AI sektörünün yerelleştirme trendleri ve Web3 üzerindeki etkisi
Son zamanlarda AI endüstrisi ilginç bir gelişim eğilimi gösteriyor: Geçmişte hesap gücüne ve büyük modellere odaklanan ana akım düşünceden, giderek yerel küçük modellere ve kenar hesaplamaya yönelen yeni bir yön ortaya çıktı. Bu eğilim, birçok teknoloji devinin en son gelişmelerinde kendini göstermektedir.
Bulut AI ve yerel AI'nin her birinin avantajları vardır. Bulut AI, büyük parametre ölçeği ve devasa eğitim verilerine dayanmaktadır; finansal güç ana rekabet faktörü haline gelmiştir. Buna karşılık, yerel AI daha çok mühendislik optimizasyonu ve senaryo uyarlamasına odaklanmakta olup, kullanıcı gizliliğini koruma, sistem güvenilirliğini artırma ve pratiklik sağlama konularında benzersiz avantajlara sahiptir. Bu farklılık, genel modellerin belirli senaryo uygulamalarında ortaya çıkabilecek 'halüsinasyon' sorunundan kaynaklanmakta ve bunun dikey alanlardaki yayılımını etkilemektedir.
Bu trend, Web3 AI projelerine yeni fırsatlar sundu. Geçmişte, "genelleştirme" yeteneği yarışında, geleneksel teknoloji devleri kaynakları, teknolojileri ve kullanıcı tabanlarının avantajıyla hakimiyet kurdular. Ancak, yerelleştirilmiş modellerin ve kenar hesaplamanın yükselişi ile birlikte, blockchain teknolojisinin AI alanındaki uygulama potansiyeli daha da genişledi.
Kullanıcıların kendi cihazlarında çalışan AI modellerinin çıktı sonuçlarının gerçekliğini nasıl sağlarız? Gizliliği korurken modeller arasındaki iş birliğini nasıl gerçekleştiririz? Bu sorular, blok zinciri teknolojisinin çözmede uzmanlaştığı alanlardır.
Sektörde bu sorunlara yönelik bazı yenilikçi projeler ortaya çıkmıştır. Örneğin, merkezi AI platformlarının veri tekeli ve şeffaflık sorunlarını çözmeyi amaçlayan yeni bir veri iletişim protokolü bulunmaktadır. Diğer bir proje ise beyin dalgaları cihazları aracılığıyla gerçek insan verileri toplayarak "yapay doğrulama katmanı" inşa etmekte ve önemli gelirler elde etmektedir. Bu projeler, yerel AI'nın güvenilirlik sorunlarını çözmeye çalışmaktadır.
Denilebilir ki, yalnızca AI gerçekten her cihaza "inip" gittiğinde, merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek bir ihtiyaç haline gelebilir. Web3 AI projeleri için, genel bir alanda rekabet etmeye devam etmek yerine, yerelleşmiş AI dalgasına nasıl altyapı desteği sağlayacaklarını düşünmek belki de daha umut verici bir gelişim yönü olabilir.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
17 Likes
Reward
17
8
Share
Comment
0/400
LadderToolGuy
· 07-25 21:58
Hehe, sermaye rüyasında bile kontrol altında olmalı.
View OriginalReply0
GasFeeThunder
· 07-25 06:53
Veri nerede, yine hayal satıyorsunuz, yerelleştirmeyi abartmayın.
View OriginalReply0
GasFeeCry
· 07-23 13:45
Bu mu? Yine büyük yatırım mı gerekiyor?
View OriginalReply0
MetamaskMechanic
· 07-23 13:44
Küçük ölçek en iyisidir!
View OriginalReply0
GasFeeCrier
· 07-23 13:40
Yine enayileri oyuna getirmeye geldiler.
View OriginalReply0
BTCRetirementFund
· 07-23 13:37
Yerel AI'yi düşünmeyin, sadece popülariteden yararlanıyor.
Yerli AI lokalizasyon trendinin yükselişi Web3 projeleri için yeni fırsatlar getiriyor
AI sektörünün yerelleştirme trendleri ve Web3 üzerindeki etkisi
Son zamanlarda AI endüstrisi ilginç bir gelişim eğilimi gösteriyor: Geçmişte hesap gücüne ve büyük modellere odaklanan ana akım düşünceden, giderek yerel küçük modellere ve kenar hesaplamaya yönelen yeni bir yön ortaya çıktı. Bu eğilim, birçok teknoloji devinin en son gelişmelerinde kendini göstermektedir.
Bulut AI ve yerel AI'nin her birinin avantajları vardır. Bulut AI, büyük parametre ölçeği ve devasa eğitim verilerine dayanmaktadır; finansal güç ana rekabet faktörü haline gelmiştir. Buna karşılık, yerel AI daha çok mühendislik optimizasyonu ve senaryo uyarlamasına odaklanmakta olup, kullanıcı gizliliğini koruma, sistem güvenilirliğini artırma ve pratiklik sağlama konularında benzersiz avantajlara sahiptir. Bu farklılık, genel modellerin belirli senaryo uygulamalarında ortaya çıkabilecek 'halüsinasyon' sorunundan kaynaklanmakta ve bunun dikey alanlardaki yayılımını etkilemektedir.
Bu trend, Web3 AI projelerine yeni fırsatlar sundu. Geçmişte, "genelleştirme" yeteneği yarışında, geleneksel teknoloji devleri kaynakları, teknolojileri ve kullanıcı tabanlarının avantajıyla hakimiyet kurdular. Ancak, yerelleştirilmiş modellerin ve kenar hesaplamanın yükselişi ile birlikte, blockchain teknolojisinin AI alanındaki uygulama potansiyeli daha da genişledi.
Kullanıcıların kendi cihazlarında çalışan AI modellerinin çıktı sonuçlarının gerçekliğini nasıl sağlarız? Gizliliği korurken modeller arasındaki iş birliğini nasıl gerçekleştiririz? Bu sorular, blok zinciri teknolojisinin çözmede uzmanlaştığı alanlardır.
Sektörde bu sorunlara yönelik bazı yenilikçi projeler ortaya çıkmıştır. Örneğin, merkezi AI platformlarının veri tekeli ve şeffaflık sorunlarını çözmeyi amaçlayan yeni bir veri iletişim protokolü bulunmaktadır. Diğer bir proje ise beyin dalgaları cihazları aracılığıyla gerçek insan verileri toplayarak "yapay doğrulama katmanı" inşa etmekte ve önemli gelirler elde etmektedir. Bu projeler, yerel AI'nın güvenilirlik sorunlarını çözmeye çalışmaktadır.
Denilebilir ki, yalnızca AI gerçekten her cihaza "inip" gittiğinde, merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek bir ihtiyaç haline gelebilir. Web3 AI projeleri için, genel bir alanda rekabet etmeye devam etmek yerine, yerelleşmiş AI dalgasına nasıl altyapı desteği sağlayacaklarını düşünmek belki de daha umut verici bir gelişim yönü olabilir.