Web3 ve AI'nin Entegrasyonu: Yeni Nesil İnternet Altyapısını Oluşturma
Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir internet yeni paradigması olarak, AI ile doğal bir birleşim fırsatı sunmaktadır. Geleneksel merkezi yapıdaki AI, hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlalleri, algoritma şeffaflığı gibi zorluklarla karşı karşıyadır; oysa Web3, dağıtık teknolojiye dayalı olarak, hesaplama gücü paylaşım ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplaması gibi yollarla AI'ya yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e akıllı sözleşme optimizasyonu ve sahtekarlık önleme algoritmaları gibi birçok güç katabilir. İkisi arasındaki birleşimin, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama gücü değerini serbest bırakmak açısından önemli bir anlamı vardır.
Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Temeli
Veri, AI gelişiminin temel motivasyonudur. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanabilmesi için büyük miktarda yüksek kaliteli veriye ihtiyaç vardır; veri yalnızca makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.
Geleneksel merkeziyetsiz AI veri edinme ve kullanım modellerinin birkaç ana sorunu vardır:
Veri elde etme maliyetleri yüksek, KOBİ'lerin buna katlanması zor.
Veri kaynakları büyük teknoloji şirketleri tarafından tekelleştiriliyor, veri adaları oluşuyor.
Kişisel verilerin gizliliği sızma ve kötüye kullanma riskiyle karşı karşıya
Web3'ün merkeziyetsiz veri paradigmaları bu sorunları çözebilir:
Kullanıcılar, AI şirketlerine atıl ağ kaynaklarını satabilir, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplayabilir, temizleyip dönüştürerek AI model eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlayabilir.
"label to earn" modelini benimseyerek, token teşvikiyle dünya genelindeki çalışanları veri etiketleme sürecine katılmaya teşvik etmek, küresel uzmanlık biriktirmek ve veri analiz becerisini artırmak.
Blok zinciri veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak veri yeniliği ve paylaşımını teşvik eder.
Yine de, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde bazı sorunlar bulunmaktadır; örneğin, veri kalitesinin farklı olması, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsil yeteneğinin yetersiz olması gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyona dayanan sentetik veriler, gerçek veri özelliklerini simüle edebilir ve veri kullanım verimliliğini artırmak için etkili bir tamamlayıcı olarak hizmet eder. Otonom sürüş, finansal piyasa işlemleri, oyun geliştirme gibi alanlarda, sentetik verilerin olgun uygulama potansiyeli gösterdiği ortaya çıkmıştır.
Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Uygulamaları
Veri odaklı çağda, gizlilik koruma dünya genelinde dikkat çekici bir konu haline geldi; bazı yasaların yürürlüğe girmesi, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasına yönelik bir yansıma olarak ortaya çıkmaktadır. Ancak bu, bazı zorluklar da getirmektedir: Gizlilik riski nedeniyle bazı hassas veriler tam olarak kullanılamamakta, bu da AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini sınırlamaktadır.
FHE, tam homomorfik şifreleme anlamına gelir ve verileri şifrelemeden hesaplama işlemlerinin doğrudan şifreli veriler üzerinde gerçekleştirilmesine olanak tanır; ayrıca hesaplama sonuçları, açık metin verileri üzerinde yapılan aynı hesaplamanın sonuçlarıyla tutarlıdır.
FHE, AI gizlilik hesaplaması için sağlam bir koruma sağlar, böylece GPU hesaplama gücü, ham verilere temas etmeden model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirebilir. Bu, AI şirketlerine büyük bir avantaj getirir, ticari sırları korurken API hizmetlerini güvenli bir şekilde açabilirler.
FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca verilerin ve modellerin şifrelenmesini destekleyerek, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı riskini önler. Bu şekilde, FHEML veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar.
FHEML, ZKML'nin bir tamamlayıcısıdır. ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlar; FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplama yapmaya vurgu yapar.
Hesap Gücü Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplama
Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkıyor ve bu da hesap gücü talebinin fırlamasına neden oluyor; bu talep mevcut hesaplama kaynakları arzını çok aşıyor. Örneğin, tanınmış bir AI modelinin eğitimi muazzam bir hesap gücü gerektiriyor ve bu da tek bir cihazda 355 yıl eğitim süresine eşdeğer. Böyle bir hesap gücü kıtlığı, yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda gelişmiş AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale gelmesine neden oluyor.
Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında kalırken, mikroişlemci performansındaki iyileşmenin yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü arzını daha da zorlaştırıyor. AI profesyonelleri iki arada kalmış durumda: ya donanım satın alıyorlar ya da bulut kaynaklarını kiralıyorlar; ihtiyaçları olan, talebe göre ve maliyet açısından etkili bir hesaplama hizmeti biçimi.
Bazı merkeziyetsiz AI hesaplama ağları, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve kullanımı kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler, ağ üzerinde hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama katkısı sağlayan madenci düğümlerine dağıtır, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra ödül alır. Bu tür bir çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırmakta ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olmaktadır.
Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimi üzerine odaklanmış platformlar ve AI çıkarımı için özel hesaplama ağları da bulunmaktadır.
Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelciliği kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağı kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi dapp'ı çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulamasını birlikte destekleyecektir.
DePIN: Web3 ile Edge AI'ye Güç Verme
Düşünün ki, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınız AI çalıştırma yeteneğine sahip - işte Edge AI'nın cazibesi burada yatıyor. Verilerin üretildiği kaynağın yanında hesaplamaların yapılmasını sağlar, düşük gecikme ve gerçek zamanlı işleme gerçekleştirirken kullanıcı gizliliğini de korur. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmaktadır.
Web3 alanında daha tanıdık bir adımız var - DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verisi egemenliğini vurgular, DePIN yerel veri işleme ile kullanıcı gizliliğini artırabilir ve veri sızıntısı riskini azaltabilir; Web3'e özgü Token ekonomi mekanizması, DePIN düğümlerinin hesaplama kaynakları sağlamasını teşvik edebilir ve sürdürülebilir bir ekosistem inşa edebilir.
Şu anda DePIN, belirli bir kamu blok zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en iyi platformlardan biri haline geliyor. Bu kamu blok zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Şu anda bu kamu blok zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aştı ve bazı tanınmış projeler önemli ilerlemeler kaydetti.
IMO: AI modeli yeni paradigma yayımladı
IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk kez önerilmiştir ve AI modellerinin tokenleştirilmesini sağlar.
Geleneksel modelde, kazanç paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, AI model geliştiricileri genellikle modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmekte zorluk çekmektedirler. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcıların kullanım durumunu takip etmesi oldukça zorlaşmakta, dolayısıyla gelir elde etmesi neredeyse imkansız hale gelmektedir. Ayrıca, AI modellerinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği göstermekte, bu da potansiyel yatırımcıların ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmelerini zorlaştırmakta, dolayısıyla modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini sınırlamaktadır.
IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır; yatırımcılar IMO tokenlerini satın alarak modelin gelecekteki kazançlarını paylaşabilirler. Bir protokol, AI oracle ve OPML teknolojisini birleştirerek AI modelinin gerçekliğini sağlamak ve token sahiplerinin kazanç paylaşımını sağlamaya yönelik iki ERC standardı kullanmaktadır.
IMO modeli şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik eder, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak pazar kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri beklentileri karşılamaya değerdir.
AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı
AI Ajanı, çevreyi hissedebilir, bağımsız düşünce yürütebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanı sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme planları yapar ve karmaşık görevleri yerine getirir. Kullanıcılarla etkileşim kurarak tercihlerini öğrenebilir ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilir. Açık talimatlar olmadan da, AI Ajanı otonom olarak sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.
Bazı AI yerel uygulama platformları, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi kaynaklarıyla bağlantı kurmasını yapılandırmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araç seti sunmaktadır. Adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmaya yönelik olarak, oluşturucu AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılara dönüştürmeyi hedeflemektedir. Bu platform, rol oynamayı daha insani hale getiren özel bir dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetini %99 oranında düşürebilir, ses klonlama yalnızca 1 dakikada gerçekleştirilebilir. Bu platformda özelleştirilen AI Agent, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda kullanılabilir.
Web3 ile AI'nin entegrasyonunda, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfi üzerine yoğunlaşılıyor; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, modellerin zincir üzerinde nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün etkin kullanımı nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi kritik sorunlar. Bu altyapıların aşama aşama geliştirilmesiyle, Web3 ile AI'nin entegrasyonunun bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetler doğuracağına inanmak için nedenlerimiz var.
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.
15 Likes
Reward
15
6
Repost
Share
Comment
0/400
quietly_staking
· 5h ago
Ne kadar söylesek de, ai uygulamaya dökülmekten daha önemli değil.
View OriginalReply0
JustHereForAirdrops
· 5h ago
Bu kavram çok derin, kaçtım kaçtım.
View OriginalReply0
TxFailed
· 5h ago
klasik hata... web3 + ai = sihir olduğunu düşünmek. protokollerin hala düzgün bir altyapıya ihtiyaç duyduğunu zor yoldan öğrendim.
Web3 ve AI entegrasyonu: Merkeziyetsiz veri ve Bilgi İşlem Gücü ekosistemi oluşturma
Web3 ve AI'nin Entegrasyonu: Yeni Nesil İnternet Altyapısını Oluşturma
Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir internet yeni paradigması olarak, AI ile doğal bir birleşim fırsatı sunmaktadır. Geleneksel merkezi yapıdaki AI, hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlalleri, algoritma şeffaflığı gibi zorluklarla karşı karşıyadır; oysa Web3, dağıtık teknolojiye dayalı olarak, hesaplama gücü paylaşım ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplaması gibi yollarla AI'ya yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e akıllı sözleşme optimizasyonu ve sahtekarlık önleme algoritmaları gibi birçok güç katabilir. İkisi arasındaki birleşimin, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama gücü değerini serbest bırakmak açısından önemli bir anlamı vardır.
Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Temeli
Veri, AI gelişiminin temel motivasyonudur. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanabilmesi için büyük miktarda yüksek kaliteli veriye ihtiyaç vardır; veri yalnızca makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.
Geleneksel merkeziyetsiz AI veri edinme ve kullanım modellerinin birkaç ana sorunu vardır:
Web3'ün merkeziyetsiz veri paradigmaları bu sorunları çözebilir:
Yine de, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde bazı sorunlar bulunmaktadır; örneğin, veri kalitesinin farklı olması, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsil yeteneğinin yetersiz olması gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyona dayanan sentetik veriler, gerçek veri özelliklerini simüle edebilir ve veri kullanım verimliliğini artırmak için etkili bir tamamlayıcı olarak hizmet eder. Otonom sürüş, finansal piyasa işlemleri, oyun geliştirme gibi alanlarda, sentetik verilerin olgun uygulama potansiyeli gösterdiği ortaya çıkmıştır.
Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Uygulamaları
Veri odaklı çağda, gizlilik koruma dünya genelinde dikkat çekici bir konu haline geldi; bazı yasaların yürürlüğe girmesi, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasına yönelik bir yansıma olarak ortaya çıkmaktadır. Ancak bu, bazı zorluklar da getirmektedir: Gizlilik riski nedeniyle bazı hassas veriler tam olarak kullanılamamakta, bu da AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini sınırlamaktadır.
FHE, tam homomorfik şifreleme anlamına gelir ve verileri şifrelemeden hesaplama işlemlerinin doğrudan şifreli veriler üzerinde gerçekleştirilmesine olanak tanır; ayrıca hesaplama sonuçları, açık metin verileri üzerinde yapılan aynı hesaplamanın sonuçlarıyla tutarlıdır.
FHE, AI gizlilik hesaplaması için sağlam bir koruma sağlar, böylece GPU hesaplama gücü, ham verilere temas etmeden model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirebilir. Bu, AI şirketlerine büyük bir avantaj getirir, ticari sırları korurken API hizmetlerini güvenli bir şekilde açabilirler.
FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca verilerin ve modellerin şifrelenmesini destekleyerek, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı riskini önler. Bu şekilde, FHEML veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar.
FHEML, ZKML'nin bir tamamlayıcısıdır. ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlar; FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplama yapmaya vurgu yapar.
Hesap Gücü Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplama
Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkıyor ve bu da hesap gücü talebinin fırlamasına neden oluyor; bu talep mevcut hesaplama kaynakları arzını çok aşıyor. Örneğin, tanınmış bir AI modelinin eğitimi muazzam bir hesap gücü gerektiriyor ve bu da tek bir cihazda 355 yıl eğitim süresine eşdeğer. Böyle bir hesap gücü kıtlığı, yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda gelişmiş AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale gelmesine neden oluyor.
Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında kalırken, mikroişlemci performansındaki iyileşmenin yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü arzını daha da zorlaştırıyor. AI profesyonelleri iki arada kalmış durumda: ya donanım satın alıyorlar ya da bulut kaynaklarını kiralıyorlar; ihtiyaçları olan, talebe göre ve maliyet açısından etkili bir hesaplama hizmeti biçimi.
Bazı merkeziyetsiz AI hesaplama ağları, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve kullanımı kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler, ağ üzerinde hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama katkısı sağlayan madenci düğümlerine dağıtır, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra ödül alır. Bu tür bir çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırmakta ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olmaktadır.
Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimi üzerine odaklanmış platformlar ve AI çıkarımı için özel hesaplama ağları da bulunmaktadır.
Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelciliği kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağı kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi dapp'ı çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulamasını birlikte destekleyecektir.
DePIN: Web3 ile Edge AI'ye Güç Verme
Düşünün ki, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınız AI çalıştırma yeteneğine sahip - işte Edge AI'nın cazibesi burada yatıyor. Verilerin üretildiği kaynağın yanında hesaplamaların yapılmasını sağlar, düşük gecikme ve gerçek zamanlı işleme gerçekleştirirken kullanıcı gizliliğini de korur. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmaktadır.
Web3 alanında daha tanıdık bir adımız var - DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verisi egemenliğini vurgular, DePIN yerel veri işleme ile kullanıcı gizliliğini artırabilir ve veri sızıntısı riskini azaltabilir; Web3'e özgü Token ekonomi mekanizması, DePIN düğümlerinin hesaplama kaynakları sağlamasını teşvik edebilir ve sürdürülebilir bir ekosistem inşa edebilir.
Şu anda DePIN, belirli bir kamu blok zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en iyi platformlardan biri haline geliyor. Bu kamu blok zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Şu anda bu kamu blok zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aştı ve bazı tanınmış projeler önemli ilerlemeler kaydetti.
IMO: AI modeli yeni paradigma yayımladı
IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk kez önerilmiştir ve AI modellerinin tokenleştirilmesini sağlar.
Geleneksel modelde, kazanç paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, AI model geliştiricileri genellikle modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmekte zorluk çekmektedirler. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcıların kullanım durumunu takip etmesi oldukça zorlaşmakta, dolayısıyla gelir elde etmesi neredeyse imkansız hale gelmektedir. Ayrıca, AI modellerinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği göstermekte, bu da potansiyel yatırımcıların ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmelerini zorlaştırmakta, dolayısıyla modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini sınırlamaktadır.
IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır; yatırımcılar IMO tokenlerini satın alarak modelin gelecekteki kazançlarını paylaşabilirler. Bir protokol, AI oracle ve OPML teknolojisini birleştirerek AI modelinin gerçekliğini sağlamak ve token sahiplerinin kazanç paylaşımını sağlamaya yönelik iki ERC standardı kullanmaktadır.
IMO modeli şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik eder, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak pazar kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri beklentileri karşılamaya değerdir.
AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı
AI Ajanı, çevreyi hissedebilir, bağımsız düşünce yürütebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanı sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme planları yapar ve karmaşık görevleri yerine getirir. Kullanıcılarla etkileşim kurarak tercihlerini öğrenebilir ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilir. Açık talimatlar olmadan da, AI Ajanı otonom olarak sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.
Bazı AI yerel uygulama platformları, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi kaynaklarıyla bağlantı kurmasını yapılandırmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araç seti sunmaktadır. Adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmaya yönelik olarak, oluşturucu AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılara dönüştürmeyi hedeflemektedir. Bu platform, rol oynamayı daha insani hale getiren özel bir dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetini %99 oranında düşürebilir, ses klonlama yalnızca 1 dakikada gerçekleştirilebilir. Bu platformda özelleştirilen AI Agent, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda kullanılabilir.
Web3 ile AI'nin entegrasyonunda, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfi üzerine yoğunlaşılıyor; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, modellerin zincir üzerinde nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün etkin kullanımı nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi kritik sorunlar. Bu altyapıların aşama aşama geliştirilmesiyle, Web3 ile AI'nin entegrasyonunun bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetler doğuracağına inanmak için nedenlerimiz var.