Bluwhale dan XDGAI menjalin kemitraan baru yang berfokus pada pengembangan sistem kecerdasan buatan terdesentralisasi yang dirancang untuk era Web4. Kolaborasi kedua perusahaan ini menggabungkan kekuatan blockchain dengan teknologi kecerdasan buatan model multi dan mekanisme pembelajaran federatif, dengan tujuan membangun jaringan kecerdasan buatan yang sepenuhnya otonom.
Pembelajaran Federatif dengan Privasi dan Keamanan
Proyek ini memungkinkan pelatihan model tanpa pernah membuka data sensitif ke publik, berkat solusi berbasis arsitektur federatif. Pendekatan ini meminimalkan masalah privasi data dan keamanan siber. Selain itu, proses pelatihan model dalam struktur ini menjadi lebih transparan dan dapat diaudit.
Akses Global dan Sumber Daya yang Adil
Kemitraan ini membuka jalan untuk melepaskan diri dari platform teknologi pusat, memberikan pengembang kecerdasan buatan di seluruh dunia akses yang setara ke infrastruktur komputasi. Dengan demikian, ketergantungan pada perusahaan teknologi besar akan berkurang dan proses demokratisasi teknologi akan dipercepat.
Inisiatif ini sesuai dengan prinsip dasar Web4, yang menempatkan desentralisasi, transparansi, dan partisipasi masyarakat sebagai prioritas dalam pembangunan ekosistem kecerdasan buatan.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
XDGAI bersama Bluwhale membangun Infrastruktur Kecerdasan Buatan Terdesentralisasi di Ekosistem Web4
Bluwhale dan XDGAI menjalin kemitraan baru yang berfokus pada pengembangan sistem kecerdasan buatan terdesentralisasi yang dirancang untuk era Web4. Kolaborasi kedua perusahaan ini menggabungkan kekuatan blockchain dengan teknologi kecerdasan buatan model multi dan mekanisme pembelajaran federatif, dengan tujuan membangun jaringan kecerdasan buatan yang sepenuhnya otonom.
Pembelajaran Federatif dengan Privasi dan Keamanan
Proyek ini memungkinkan pelatihan model tanpa pernah membuka data sensitif ke publik, berkat solusi berbasis arsitektur federatif. Pendekatan ini meminimalkan masalah privasi data dan keamanan siber. Selain itu, proses pelatihan model dalam struktur ini menjadi lebih transparan dan dapat diaudit.
Akses Global dan Sumber Daya yang Adil
Kemitraan ini membuka jalan untuk melepaskan diri dari platform teknologi pusat, memberikan pengembang kecerdasan buatan di seluruh dunia akses yang setara ke infrastruktur komputasi. Dengan demikian, ketergantungan pada perusahaan teknologi besar akan berkurang dan proses demokratisasi teknologi akan dipercepat.
Inisiatif ini sesuai dengan prinsip dasar Web4, yang menempatkan desentralisasi, transparansi, dan partisipasi masyarakat sebagai prioritas dalam pembangunan ekosistem kecerdasan buatan.