الاتجاهات الجديدة في صناعة الذكاء الاصطناعي: من السحابة إلى المحلية
مؤخراً، من خلال مراقبة تطور صناعة الذكاء الاصطناعي، يمكننا أن نلاحظ اتجاهًا مثيرًا للاهتمام: من الاتجاه السائد السابق الذي كان يسعى إلى قوة حوسبة مركزة على نطاق واسع ونماذج كبيرة، بدأت تتمايز مسار جديد يركز على النماذج الصغيرة المحلية والحوسبة الطرفية.
هذا التغيير يتجلى في عدة مجالات. على سبيل المثال، النظام الذكي الذي أطلقته إحدى شركات التكنولوجيا الكبرى يغطي 500 مليون جهاز؛ وشركة تكنولوجيا كبيرة أخرى طورت نموذجًا صغيرًا مخصصًا لنظام التشغيل الخاص بها يحتوي على 330 مليون معلمة؛ وهناك أيضًا مؤسسة بحثية معروفة في مجال الذكاء الاصطناعي تستكشف قدرة الروبوتات على التشغيل في وضع عدم الاتصال.
تختلف نقاط التركيز في المنافسة بين الذكاء الاصطناعي السحابي والذكاء الاصطناعي المحلي. يركز الذكاء الاصطناعي السحابي بشكل رئيسي على حجم النموذج وكمية بيانات التدريب، حيث تعتبر القوة المالية هي المفتاح؛ بينما يركز الذكاء الاصطناعي المحلي بشكل أكبر على تحسين الهندسة والتكيف مع السيناريوهات، مما يوفر مزايا في حماية الخصوصية والموثوقية والعملية. يرجع ذلك أساسًا إلى أن مشكلة الهلوسة في النماذج العامة الكبيرة قد تؤثر على تطبيقاتها في مجالات محددة.
أدى هذا الاتجاه إلى توفير فرص جديدة للذكاء الاصطناعي اللامركزي. في الماضي، كانت الشركات التقنية التقليدية تتمتع بميزة مطلقة في المنافسة على القدرة "العامة"، وكان من غير الواقعي محاولة التنافس معها من خلال مجرد تطبيق مفهوم اللامركزية. ولكن في ظل الوضع الجديد للنماذج المحلية والحوسبة الطرفية، أصبحت آفاق تطبيق تكنولوجيا blockchain أكثر اتساعًا.
عندما يعمل نموذج الذكاء الاصطناعي على أجهزة المستخدمين، كيف يمكن ضمان صحة النتائج الناتجة؟ كيف يمكن تحقيق التعاون بين النماذج مع حماية الخصوصية في نفس الوقت؟ هذه الأسئلة هي بالضبط ما تمثل مزايا تقنية البلوك تشين.
ظهرت بعض المشاريع الناشئة ذات الصلة في الصناعة. على سبيل المثال، تهدف بروتوكولات الاتصال بالبيانات إلى حل مشكلة احتكار البيانات والصناديق السوداء في منصات الذكاء الاصطناعي المركزية؛ ومشروع آخر يجمع البيانات الحقيقية للبشر من خلال أجهزة موجات الدماغ، ويبني "طبقة التحقق البشري"، وقد حقق إيرادات ملحوظة. تحاول هذه المشاريع جميعًا معالجة مشكلة "موثوقية" الذكاء الاصطناعي المحلي.
باختصار، لا يمكن أن يتحول التعاون اللامركزي من مفهوم إلى حاجة أساسية إلا عندما "تنغمس" الذكاء الاصطناعي حقًا في كل جهاز. بالنسبة لمشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزية، بدلاً من الاستمرار في التنافس في المسار العام، من الأفضل التفكير بجدية في كيفية دعم البنية التحتية لموجة الذكاء الاصطناعي المحلية. قد يكون هذا اتجاهًا أكثر وعدًا.
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.
تسجيلات الإعجاب 15
أعجبني
15
8
مشاركة
تعليق
0/400
MercilessHalal
· 07-19 23:11
لين بن دان، tql!
شاهد النسخة الأصليةرد0
NonFungibleDegen
· 07-19 17:59
صاعد af على الذكاء الاصطناعي اللامركزي rn... prob nothing ser
شاهد النسخة الأصليةرد0
LiquidityWizard
· 07-18 20:41
أخيرًا تخلصت من فخ الحوسبة السحابية
شاهد النسخة الأصليةرد0
BearMarketBard
· 07-16 23:54
أطلق سراح قيود الذكاء الاصطناعي~ رائحة رائعة
شاهد النسخة الأصليةرد0
Ramen_Until_Rich
· 07-16 23:53
لا تريد نماذج yyds الصغيرة أن تتم مراقبتها من قبل الشركات الكبيرة
شاهد النسخة الأصليةرد0
NftMetaversePainter
· 07-16 23:52
التحول اللامركزي أمر لا مفر منه... البلوكشين + الذكاء الاصطناعي الحدي = السيادة الرقمية الحقيقية fr fr
شاهد النسخة الأصليةرد0
SneakyFlashloan
· 07-16 23:30
النموذج الصغير أو النموذج الكبير، إذا كان لديك القدرة، فاجعله خاصًا.
شاهد النسخة الأصليةرد0
BlockchainRetirementHome
· 07-16 23:28
ههه، البلوكتشين والذكاء الاصطناعي متناسبان بشكل جيد!
الاتجاهات الجديدة للذكاء الاصطناعي: من السحابة إلى المحلية اللامركزية تواجه فرص جديدة
الاتجاهات الجديدة في صناعة الذكاء الاصطناعي: من السحابة إلى المحلية
مؤخراً، من خلال مراقبة تطور صناعة الذكاء الاصطناعي، يمكننا أن نلاحظ اتجاهًا مثيرًا للاهتمام: من الاتجاه السائد السابق الذي كان يسعى إلى قوة حوسبة مركزة على نطاق واسع ونماذج كبيرة، بدأت تتمايز مسار جديد يركز على النماذج الصغيرة المحلية والحوسبة الطرفية.
هذا التغيير يتجلى في عدة مجالات. على سبيل المثال، النظام الذكي الذي أطلقته إحدى شركات التكنولوجيا الكبرى يغطي 500 مليون جهاز؛ وشركة تكنولوجيا كبيرة أخرى طورت نموذجًا صغيرًا مخصصًا لنظام التشغيل الخاص بها يحتوي على 330 مليون معلمة؛ وهناك أيضًا مؤسسة بحثية معروفة في مجال الذكاء الاصطناعي تستكشف قدرة الروبوتات على التشغيل في وضع عدم الاتصال.
تختلف نقاط التركيز في المنافسة بين الذكاء الاصطناعي السحابي والذكاء الاصطناعي المحلي. يركز الذكاء الاصطناعي السحابي بشكل رئيسي على حجم النموذج وكمية بيانات التدريب، حيث تعتبر القوة المالية هي المفتاح؛ بينما يركز الذكاء الاصطناعي المحلي بشكل أكبر على تحسين الهندسة والتكيف مع السيناريوهات، مما يوفر مزايا في حماية الخصوصية والموثوقية والعملية. يرجع ذلك أساسًا إلى أن مشكلة الهلوسة في النماذج العامة الكبيرة قد تؤثر على تطبيقاتها في مجالات محددة.
أدى هذا الاتجاه إلى توفير فرص جديدة للذكاء الاصطناعي اللامركزي. في الماضي، كانت الشركات التقنية التقليدية تتمتع بميزة مطلقة في المنافسة على القدرة "العامة"، وكان من غير الواقعي محاولة التنافس معها من خلال مجرد تطبيق مفهوم اللامركزية. ولكن في ظل الوضع الجديد للنماذج المحلية والحوسبة الطرفية، أصبحت آفاق تطبيق تكنولوجيا blockchain أكثر اتساعًا.
عندما يعمل نموذج الذكاء الاصطناعي على أجهزة المستخدمين، كيف يمكن ضمان صحة النتائج الناتجة؟ كيف يمكن تحقيق التعاون بين النماذج مع حماية الخصوصية في نفس الوقت؟ هذه الأسئلة هي بالضبط ما تمثل مزايا تقنية البلوك تشين.
ظهرت بعض المشاريع الناشئة ذات الصلة في الصناعة. على سبيل المثال، تهدف بروتوكولات الاتصال بالبيانات إلى حل مشكلة احتكار البيانات والصناديق السوداء في منصات الذكاء الاصطناعي المركزية؛ ومشروع آخر يجمع البيانات الحقيقية للبشر من خلال أجهزة موجات الدماغ، ويبني "طبقة التحقق البشري"، وقد حقق إيرادات ملحوظة. تحاول هذه المشاريع جميعًا معالجة مشكلة "موثوقية" الذكاء الاصطناعي المحلي.
باختصار، لا يمكن أن يتحول التعاون اللامركزي من مفهوم إلى حاجة أساسية إلا عندما "تنغمس" الذكاء الاصطناعي حقًا في كل جهاز. بالنسبة لمشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزية، بدلاً من الاستمرار في التنافس في المسار العام، من الأفضل التفكير بجدية في كيفية دعم البنية التحتية لموجة الذكاء الاصطناعي المحلية. قد يكون هذا اتجاهًا أكثر وعدًا.