzorovano učenje. Ti napredki omogočajo strojem, da se učijo in sklepajo iz nestrukturiranih podatkov brez človeškega posredovanja, kar odpira nove meje v raziskavah in aplikacijah AI.

Drug pomemben razvoj je integracija strojnega učenja z analitiko velikih podatkov. Ta kombinacija omogoča bolj sofisticirano in napovedno analitiko, ki podjetjem in organizacijam omogoča globlji vpogled v vedenje potrošnikov, tržne trende in operativno učinkovitost.

Poleg tega je vedno večji poudarek na tem, da bi bili modeli strojnega učenja bolj razložljivi in ​​pregledni. Ta premik k razložljivi umetni inteligenci (XAI) je ključnega pomena v sektorjih, kot sta zdravstvo in finance, kjer je razumevanje procesa odločanja sistemov umetne inteligence enako pomembno kot odločitve same.

Poleg tega je področje učenja s krepitvijo doživelo izjemno rast. To področje strojnega učenja, ki se osredotoča na to, kako morajo agenti ukrepati v okolju, da povečajo neko predstavo o kumulativni nagradi, postaja vse bolj pomembno v scenarijih resničnega sveta, kot so robotika in avtomatizirani nadzorni sistemi.

Najboljši trendi umetne inteligence v kripto

Kriptovalute AI so digitalne valute, ki izkoriščajo tehnologije umetne inteligence za izboljšanje različnih vidikov njihove funkcionalnosti in ekosistema. Te kriptovalute vključujejo AI za izboljšanje varnosti, učinkovitosti trgovanja, natančnosti napovedi trga in splošne uporabniške izkušnje. Na podlagi znanja in zgoraj omenjenih trendov umetne inteligence lahko vlagatelji poskusijo predvideti, kateri žetoni umetne inteligence bi lahko doživeli večjo rast.

Kaj so kriptovalute AI?

Kriptovalute AI so nova integracija tehnologij umetne inteligence (AI) s platformami blockchain in kriptovalut. V bistvu so kriptožetoni, ki se uporabljajo za napajanje projektov, aplikacij in storitev, povezanih z umetno inteligenco, na platformah blockchain.

Te kriptovalute so običajno povezane z decentraliziranimi projekti, ki jih poganja AI, avtomatizirajo različne vidike življenja in izboljšujejo razširljivost. Integracija umetne inteligence v te projekte ni le novost; bistveno izboljša njihove funkcionalnosti. AI pomaga avtomatizirati in optimizirati procese, pomaga pri odkrivanju goljufivih transakcij in prispeva k ustvarjanju napovednih modelov. Poleg tega olajša ustvarjanje decentraliziranih avtonomnih organizacij (DAO) in pametnih pogodb, ki delujejo neodvisno od človeškega posredovanja.

AI kovanci služijo kot prehodi do teh platform, ki jih poganja AI, kar uporabnikom omogoča nakup in uporabo ponujenih izdelkov ali storitev. Integracija umetne inteligence v podvige veriženja blokov prinaša pametne rešitve v svet kriptovalut, saj združuje robustnost tehnologije veriženja blokov z naprednimi analitičnimi zmogljivostmi umetne inteligence.

V bistvu kriptovalute AI predstavljajo konvergenco dveh vrhunskih tehnologij: blockchain in umetne inteligence. Ta kombinacija odpira nešteto možnosti za inovacije v prostoru kriptovalut, od povečanja varnosti in učinkovitosti do uvajanja popolnoma novih funkcionalnosti, ki so bile prej nedosegljive. Z napredovanjem umetne inteligence se pričakuje, da bo njena vloga v svetu kriptovalut naraščala, kar bo vodilo do bolj izpopolnjenih, varnih in uporabniku prijaznih digitalnih finančnih platform.

Te kriptovalute so vodilne v trendu umetne inteligence

Naslednji razdelek bo izpostavil nekaj največjih altcoinov z umetno inteligenco, razvrščenih po tržni kapitalizaciji. Ti žetoni predstavljajo ospredje presečišča umetne inteligence in kriptovalute, vsak s svojim edinstvenim pristopom in prispevkom na tem področju.

Injective INJ: Vodilni v trendu AI po tržni kapitalizaciji

Injective je veriga blokov, zasnovana za izdelavo robustnih in interoperabilnih aplikacij za decentralizirano financiranje (DeFi). Osredotoča se na posnemanje nekaterih tradicionalnih finančnih storitev prek pametnih pogodb, vključno z decentraliziranimi izmenjavami (DEX), protokoli posojanja/izposojanja in trgi izvedenih finančnih instrumentov.

Podjetje Injective, ki sta ga leta 2018 ustanovila Eric Chen in Albert Chon, je doseglo ključne mejnike, vključno z izdajo glavnega omrežja konec leta 2021 in zmožnostmi pametnih pogodb konec leta 2022. Projekt je dobil podporo večjih vlagateljev v kripto, kot je Binance, in skupin tveganega kapitala, kot sta Pantera in Jump Crypto​.

Glavna vloga podjetja Injective je ponuditi programske module za razvijalce za ustvarjanje rešitev DeFi. Njegov ekosistem podpira naravno interoperabilnost, kar protokolom DeFi omogoča interakcijo in dostop do likvidnosti drug drugega. Uporablja tudi pogoste paketne dražbe za reševanje težav, ki se pojavljajo v prvi vrsti v DEX-ih.

Injective's edinstven prodajna točka je brezhibna integracija umetne inteligence v njegov operativni okvir, ki optimizira trgovalne dejavnosti. Algoritmi umetne inteligence, ki jih uporablja Injective Protocol, so zasnovani tako, da zagotavljajo optimalno oblikovanje cen za trgovce z izvedenimi finančnimi instrumenti, kar prispeva k visoko likvidnemu okolju z minimalnimi provizijami za trgovanje. Ta integracija umetne inteligence v njegov okvir igra ključno vlogo pri izboljšanju splošne izkušnje trgovanja in učinkovitosti na platformi.

Poleg prej omenjenih osnovnih funkcionalnosti in ciljev Injective ta integracija umetne inteligence pomeni pomemben napredek na področju tehnologije DeFi in blockchain. Injective uporablja algoritme umetne inteligence za optimizacijo cen pri trgovanju z izvedenimi finančnimi instrumenti in ga postavlja kot pionirsko platformo na presečišču umetne inteligence in kriptovalut.

Graf (BRT)

Graph je pomemben igralec v prostoru kriptovalut z umetno inteligenco, saj deluje kot indeksni protokol za poizvedovanje podatkov za omrežij kot so Ethereum, Arbitrum in IPFS. Ima ključno vlogo pri napajanju številnih aplikacij v DeFi in širšem ekosistemu Web3.

Graph omogoča ustvarjanje in objavo odprtih API-jev, znanih kot podgrafi, po katerih je mogoče poizvedovati z uporabo GraphQL za pridobivanje podatkov verige blokov. Ta funkcionalnost je bila široko uporabljena, z več kot 3,000 podgrafi, ki jih je namestilo na tisoče razvijalcev za različne decentralizirane aplikacije (DApps), vključno z Uniswap, Synthetix, Aragon in drugimi.

Graph ima močno globalno skupnost z več kot 200 indeksirnimi vozlišči in več kot 2,000 kustosi kot del svojega kuratorskega programa. Zbrala je znatna sredstva za razvoj omrežja od strateških VC in vplivnih posameznikov v skupnosti blockchain, vključno s Coinbase Ventures in ParaFi Capital.

Kar zadeva tokenomiko, The Graph uporablja žeton Graph (GRT), žeton ERC-20 v verigi blokov Ethereum. GRT je delovni žeton, ki ga uporabljajo indeksatorji, kuratorji in delegatorji za zagotavljanje storitev indeksiranja in skrbništva v omrežju. Udeleženci v omrežju lahko zaslužijo dohodek, ki je sorazmeren z obsegom dela, ki ga opravijo, in njihovim deležem v bruto prihodku, kar spodbuja aktivno sodelovanje in prispevanje k razvoju in vzdrževanju omrežja.

Render Network (RNDR): nov tekmec v trendu AI

Render Network (RNDR) je decentralizirana platforma za upodabljanje, zasnovana za izkoriščanje neuporabljenih ciklov GPE za medijsko produkcijo. Povezuje ustvarjalce vsebin s ponudniki GPE, optimizira uporabo virov in omogoča stroškovno učinkovit dostop do moči GPE. Žeton omrežja Render Network, RNDR, spodbuja vozlišča, da prispevajo svojo računalniško moč, kar olajša učinkovito upodabljanje virtualne vsebine in interakcijo s poglobljenimi 3D okolji.

Render Network deluje s postopkom, ki vključuje oddajo nalog s strani ustvarjalcev vsebine, mehanizem dinamičnega oblikovanja cen, učinkovito porazdelitev opravil med ponudnike GPE in preverjanje brez zaupanja, da se zagotovi kakovost upodobljenih izhodov​​.

Osrednji vidik Render Network's evolucija je njegovo partnerstvo z decentralizirano storitvijo v oblaku io.net. Cilj tega sodelovanja je razširiti dobavitelje grafičnih procesorjev, osredotočenih na AI, in ustvariti največje decentralizirano fizično infrastrukturno omrežje (DePIN) za AI na svetu. Integracija omrežja Render Network z io.net razširja njegove zmožnosti onkraj upodabljanja na aplikacije za strojno učenje, kar poudarja njegovo predanost izpolnjevanju naraščajočih zahtev AI in strojnega učenja.

Ta razširitev na aplikacije AI predstavlja pomemben korak za Render Network, kar kaže na širši primer uporabe za njegove dobavitelje distribuiranih grafičnih procesorjev. S pospeševanjem rasti umetne inteligence in strojnega učenja se Render Network postavlja v ospredje trendov umetne inteligence v kriptovalutah, kar dokazuje potencial tehnologije veriženja blokov pri podpiranju naprednih računalniških potreb.

Theta omrežje (THETA)

Theta Network, omrežje za pretakanje videoposnetkov, ki temelji na verigi blokov, je bilo uvedeno leta 2019 za decentralizacijo in optimizacijo postopka dostave video vsebin. Njegov svetovalni odbor vključuje Steva Chena, soustanovitelja YouTuba, in Justina Kana, soustanovitelja Twitcha. Izvorni žeton omrežja, THETA, se uporablja za naloge upravljanja in ga podpirajo glavni akterji, kot sta Google in Sony Europe.

Theta želi izboljšati industrijo pretakanja videoposnetkov z obravnavanjem vprašanj centralizacije, infrastrukture in stroškov, kar bi koristilo končnim uporabnikom in ustvarjalcem vsebin​. Thetina ekipa, ki sta jo ustanovila Mitch Liu in Jieyi Long, prinaša bogate izkušnje na področju iger, video industrije in porazdeljenih sistemov. Njihovo strokovno znanje je ključnega pomena pri razvoju podjetja Theta, ki na svoji platformi vključuje decentralizirane aplikacije (DApps).

Zaradi česar je Theta edinstvena, je njen pristop k decentralizaciji pretakanja videa, dostave podatkov in robnega računalništva, zaradi česar so ti procesi učinkovitejši in stroškovno učinkovitejši. Omrežje ima dva domača žetona: Theta (THETA) za upravljanje in Theta Fuel (TFUEL) za operacije. Thetin model nagrajuje gledalce za skupno rabo omrežnih virov in ponuja odprtokodno platformo s pooblastili upravljanja za imetnike žetonov.

Thetina uporaba umetne inteligence je zlasti napredovala s partnerstvom s FedML, sodelovalno/zvezno platformo za strojno učenje in robno umetno inteligenco. To sodelovanje se osredotoča na izkoriščanje Theta's Edge Network, ki ga upravlja na tisoče decentraliziranih vozlišč, za sodelovalno strojno učenje in primere uporabe AI. Partnerstvo poudarja generativno umetno inteligenco in priporočanje vsebine, kar omogoča obsežno sodelovalno usposabljanje modelov umetne inteligence, ki ohranja zasebnost, in uvajanje modelov umetne inteligence za prilagojena priporočila vsebine.

Oasis Network (ROZA)

Oasis Network, znan tudi po žetonu ROSE, je platforma blockchain, osredotočena na zasebnost. Zasnovan je tako, da podpira decentralizirane aplikacije (dApps) in različne primere uporabe verige blokov, s poudarkom na zasebnosti in razširljivi, varni obdelavi podatkov.

Projekt aktivno izkorišča tehnologijo umetne inteligence prek različnih partnerstev in pobud za izboljšanje zasebnosti in suverenosti podatkov v svojem ekosistemu blockchain. Tako Oasis sodeluje z Personal.ai za razvoj cevovodov za AI, ki ščitijo posamezne podatke. Namen sodelovanja je razviti pogovorne modele AI, ki ščitijo posamezne podatke. To doseže tako, da dovoli usposabljanje AI s posameznikovimi podatki samo s preverljivim dostopom s privolitvijo, s čimer ščiti ustvarjalce in njihove spletne skupnosti.

Zanimivo je, da je projekt sklenil zavezništvo z enoto za umetno inteligenco podjetja Meta Platforms Inc. To partnerstvo je usmerjeno v razvoj zmogljivosti za umetno inteligenco, čeprav v citiranem viru niso bile navedene posebne podrobnosti o pobudah ali projektih v okviru tega zavezništva. Takšno sodelovanje z velikim tehnološkim podjetjem kaže na pomembno naložbo v integracijo tehnologije umetne inteligence v ekosistem Oasis​.

Pogosta vprašanja: Trendi umetne inteligence

Kaj je ta novi trend AI?

Najnovejši trend umetne inteligence je konvergenca umetne inteligence s tehnologijo veriženja blokov, kar vodi v razvoj kriptovalut z umetno inteligenco in decentraliziranih aplikacij umetne inteligence.

Kakšni so trenutni trendi umetne inteligence 2024?

Ključni trendi vključujejo generativno umetno inteligenco, sodelovalno strojno učenje, umetno inteligenco v decentraliziranih financah in napredek v kibernetski varnosti, ki jo poganja umetna inteligenca.

Kaj je nov trend AI?

Pomemben trend je uporaba umetne inteligence za prilagojeno priporočanje vsebine, zvezno učenje ter izboljšanje pretakanja videa in izkušenj pri igranju.

Kaj so nastajajoče tehnologije umetne inteligence?

Nastajajoče tehnologije umetne inteligence zajemajo kvantno umetno inteligenco, nevro-simbolno umetno inteligenco, robno umetno inteligenco in decentralizirane aplikacije, ki jih poganja AI.

Kateri so najnovejši trendi oblikovanja AI?

Trendi oblikovanja umetne inteligence se osredotočajo na uporabniško osredotočene vmesnike, umetno inteligenco v kreativnih panogah, kot sta moda in arhitektura, ter integracijo umetne inteligence v oblikovanje uporabniške izkušnje.

Kakšni so trenutni trendi AI?

Trenutni trendi vključujejo umetno inteligenco v kriptovalutah, decentralizirane finance in vse večjo uporabo umetne inteligence pri analizi podatkov in napovednem modeliranju.

Kakšni so novi trendi umetne inteligence?

Novi trendi vključujejo umetno inteligenco v tehnologiji veriženja blokov, napredne modele strojnega učenja v različnih sektorjih in aplikacije umetne inteligence v robnem računalništvu in omrežjih za dostavo vsebin.

Kaj je najnovejši razvoj strojnega učenja?

Razvoj vključuje napredek v zveznem učenju, kibernetsko varnost, ki jo poganja umetna inteligenca, ter rast nenadzorovanega učenja in učenja z okrepitvijo.

Kakšni so trenutni trendi industrije umetne inteligence?

Industrija umetne inteligence opaža trende, kot je umetna inteligenca, v finančnih storitvah, zdravstvu in zabavi, z vse večjim poudarkom na etični umetni inteligenci in upravljanju umetne inteligence.

Kako se umetna inteligenca razvija v različnih sektorjih?

Umetna inteligenca je v trendu v sektorjih, kot so zdravstvo, finance, izobraževanje in zabava, z aplikacijami, ki segajo od diagnostičnih orodij do prilagojenega učenja in priporočil glede vsebine.

Kakšni so nedavni trendi strojnega učenja?

Nedavni trendi vključujejo porast platform za strojno učenje brez kode in nizko kodo, vgrajeno strojno učenje (TinyML) in vse večjo uporabo strojnega učenja v poslovnih operacijah (MLOps).

Katere inovacije se pojavljajo v tehnologiji globokega učenja?

Inovacije vključujejo napredek v arhitekturah nevronskih mrež, globoko učenje za obdelavo naravnega jezika in uporabo globokega učenja v avtonomnih sistemih in robotiki.

Kako se trend umetne inteligence razvija v zadnjem času?

Trend AI se razvija v smeri bolj integriranih in decentraliziranih aplikacij, s poudarkom na izboljšanju uporabniške izkušnje in širjenju zmogljivosti AI v različnih panogah.

Katerih je pet najboljših inovacij na področju umetne inteligence?

Najboljše inovacije umetne inteligence vključujejo umetno inteligenco v verigi blokov, napredek v generativni umetni inteligenci, rešitve kibernetske varnosti, ki temeljijo na umetni inteligenci, zvezno učenje in aplikacije umetne inteligence v zdravstveni diagnostiki.

Kako se globoko učenje danes uporablja v umetni inteligenci?

Globoko učenje omogoča prepoznavanje slike in govora, poganja napovedno analitiko, deluje v avtonomnih sistemih. Prav tako personalizira uporabniške izkušnje na različnih digitalnih platformah.

Katere so nastajajoče tehnologije umetne inteligence?

Nastajajoče tehnologije umetne inteligence vključujejo kvantno računalništvo v umetni inteligenci, aplikacije blockchain, ki jih poganja umetna inteligenca, napredne modele strojnega učenja za analizo velikih podatkov in umetno inteligenco v robnem računalništvu.

Katerih pet prebojev umetne inteligence si velja ogledati?

Preboji, ki si jih je vredno ogledati, vključujejo umetno inteligenco v decentraliziranih financah, napredne modele obdelave naravnega jezika, umetno inteligenco v prediktivnem zdravstvenem varstvu, infrastrukturo pametnih mest, ki temelji na umetni inteligenci, in inovacije v umetni inteligenci za okoljsko trajnost.

Izbrana slika iz iStocka

Zavrnitev odgovornosti: članek je na voljo samo v izobraževalne namene. Ne predstavlja mnenj NewsBTC o tem, ali kupiti, prodati ali imeti kakršne koli naložbe, in vlaganje seveda nosi tveganje. Svetujemo vam, da opravite lastno raziskavo, preden se odločite za naložbo. Informacije na tem spletnem mestu uporabljate izključno na lastno odgovornost.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.newsbtc.com/crypto/ai-trend-crypto-best-altcoins-deep-learning-models/