بabe، الآن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أصبحت أكثر شيوعًا، لكن العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي العامة ليست كافية في الصناعات المحددة.

على سبيل المثال، يحتاج الذكاء الاصطناعي في مجال المالية إلى إجراء تقييم للمخاطر، ويجب أن يعتمد أيضًا على بيانات التداول داخل الصناعة، وسجلات الائتمان، وغيرها من المعلومات المستهدفة.

في الواقع، إذا كانت الذكاء الاصطناعي يريد أن يعمل بشكل جيد في مختلف المجالات التخصصية، فإن البيانات التخصصية هي المفتاح الذي لا يمكن تجاهله.

• يمكنه جعل نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر دقة، على عكس النماذج العامة التي لا تفهم شيئًا بشكل كامل ولكنها تعرف القليل عن كل شيء.

• يمكن أن تجعل استنتاجات النموذج أكثر فهمًا، وتشغيلها أكثر اقتصادًا

• يمكن أن يشجع المزيد من الناس على المساهمة بالبيانات، مما يشكل حلقة جيدة.

لأن البيانات الاحترافية مهمة جدًا، ظهر مشروع @OpenledgerHQ، الذي يساعد على استخدام هذه البيانات بشكل جيد.

شبكة البيانات في المشروع لامركزية، ولا توجد جهة مركزية واحدة تتحكم فيها

إنه يجمع البيانات المتخصصة من أماكن مختلفة، ويتحقق من جودتها قبل توزيعها، ومن الواضح من يملك البيانات وأين تذهب، فلا داعي للقلق بشأن فقدانها أو تعديلها، مما يسمح باستخدام البيانات بأمان.

■هناك آلية لإثبات الانتماء، وهو مشفر

• يمكنه تسجيل من ساهم في البيانات، وتوافقها مع مخرجات نموذج الذكاء الاصطناعي، ولا يمكن تغييره.

• الأشخاص الذين يساهمون في تقديم البيانات يمكنهم الحصول على مكافآت، وسيكونون أكثر رغبة في تقديم بيانات جيدة

• نتائج الذكاء الاصطناعي يمكن التحقق من مصدرها، مما يجعلها أكثر موثوقية.

بشكل عام، تعتمد OpenLedger على شبكة البيانات وإثبات النسبة لإبراز قيمة البيانات المهنية، مما يساعد نماذج الذكاء الاصطناعي على أن تكون أكثر احترافية، ويؤسس بيئة بيانات AI موثوقة وفعالة وطويلة الأمد.
#OpenLedger KaitoAI