أكمل dHedge جولة تمويل جديدة بتاريخ 2020-07-21.

Bittensor هو شبكة تعلم آلي لامركزية، تستخدم تقنية البلوكتشين لحل مشكلة تركيز البيانات، وتعزز مشاركة وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال آلية تحفيز عادلة. تُستخدم عملة TAO لشراء موارد الحوسبة وإدارة المجتمع. تضمن بنية الشبكة الفرعية والآلية المبتكرة للإجماع في Bittensor أمان الشبكة وكفاءتها. في المستقبل، مع دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3، هناك إمكانات سوقية ضخمة، ولكنها تواجه مخاطر انخفاض العائدات.

تناقش المقالة التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي والتحديات التي تواجهها في سياق Web3، مع التركيز على Bittensor كمشروع مبتكر لشبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية. يوفر Bittensor موارد حساب التعلم الآلي من خلال آلية تحفيز عادلة وبنية شبكة فرعية متنوعة، مما يعزز تحسين النظام البيئي. على الرغم من أن الآفاق المستقبلية تبدو متفائلة، إلا أنه يجب الحذر من مخاطر المشاريع ذات الجودة المنخفضة.

شبكة CESS أصبحت بسرعة معيارًا. تخزين Web3 ، يوفر بنية تحتية لامركزية بالكامل ، تتجاوز قدرات نظام الملفات بين النجوم. بالنسبة للمستخدمين الذين يهتمون بالمشاركة في التوزيع المجاني ، وتعلم التشفير وبنية تحتية البلوكتشين ، تقدم شبكة CESS الابتكار والفرص. كمنشئ محتوى في Gate ، أشرح هنا لماذا تقوم شبكة CESS بتحديد معايير جديدة لتخزين Web3. لماذا يحتاج IPFS إلى الترقية IPFS أنشأت تخزين الملفات من نظير إلى نظير القائم على العنوان المحتوى، باستخدام جدول التجزئة الموزع (DHT) مما يسمح بالوصول إلى البيانات غير القابلة للتغيير واللامركزية. ومع ذلك، فإن لديها أيضًا قيود - يجب أن تظل العقد متصلة بالإنترنت لتوفير البيانات، مما يؤدي إلى مشكلات محتملة في التوقف وتوافر البيانات. على الرغم من مرونتها، فإن IPFS تفتقر إلى ما هو مطلوب للاستخدام على مستوى المؤسسات في Web3.

تناقش المقالة كيف تعيد شبكة Bittensor تشكيل الذكاء الجماعي من خلال آلية اللامركزية في سياق ثورة الذكاء الاصطناعي. تقدم المقالة بتدريج تاريخ تطوير Bittensor، وهيكل الشبكة وآلية الإجماع، مما يوضح خصائصها في تخصيص الموارد بفعالية وتحفيز مشاركة المستخدمين. في التوقعات المستقبلية، تشير إلى أن هذا المشروع من المتوقع أن يعزز اندماج Web3 والذكاء الاصطناعي، ولكنه لا يزال بحاجة إلى تحقق من السوق.

ثورة الذكاء الاصطناعي: الانتقال من المركزية إلى اللامركزية إن التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يقودنا إلى عصر جديد مدفوع بالبيانات. إن التقدم الملحوظ في مجالات مثل التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية يجعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي متواجدة في كل مكان. إن ظهور ChatGPT في عام 2022 أثار ضجة في صناعة الذكاء الاصطناعي، وتبعه ظهور العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي، من توليد النصوص إلى إنتاج الفيديو، حيث يغير الذكاء الاصطناعي طريقة عملنا وحياتنا. من المتوقع أن يصل حجم سوق صناعة الذكاء الاصطناعي إلى 185 مليار دولار مذهل بحلول عام 2030. ومع ذلك، فإن صناعة الذكاء الاصطناعي حالياً تهيمن عليها قلة من عمالقة التكنولوجيا، مما يجلب بشكل لا مفر منه مجموعة من التحديات مثل تركيز البيانات وعدم توزيع موارد الحوسبة بشكل متساوٍ. في الوقت نفسه، تقدم فكرة اللامركزية في Web3 إمكانية جديدة لحل هذه المشكلات. في الشبكة الموزعة لـ Web3، من المتوقع أن يتم إعادة تشكيل ملامح تطوير الذكاء الاصطناعي. في