AMA على X

صعود وابتكار منصة البلوكتشين Layer 1 الذكاء الاصطناعي مع التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي، لم يعد هيكل البلوكتشين التقليدي قادراً على تلبية احتياجات تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الحوسبة عالية الأداء ومعالجة البيانات المعقدة. وقد أدى ذلك إلى ظهور منصات البلوكتشين من الطبقة الأولى المعدلة خصيصًا للذكاء الاصطناعي، والتي تظهر تنوعًا في هيكلها التقني، ومجالات تطبيقها، ونماذج أعمالها. تتناول هذه المقالة تحليلًا عميقًا لخمس مشاريع رائدة في مجال AI Layer1 وهي Bittensor و Vana و Kite AI و Nillion و Sahara. Bittensor: بنية تحتية لشبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية بيتنسر كأحد الرواد الأوائل في مجال الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين، يكرس جهوده لبناء شبكة مفتوحة من التعاون الذكي الاصطناعي اللامركزي. هدفه هو كسر الحواجز المركزية في تطوير الذكاء الاصطناعي التقليدي، مما يسمح لمزيد من المشاركين بالمساهمة معًا.

تطور نظام التشفير في جنوب شرق آسيا: الملاحظات والرؤى من مؤتمر ديفكون تتحول تايلاند إلى لاعب رئيسي في النظام البيئي المتنامي للتشفير وWeb3 في جنوب شرق آسيا. تحت سياسة دعم الحكومة للابتكار ونمو الاقتصاد الرقمي، أصبحت تايلاند، التي تضم أكثر من 70 مليون نسمة، تقبل على نطاق واسع تقنيات blockchain. كما تعزز الحوافز مثل الإعفاء الضريبي على استثمارات الرموز الرقمية من جاذبية تايلاند كمركز لاستثمارات blockchain. إن اعتماد blockchain في جميع أنحاء منطقة جنوب شرق آسيا يتطور بسرعة، وذلك بفضل السكان المتمرسين في التكنولوجيا والبنية التحتية التي تتطور باستمرار. هذا الزخم في التطور كان واضحًا بشكل خاص خلال أسبوع Devcon الأخير، حيث تم تنظيم العديد من الفعاليات المهمة، بما في ذلك أسبوع blockchain في تايلاند، وقمة EVM لعام 2024، بالإضافة إلى الفعاليات ذات الصلة بـ NEAR. تسلط هذه التجمعات الضوء على مكانة تايلاند الرائدة في مجال Web3 النابض بالحياة في جنوب شرق آسيا، مما يفتح المجال لمزيد من النمو والابتكار.

يجلب دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 فرص جديدة لقوة الحوسبة ومشاركة البيانات، ويدعم تطوير الأسواق اللامركزية، ويحسن تدريب وتفسير نماذج الذكاء الاصطناعي، ويدفع تقدم المالية والبنية التحتية والسرد الجديد. يهدف هذا الدمج إلى تحقيق توزيع عادل وشفاف للموارد، لخدمة الإنسانية بشكل أفضل.

إمكانات مسار بيانات الذكاء الاصطناعي وصعود Web3 DataFi في عصر يتنافس فيه الجميع لبناء أفضل نماذج أساسية، تعتبر القدرة الحاسوبية وهندسة النموذج مهمة بالطبع، ولكن الخندق الحقيقي هو بيانات التدريب. ستتناول هذه المقالة إمكانيات مسار بيانات الذكاء الاصطناعي، وكيف يمكن أن تصبح Web3 DataFi قوة ناشئة في هذا المجال. أهمية بيانات الذكاء الاصطناعي تُعَدُّ القدرة الحاسوبية والنموذج والبيانات الأعمدة الثلاثة الأساسية لنماذج الذكاء الاصطناعي. مع انتشار هيكل المحولات وحل مشكلة القدرة الحاسوبية تدريجياً، تتزايد أهمية البيانات. ينقسم تدريب النموذج إلى مرحلتين: التدريب المسبق والتدريب الدقيق، حيث تتطلب كل مرحلة نوعاً مختلفاً من البيانات. 1. مرحلة ما قبل التدريب: تحتاج إلى كمية كبيرة من النصوص والمعلومات مثل الشفرات المجمعة من الإنترنت. 2. مرحلة التعديل الدقيق: تحتاج إلى مجموعة بيانات مصممة بدقة ومختارة لتطوير قدرات محددة للنموذج. تشكل هاتان الفئتان من البيانات جوهر حلبة بيانات الذكاء الاصطناعي. تابع

تم نشر قائمة تأثير الكتّاب وشعبية المقالات لشهر مارس 2025، حيث تم إدراج خمسة كتّاب مثل Web3小律 و十四君 في قائمة التأثير، ومن بين المقالات الشائعة "قوة XRP، وقدرة Ripple"، مما يعكس اتجاهات السوق الحالية والديناميات التقنية.