مؤخراً، كنت غارقاً في عالم استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في حل المشكلات. في كل مرة أواجه فيها صعوبة، كانت ردة فعلي الأولى هي طلب المشورة من الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، خلال هذه العملية، بدأت أدرك مشكلة خطيرة: على الرغم من أن نماذج الذكاء الاصطناعي العامة مثل ChatGPT و豆包 وDeepseek تمتلك قاعدة معرفة واسعة، إلا أن لديها مجالاً كبيراً للتحسين في العمق والدقة في المجالات المتخصصة.
خصوصاً في صناعة Web3 التي أعمل فيها، فإن الإجابات التي تقدمها هذه النماذج العامة غالباً ما تكون مضحكة بشكل غير متوقع. وهذا دفعني للبحث عن حلول AI أكثر ملاءمة للمجالات المتخصصة.
أثناء عملية الاستكشاف، اكتشفت أن أكبر تحدٍ تواجهه الذكاء الاصطناعي الاحترافي هو الحصول على بيانات عالية الجودة ومخصصة للمجال. أوصاني صديق بمنصة Openledger، حيث يتمحور النظام البيئي الأساسي لهذه المنصة حول "شبكة البيانات" (Datanets). إنها شبكة مدفوعة من قبل المجتمع، تهدف إلى جمع والتحقق من البيانات الخاصة بالمجالات المحددة. من خلال منصة ModelFactory، يمكن للمطورين الاستفادة من هذه المجموعات البيانات عالية الجودة لضبط وتدريب نماذج مخصصة.
تفتح هذه الطريقة الابتكارية إمكانيات جديدة لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي في المجالات المهنية مثل المالية والطب والقانون. إنها لا تعزز فقط دقة النماذج، بل تضمن أيضًا شفافية البيانات وقابلية تتبعها. أنا أؤمن بشدة أن الاتجاه المستقبلي لتطور الذكاء الاصطناعي سيتجه نحو مزيد من التخصص والدقة.
مع التقدم المستمر في التكنولوجيا، يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من الحلول الذكية المخصصة للصناعات والمشاهد المحددة. لن يؤدي ذلك فقط إلى تحسين كفاءة العمل في مختلف المجالات، بل قد يجلب أيضًا ابتكارات وانجازات جديدة. كأحد العاملين في صناعة Web3، أشعر بالحماس بشكل خاص تجاه هذا الاتجاه التطوري، لأنه قد يجلب تغييرات ثورية لصناعتنا.
على الرغم من أن نماذج الذكاء الاصطناعي العامة لا تزال لها قيمتها المهمة، فإن صعود الذكاء الاصطناعي المتخصص سيسرع بلا شك من تطوير مجال الذكاء الاصطناعي نحو مستويات أعلى. نحتاج إلى إيجاد توازن بين المعرفة العامة والعمق المتخصص من أجل تحقيق أقصى استفادة من إمكانيات الذكاء الاصطناعي. في المستقبل، قد نرى المزيد من المنصات مثل Openledger تظهر، والتي ستقدم حلول ذكاء اصطناعي مصممة خصيصًا لمختلف المجالات المهنية، مما يحقق فعلاً التطبيق العميق للذكاء الاصطناعي في المجالات المتخصصة.
شاهد النسخة الأصلية
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.
مؤخراً، كنت غارقاً في عالم استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في حل المشكلات. في كل مرة أواجه فيها صعوبة، كانت ردة فعلي الأولى هي طلب المشورة من الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، خلال هذه العملية، بدأت أدرك مشكلة خطيرة: على الرغم من أن نماذج الذكاء الاصطناعي العامة مثل ChatGPT و豆包 وDeepseek تمتلك قاعدة معرفة واسعة، إلا أن لديها مجالاً كبيراً للتحسين في العمق والدقة في المجالات المتخصصة.
خصوصاً في صناعة Web3 التي أعمل فيها، فإن الإجابات التي تقدمها هذه النماذج العامة غالباً ما تكون مضحكة بشكل غير متوقع. وهذا دفعني للبحث عن حلول AI أكثر ملاءمة للمجالات المتخصصة.
أثناء عملية الاستكشاف، اكتشفت أن أكبر تحدٍ تواجهه الذكاء الاصطناعي الاحترافي هو الحصول على بيانات عالية الجودة ومخصصة للمجال. أوصاني صديق بمنصة Openledger، حيث يتمحور النظام البيئي الأساسي لهذه المنصة حول "شبكة البيانات" (Datanets). إنها شبكة مدفوعة من قبل المجتمع، تهدف إلى جمع والتحقق من البيانات الخاصة بالمجالات المحددة. من خلال منصة ModelFactory، يمكن للمطورين الاستفادة من هذه المجموعات البيانات عالية الجودة لضبط وتدريب نماذج مخصصة.
تفتح هذه الطريقة الابتكارية إمكانيات جديدة لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي في المجالات المهنية مثل المالية والطب والقانون. إنها لا تعزز فقط دقة النماذج، بل تضمن أيضًا شفافية البيانات وقابلية تتبعها. أنا أؤمن بشدة أن الاتجاه المستقبلي لتطور الذكاء الاصطناعي سيتجه نحو مزيد من التخصص والدقة.
مع التقدم المستمر في التكنولوجيا، يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من الحلول الذكية المخصصة للصناعات والمشاهد المحددة. لن يؤدي ذلك فقط إلى تحسين كفاءة العمل في مختلف المجالات، بل قد يجلب أيضًا ابتكارات وانجازات جديدة. كأحد العاملين في صناعة Web3، أشعر بالحماس بشكل خاص تجاه هذا الاتجاه التطوري، لأنه قد يجلب تغييرات ثورية لصناعتنا.
على الرغم من أن نماذج الذكاء الاصطناعي العامة لا تزال لها قيمتها المهمة، فإن صعود الذكاء الاصطناعي المتخصص سيسرع بلا شك من تطوير مجال الذكاء الاصطناعي نحو مستويات أعلى. نحتاج إلى إيجاد توازن بين المعرفة العامة والعمق المتخصص من أجل تحقيق أقصى استفادة من إمكانيات الذكاء الاصطناعي. في المستقبل، قد نرى المزيد من المنصات مثل Openledger تظهر، والتي ستقدم حلول ذكاء اصطناعي مصممة خصيصًا لمختلف المجالات المهنية، مما يحقق فعلاً التطبيق العميق للذكاء الاصطناعي في المجالات المتخصصة.