دمج Web3 و AI: بناء بنية الإنترنت التحتية للجيل التالي
تُعد Web3 كنوع من البنية التحتية للإنترنت اللامركزي والمفتوح والشفاف، فرصة طبيعية للتكامل مع الذكاء الاصطناعي. في ظل الهيكل التقليدي المركزي، يتم التحكم بشكل صارم في حسابات الذكاء الاصطناعي وموارد البيانات، مما يواجه تحديات مثل اختناق القدرة الحاسوبية، تسرب الخصوصية، وصناديق السوداء للخوارزميات. تستند Web3 إلى تقنيات موزعة، ويمكن من خلال شبكة مشاركة القدرة الحاسوبية، وسوق البيانات المفتوحة، والحوسبة الخاصة، توفير دفعة جديدة لتطور الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، يمكن أن يوفر الذكاء الاصطناعي العديد من القدرات لـ Web3، مثل تحسين العقود الذكية وخوارزميات مكافحة الغش، مما يساعد في بناء نظامه البيئي. إن استكشاف الجمع بين الاثنين له أهمية كبيرة في بناء البنية التحتية للإنترنت من الجيل التالي، وإطلاق قيمة البيانات والقدرة الحاسوبية.
مدفوع بالبيانات: الأساس المتين للذكاء الاصطناعي وWeb3
البيانات هي القوة الدافعة الأساسية لتطور الذكاء الاصطناعي. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى استيعاب كميات كبيرة من البيانات عالية الجودة للحصول على فهم عميق وقدرات استدلال قوية، فالبيانات لا توفر فقط الأساس للتدريب على نماذج التعلم الآلي، بل تحدد أيضًا دقة وموثوقية النموذج.
توجد المشاكل الرئيسية التالية في نماذج الحصول على البيانات واستخدامها المركزية التقليدية للذكاء الاصطناعي:
تكلفة الحصول على البيانات مرتفعة، والشركات الصغيرة والمتوسطة تواجه صعوبة في تحملها
تم احتكار موارد البيانات من قبل شركات التكنولوجيا الكبرى، مما أدى إلى تشكيل جزر بيانات
تواجه خصوصية البيانات الشخصية مخاطر التسرب وسوء الاستخدام
يمكن لـ Web3 حل نقاط الألم في الأنماط التقليدية من خلال نموذج بيانات لامركزي جديد:
يمكن للمستخدمين بيع الشبكة غير المستخدمة لشركات الذكاء الاصطناعي، لجمع بيانات الشبكة بشكل غير مركزي، وتوفير بيانات حقيقية وعالية الجودة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
اعتماد نموذج "التعليق يعني الكسب"، من خلال تحفيز العملة الرمزية للعاملين في جميع أنحاء العالم للمشاركة في التعليق على البيانات، وجمع المعرفة المهنية العالمية.
منصة تداول بيانات blockchain توفر بيئة تداول شفافة وعامة للطرفين المعنيين بالبيانات، مما يحفز الابتكار ومشاركة البيانات.
ومع ذلك، توجد مشكلات في الحصول على بيانات العالم الحقيقي، مثل اختلاف الجودة، وصعوبة المعالجة، ونقص التنوع والتمثيل. قد تكون البيانات الاصطناعية نجم المستقبل في ميدان بيانات Web3. استنادًا إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي والمحاكاة، يمكن للبيانات الاصطناعية محاكاة خصائص البيانات الحقيقية، كإضافة فعالة، مما يزيد من كفاءة استخدام البيانات. في مجالات مثل القيادة الذاتية، وتداول الأسواق المالية، وتطوير الألعاب، أظهرت البيانات الاصطناعية إمكانية تطبيق ناضج.
حماية الخصوصية: دور FHE في Web3
في عصر البيانات المدفوعة، أصبحت حماية الخصوصية محور اهتمام عالمي، حيث تعكس لوائح مثل GDPR في الاتحاد الأوروبي الحماية الصارمة للخصوصية الشخصية. ومع ذلك، فإن هذا يخلق تحديات: بعض البيانات الحساسة لا يمكن استخدامها بشكل كامل بسبب مخاطر الخصوصية، مما يحد من إمكانيات ونماذج الذكاء الاصطناعي.
تسمح FHE (التشفير المتجانس بالكامل) بإجراء عمليات حسابية مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفيرها، والنتائج تتوافق مع البيانات الواضحة. توفر FHE حماية قوية لحسابات الخصوصية في الذكاء الاصطناعي، مما يمكن وحدات معالجة الرسوميات من تنفيذ تدريب النماذج والاستدلال في بيئات لا تتعامل مع البيانات الأصلية. وهذا يوفر ميزة كبيرة لشركات الذكاء الاصطناعي، حيث يمكنها فتح خدمات API بأمان مع حماية الأسرار التجارية.
يدعم FHEML معالجة البيانات والنماذج بشكل مشفر طوال دورة تعلم الآلة ، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة ويمنع مخاطر تسرب البيانات. يعد FHEML مكملًا لـ ZKML ، حيث يثبت ZKML التنفيذ الصحيح لتعلم الآلة بينما يركز FHEML على حساب البيانات المشفرة للحفاظ على خصوصية البيانات.
ثورة القدرة الحاسوبية: الحوسبة الذكية في الشبكات اللامركزية
تضاعف تعقيد حسابات نظم الذكاء الاصطناعي الحالي كل 3 أشهر، مما أدى إلى زيادة هائلة في الطلب على قوة الحوسبة، تفوق بكثير العرض المتاح من الموارد. على سبيل المثال، يتطلب تدريب نموذج ذكاء اصطناعي معروف ما يعادل 355 عامًا من الوقت لجهاز واحد. إن نقص قوة الحوسبة لا يقتصر فقط على تقييد تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، بل يجعل النماذج المتقدمة بعيدة المنال بالنسبة لمعظم الباحثين والمطورين.
في الوقت نفسه، لا تتجاوز نسبة استخدام وحدات معالجة الرسومات (GPU) في العالم 40%، بالإضافة إلى أن تباطؤ تحسين أداء المعالجات الدقيقة، وعوامل سلسلة التوريد والجغرافيا السياسية التي تؤدي إلى نقص في الرقائق، يجعل مشكلة توفير قوة الحوسبة أكثر حدة. يواجه العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي معضلة شراء الأجهزة بأنفسهم أو استئجار موارد سحابية، مما يجعل الحاجة ملحة إلى خدمات حوسبة فعالة من حيث التكلفة وبالطلب.
تقوم شبكة قوة الحوسبة اللامركزية بالذكاء الاصطناعي من خلال تجميع موارد وحدات معالجة الرسومات العالمية غير المستخدمة، بتوفير سوق حوسبة اقتصادي وسهل الاستخدام لشركات الذكاء الاصطناعي. يمكن للجهات الطالبة نشر المهام على الشبكة، حيث تقوم العقود الذكية بتوزيع المهام على عقد المعدنين، الذين ينفذونها ويقدمون النتائج، ويتلقون المكافآت بعد التحقق. تعزز هذه الخطة كفاءة استخدام الموارد، وتساعد في حل عنق الزجاجة في قوة الحوسبة في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي.
بصرف النظر عن شبكة قوة الحوسبة اللامركزية العامة، هناك أيضًا شبكة قوة حوسبة مخصصة تركز على تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه. توفر شبكة القوة الحوسبية اللامركزية سوقًا عادلًا وشفافًا، تكسر الاحتكار، وتخفض عقبات الدخول للتطبيقات، وتزيد من كفاءة استخدام القوة الحوسبية. في بيئة الويب 3، ستلعب دورًا حاسمًا، وتجذب المزيد من التطبيقات الابتكارية للانضمام، مما يعزز تطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي.
DePIN: تمكين Web3 للذكاء الاصطناعي على الحافة
يتيح Edge AI إجراء الحسابات في مصدر إنتاج البيانات، مما يحقق انخفاضاً في التأخير ومعالجة في الوقت الفعلي، مع حماية خصوصية المستخدمين. لقد تم تطبيقه في مجالات حيوية مثل القيادة الذاتية. في Web3، نحن أكثر دراية بمفهوم DePIN. يؤكد Web3 على اللامركزية وسيادة بيانات المستخدم، حيث يعزز DePIN حماية الخصوصية من خلال معالجة البيانات محلياً، مما يقلل من مخاطر التسرب. يمكن لآلية الاقتصاد الرقمي الأصلية لـ Web3 أن تحفز عقد DePIN على تقديم موارد حسابية، لبناء نظام بيئي مستدام.
تتطور DePIN حاليًا بسرعة في أحد أنظمة البلوكشين المعروفة، لتصبح واحدة من المنصات المفضلة لنشر المشاريع. توفر TPS العالية، وانخفاض رسوم المعاملات، والابتكارات التكنولوجية لهذه البلوكشين دعمًا قويًا لمشاريع DePIN. حاليًا، تتجاوز القيمة السوقية لمشاريع DePIN على هذه البلوكشين 10 مليارات دولار، وقد حققت العديد من المشاريع المعروفة تقدمًا ملحوظًا.
IMO: إطلاق نموذج جديد لنماذج الذكاء الاصطناعي
تم تقديم مفهوم IMO لأول مرة بموجب بروتوكول معين، حيث يتم توكين نماذج الذكاء الاصطناعي. في النموذج التقليدي، يواجه المطورون صعوبة في تحقيق إيرادات مستمرة من الاستخدام اللاحق للنماذج، خاصة بعد دمج النماذج في منتجات أخرى. غالبًا ما تفتقر نماذج الذكاء الاصطناعي إلى الشفافية في الأداء والنتائج، مما يجعل من الصعب على المستثمرين المحتملين والمستخدمين تقييم قيمتها الحقيقية، مما يحد من الاعتراف في السوق والإمكانات التجارية.
توفر IMO دعمًا ماليًا جديدًا ونظامًا لمشاركة القيمة لنموذج الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، حيث يمكن للمستثمرين شراء رموز IMO ومشاركة عائدات النموذج المستقبلية. تستخدم بروتوكول معين معايير تقنية محددة، جنبًا إلى جنب مع تقنية الذكاء الاصطناعي Oracle و OPML لضمان مصداقية نموذج الذكاء الاصطناعي وتمكين حاملي الرموز من مشاركة العوائد.
تعزز نماذج IMO الشفافية والثقة، وتشجع التعاون مفتوح المصدر، وتتكيف مع اتجاهات سوق التشفير، وتضخ动力 في التنمية المستدامة لتقنية الذكاء الاصطناعي. حاليًا، نموذج IMO في مرحلة التجريب الأولية، ولكن مع زيادة قبول السوق وتوسيع نطاق المشاركة، فإن ابتكاراته وقيمته المحتملة تستحق الانتظار.
وكيل الذكاء الاصطناعي: عصر جديد من تجربة التفاعل
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي إدراك البيئة والتفكير بشكل مستقل واتخاذ إجراءات لتحقيق الأهداف. بدعم من نماذج اللغة الكبيرة، لا يفهمون اللغة الطبيعية فحسب، بل يمكنهم أيضًا التخطيط واتخاذ القرارات وتنفيذ المهام المعقدة. كمساعِد افتراضي، يتعلم وكيل الذكاء الاصطناعي تفضيلات المستخدم من خلال التفاعل ويوفر حلولًا مخصصة. في حالة عدم وجود تعليمات واضحة، يمكنهم أيضًا حل المشكلات بشكل مستقل، مما يزيد من الكفاءة ويخلق قيمة جديدة.
توفر منصة تطبيقات AI الأصلية مجموعة شاملة وسهلة الاستخدام من أدوات الإبداع، تدعم المستخدمين في تكوين ميزات الروبوتات والمظهر والصوت والاتصال بمكتبات المعرفة الخارجية، وتهدف إلى إنشاء نظام بيئي محتوى AI عادل ومفتوح. قامت هذه المنصة بتدريب نماذج لغوية كبيرة مخصصة، مما يجعل أدوار التمثيل أكثر إنسانية؛ تسرع تقنية استنساخ الصوت التفاعل الشخصي للمنتجات AI، حيث تقلل من تكلفة توليد الصوت بنسبة 99%، ويمكن تحقيق الاستنساخ خلال دقيقة واحدة فقط. باستخدام AI Agent المخصص من هذه المنصة، يمكن الآن تطبيقه في مجالات متعددة مثل الدردشة المرئية، تعلم اللغات، وتوليد الصور.
تتضمن دمج Web3 و AI حاليًا المزيد من الاستكشاف في مستوى البنية التحتية، بما في ذلك الحصول على بيانات عالية الجودة، حماية خصوصية البيانات، استضافة النماذج على السلسلة، وزيادة الاستخدام الفعال لقوة الحوسبة اللامركزية، والتحقق من نماذج اللغة الكبيرة وغيرها من القضايا الرئيسية. مع تحسين هذه البنية التحتية تدريجيًا، سيوفر دمج Web3 و AI مجموعة من نماذج الأعمال والخدمات المبتكرة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
دمج Web3 و AI لبناء بنية تحتية للإنترنت من الجيل التالي
دمج Web3 و AI: بناء بنية الإنترنت التحتية للجيل التالي
تُعد Web3 كنوع من البنية التحتية للإنترنت اللامركزي والمفتوح والشفاف، فرصة طبيعية للتكامل مع الذكاء الاصطناعي. في ظل الهيكل التقليدي المركزي، يتم التحكم بشكل صارم في حسابات الذكاء الاصطناعي وموارد البيانات، مما يواجه تحديات مثل اختناق القدرة الحاسوبية، تسرب الخصوصية، وصناديق السوداء للخوارزميات. تستند Web3 إلى تقنيات موزعة، ويمكن من خلال شبكة مشاركة القدرة الحاسوبية، وسوق البيانات المفتوحة، والحوسبة الخاصة، توفير دفعة جديدة لتطور الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، يمكن أن يوفر الذكاء الاصطناعي العديد من القدرات لـ Web3، مثل تحسين العقود الذكية وخوارزميات مكافحة الغش، مما يساعد في بناء نظامه البيئي. إن استكشاف الجمع بين الاثنين له أهمية كبيرة في بناء البنية التحتية للإنترنت من الجيل التالي، وإطلاق قيمة البيانات والقدرة الحاسوبية.
مدفوع بالبيانات: الأساس المتين للذكاء الاصطناعي وWeb3
البيانات هي القوة الدافعة الأساسية لتطور الذكاء الاصطناعي. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى استيعاب كميات كبيرة من البيانات عالية الجودة للحصول على فهم عميق وقدرات استدلال قوية، فالبيانات لا توفر فقط الأساس للتدريب على نماذج التعلم الآلي، بل تحدد أيضًا دقة وموثوقية النموذج.
توجد المشاكل الرئيسية التالية في نماذج الحصول على البيانات واستخدامها المركزية التقليدية للذكاء الاصطناعي:
يمكن لـ Web3 حل نقاط الألم في الأنماط التقليدية من خلال نموذج بيانات لامركزي جديد:
ومع ذلك، توجد مشكلات في الحصول على بيانات العالم الحقيقي، مثل اختلاف الجودة، وصعوبة المعالجة، ونقص التنوع والتمثيل. قد تكون البيانات الاصطناعية نجم المستقبل في ميدان بيانات Web3. استنادًا إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي والمحاكاة، يمكن للبيانات الاصطناعية محاكاة خصائص البيانات الحقيقية، كإضافة فعالة، مما يزيد من كفاءة استخدام البيانات. في مجالات مثل القيادة الذاتية، وتداول الأسواق المالية، وتطوير الألعاب، أظهرت البيانات الاصطناعية إمكانية تطبيق ناضج.
حماية الخصوصية: دور FHE في Web3
في عصر البيانات المدفوعة، أصبحت حماية الخصوصية محور اهتمام عالمي، حيث تعكس لوائح مثل GDPR في الاتحاد الأوروبي الحماية الصارمة للخصوصية الشخصية. ومع ذلك، فإن هذا يخلق تحديات: بعض البيانات الحساسة لا يمكن استخدامها بشكل كامل بسبب مخاطر الخصوصية، مما يحد من إمكانيات ونماذج الذكاء الاصطناعي.
تسمح FHE (التشفير المتجانس بالكامل) بإجراء عمليات حسابية مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفيرها، والنتائج تتوافق مع البيانات الواضحة. توفر FHE حماية قوية لحسابات الخصوصية في الذكاء الاصطناعي، مما يمكن وحدات معالجة الرسوميات من تنفيذ تدريب النماذج والاستدلال في بيئات لا تتعامل مع البيانات الأصلية. وهذا يوفر ميزة كبيرة لشركات الذكاء الاصطناعي، حيث يمكنها فتح خدمات API بأمان مع حماية الأسرار التجارية.
يدعم FHEML معالجة البيانات والنماذج بشكل مشفر طوال دورة تعلم الآلة ، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة ويمنع مخاطر تسرب البيانات. يعد FHEML مكملًا لـ ZKML ، حيث يثبت ZKML التنفيذ الصحيح لتعلم الآلة بينما يركز FHEML على حساب البيانات المشفرة للحفاظ على خصوصية البيانات.
ثورة القدرة الحاسوبية: الحوسبة الذكية في الشبكات اللامركزية
تضاعف تعقيد حسابات نظم الذكاء الاصطناعي الحالي كل 3 أشهر، مما أدى إلى زيادة هائلة في الطلب على قوة الحوسبة، تفوق بكثير العرض المتاح من الموارد. على سبيل المثال، يتطلب تدريب نموذج ذكاء اصطناعي معروف ما يعادل 355 عامًا من الوقت لجهاز واحد. إن نقص قوة الحوسبة لا يقتصر فقط على تقييد تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، بل يجعل النماذج المتقدمة بعيدة المنال بالنسبة لمعظم الباحثين والمطورين.
في الوقت نفسه، لا تتجاوز نسبة استخدام وحدات معالجة الرسومات (GPU) في العالم 40%، بالإضافة إلى أن تباطؤ تحسين أداء المعالجات الدقيقة، وعوامل سلسلة التوريد والجغرافيا السياسية التي تؤدي إلى نقص في الرقائق، يجعل مشكلة توفير قوة الحوسبة أكثر حدة. يواجه العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي معضلة شراء الأجهزة بأنفسهم أو استئجار موارد سحابية، مما يجعل الحاجة ملحة إلى خدمات حوسبة فعالة من حيث التكلفة وبالطلب.
تقوم شبكة قوة الحوسبة اللامركزية بالذكاء الاصطناعي من خلال تجميع موارد وحدات معالجة الرسومات العالمية غير المستخدمة، بتوفير سوق حوسبة اقتصادي وسهل الاستخدام لشركات الذكاء الاصطناعي. يمكن للجهات الطالبة نشر المهام على الشبكة، حيث تقوم العقود الذكية بتوزيع المهام على عقد المعدنين، الذين ينفذونها ويقدمون النتائج، ويتلقون المكافآت بعد التحقق. تعزز هذه الخطة كفاءة استخدام الموارد، وتساعد في حل عنق الزجاجة في قوة الحوسبة في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي.
بصرف النظر عن شبكة قوة الحوسبة اللامركزية العامة، هناك أيضًا شبكة قوة حوسبة مخصصة تركز على تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه. توفر شبكة القوة الحوسبية اللامركزية سوقًا عادلًا وشفافًا، تكسر الاحتكار، وتخفض عقبات الدخول للتطبيقات، وتزيد من كفاءة استخدام القوة الحوسبية. في بيئة الويب 3، ستلعب دورًا حاسمًا، وتجذب المزيد من التطبيقات الابتكارية للانضمام، مما يعزز تطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي.
DePIN: تمكين Web3 للذكاء الاصطناعي على الحافة
يتيح Edge AI إجراء الحسابات في مصدر إنتاج البيانات، مما يحقق انخفاضاً في التأخير ومعالجة في الوقت الفعلي، مع حماية خصوصية المستخدمين. لقد تم تطبيقه في مجالات حيوية مثل القيادة الذاتية. في Web3، نحن أكثر دراية بمفهوم DePIN. يؤكد Web3 على اللامركزية وسيادة بيانات المستخدم، حيث يعزز DePIN حماية الخصوصية من خلال معالجة البيانات محلياً، مما يقلل من مخاطر التسرب. يمكن لآلية الاقتصاد الرقمي الأصلية لـ Web3 أن تحفز عقد DePIN على تقديم موارد حسابية، لبناء نظام بيئي مستدام.
تتطور DePIN حاليًا بسرعة في أحد أنظمة البلوكشين المعروفة، لتصبح واحدة من المنصات المفضلة لنشر المشاريع. توفر TPS العالية، وانخفاض رسوم المعاملات، والابتكارات التكنولوجية لهذه البلوكشين دعمًا قويًا لمشاريع DePIN. حاليًا، تتجاوز القيمة السوقية لمشاريع DePIN على هذه البلوكشين 10 مليارات دولار، وقد حققت العديد من المشاريع المعروفة تقدمًا ملحوظًا.
IMO: إطلاق نموذج جديد لنماذج الذكاء الاصطناعي
تم تقديم مفهوم IMO لأول مرة بموجب بروتوكول معين، حيث يتم توكين نماذج الذكاء الاصطناعي. في النموذج التقليدي، يواجه المطورون صعوبة في تحقيق إيرادات مستمرة من الاستخدام اللاحق للنماذج، خاصة بعد دمج النماذج في منتجات أخرى. غالبًا ما تفتقر نماذج الذكاء الاصطناعي إلى الشفافية في الأداء والنتائج، مما يجعل من الصعب على المستثمرين المحتملين والمستخدمين تقييم قيمتها الحقيقية، مما يحد من الاعتراف في السوق والإمكانات التجارية.
توفر IMO دعمًا ماليًا جديدًا ونظامًا لمشاركة القيمة لنموذج الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، حيث يمكن للمستثمرين شراء رموز IMO ومشاركة عائدات النموذج المستقبلية. تستخدم بروتوكول معين معايير تقنية محددة، جنبًا إلى جنب مع تقنية الذكاء الاصطناعي Oracle و OPML لضمان مصداقية نموذج الذكاء الاصطناعي وتمكين حاملي الرموز من مشاركة العوائد.
تعزز نماذج IMO الشفافية والثقة، وتشجع التعاون مفتوح المصدر، وتتكيف مع اتجاهات سوق التشفير، وتضخ动力 في التنمية المستدامة لتقنية الذكاء الاصطناعي. حاليًا، نموذج IMO في مرحلة التجريب الأولية، ولكن مع زيادة قبول السوق وتوسيع نطاق المشاركة، فإن ابتكاراته وقيمته المحتملة تستحق الانتظار.
وكيل الذكاء الاصطناعي: عصر جديد من تجربة التفاعل
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي إدراك البيئة والتفكير بشكل مستقل واتخاذ إجراءات لتحقيق الأهداف. بدعم من نماذج اللغة الكبيرة، لا يفهمون اللغة الطبيعية فحسب، بل يمكنهم أيضًا التخطيط واتخاذ القرارات وتنفيذ المهام المعقدة. كمساعِد افتراضي، يتعلم وكيل الذكاء الاصطناعي تفضيلات المستخدم من خلال التفاعل ويوفر حلولًا مخصصة. في حالة عدم وجود تعليمات واضحة، يمكنهم أيضًا حل المشكلات بشكل مستقل، مما يزيد من الكفاءة ويخلق قيمة جديدة.
توفر منصة تطبيقات AI الأصلية مجموعة شاملة وسهلة الاستخدام من أدوات الإبداع، تدعم المستخدمين في تكوين ميزات الروبوتات والمظهر والصوت والاتصال بمكتبات المعرفة الخارجية، وتهدف إلى إنشاء نظام بيئي محتوى AI عادل ومفتوح. قامت هذه المنصة بتدريب نماذج لغوية كبيرة مخصصة، مما يجعل أدوار التمثيل أكثر إنسانية؛ تسرع تقنية استنساخ الصوت التفاعل الشخصي للمنتجات AI، حيث تقلل من تكلفة توليد الصوت بنسبة 99%، ويمكن تحقيق الاستنساخ خلال دقيقة واحدة فقط. باستخدام AI Agent المخصص من هذه المنصة، يمكن الآن تطبيقه في مجالات متعددة مثل الدردشة المرئية، تعلم اللغات، وتوليد الصور.
تتضمن دمج Web3 و AI حاليًا المزيد من الاستكشاف في مستوى البنية التحتية، بما في ذلك الحصول على بيانات عالية الجودة، حماية خصوصية البيانات، استضافة النماذج على السلسلة، وزيادة الاستخدام الفعال لقوة الحوسبة اللامركزية، والتحقق من نماذج اللغة الكبيرة وغيرها من القضايا الرئيسية. مع تحسين هذه البنية التحتية تدريجيًا، سيوفر دمج Web3 و AI مجموعة من نماذج الأعمال والخدمات المبتكرة.