Web3 ve AI'nin Buluşması: İnternetin Yeni Çağını Başlatmak
Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir yeni internet paradigması olarak, AI ile doğal bir entegrasyon fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi yapı altında, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kontrol altındadır ve hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlali, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayanarak, paylaşılan hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplama gibi yöntemlerle AI gelişimine yeni bir enerji katabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok güçlendirme sağlayabilir, örneğin akıllı sözleşmelerin optimizasyonu, hile önleme algoritmaları gibi, ekosistem inşasına katkıda bulunur. Bu nedenle, Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama gücü değerlerini serbest bırakmak için son derece önemlidir.
Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli
Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür, tıpkı yakıtın bir motor için önemi gibi. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanabilmesi için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi sindirmesi gerekir; veri, makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.
Geleneksel merkeziyetçi yapay zeka veri elde etme ve kullanma modelinde aşağıdaki birkaç ana sorun bulunmaktadır:
Veri edinme maliyetleri yüksek, KOBİ'lerin bunu karşılaması zor
Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleştirilmiş, veri adaları oluşturulmuştur.
Kişisel verilerin gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riski altındadır.
Web3, geleneksel modelin sorunlarını yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması ile çözebilir:
Merkeziyetsiz bir yöntemle ağ verilerini toplamak, temizlemek ve dönüştürmek, AI modeli eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlamak.
"label to earn" modelini benimseyerek, token teşvikiyle dünya genelindeki çalışanların veri etiketlemeye katılmalarını sağlamak, küresel uzmanlıkları bir araya getirerek veri analiz yeteneklerini artırmak.
Blok zinciri veri ticaret platformu, veri talep ve arz taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak verinin yeniliğini ve paylaşımını teşvik etmektedir.
Buna rağmen, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde bazı sorunlar da vardır; örneğin, veri kalitesinin değişkenliği, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyet yetersizliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyonuna dayanan sentetik veriler, gerçek verilerin özelliklerini simüle edebilir ve gerçek verilerin etkin bir tamamlayıcısı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasalardaki ticaret, oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik verilerin olgun uygulama potansiyeli zaten gösterilmiştir.
Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü
Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir ilgi odağı haline gelmiştir. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi yasaların çıkarılması, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri nedeniyle yeterince kullanılamaması gibi zorlukları da beraberinde getirmiştir; bu da şüphesiz AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini sınırlamaktadır.
FHE yani tamamen homomorfik şifreleme, şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapılmasına olanak tanır ve verileri şifrelerinden çözmeden, hesaplama sonuçları açık veriler üzerinde yapılan hesaplamaların sonuçlarıyla aynıdır.
FHE, AI gizlilik hesaplamalarına sağlam bir koruma sağlar ve GPU hesaplama gücünün, ham verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirmesine olanak tanır. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar sunar. Ticari sırlarını 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 tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlarken, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapma vurgusu yapar.
Hesaplama Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplaması
Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkmakta, bu da hesaplama gücü talebinin patlamasına yol açmakta ve mevcut hesaplama kaynaklarının arzını çok aşmaktadır. Örneğin, büyük bir AI modelinin eğitimi muazzam bir hesaplama gücü gerektirmekte, bu da tek bir cihazda 355 yıllık eğitim süresine eşdeğer olmaktadır. Böyle bir hesaplama gücü eksikliği yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda bu ileri düzey AI modellerini çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilmez hale getiriyor.
Aynı zamanda, global GPU kullanım oranı %40'ın altında ve mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ile tedarik zinciri ve jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI çalışanları bir ikilem içinde: ya kendi donanımlarını satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar; ihtiyaç duydukları, talebe dayalı, maliyet açısından verimli bir hesaplama hizmeti yöntemi.
Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine hem ekonomik hem de erişimi kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama katkısı yapan madenci düğümlerine dağıtır, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra puan ödülü alır. Bu çözüm, kaynakların kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olur.
Genel merkeziyetsiz hesaplama ağı dışında, AI eğitimi üzerine odaklanan platformlar ve AI çıkarımı için özel hesaplama ağları da bulunmaktadır.
Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelci yapıları kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağı kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi dapp'in katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulamasını birlikte destekleyecektir.
DePIN: Web3 ile Edge AI'yi Güçlendirme
Hayal edin, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınız, AI çalıştırma yeteneğine sahip - işte Edge AI'nin cazibesi burada. Bu, hesaplamanın verinin üretildiği kaynakta gerçekleşmesini sağlıyor, düşük gecikme süresi, gerçek zamanlı işleme sağlıyor ve aynı zamanda kullanıcıların gizliliğini koruyor. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda zaten uygulanıyor.
Web3 alanında, daha aşina olduğumuz bir isim var - DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verilerinin egemenliğini vurgular; DePIN, yerel olarak verileri işleyerek 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 zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en çok tercih edilen kamu zinciri platformlarından biri haline geliyor. Bu kamu zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Şu anda, bu kamu zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aştı ve bazı tanınmış projeler belirgin ilerlemeler kaydetti.
IMO: AI Model Yayınlama Yeni Paradigması
IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk kez önerilmiş olup, AI modellerinin tokenleştirilmesini sağlamaktadır.
Geleneksel modelde, gelir paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, bir AI modeli geliştirildiğinde ve piyasaya sürüldüğünde, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmesi genellikle zordur. Özellikle model diğer ürünler ve hizmetlerle entegre edildiğinde, orijinal yaratıcıların kullanım durumunu takip etmesi zorlaşır, bununla birlikte gelir elde etmeleri de neredeyse imkânsız hale gelir. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği yaşar; bu da potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar için gerçek değerini değerlendirmeyi zorlaştırır ve modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini kısıtlar.
IMO, açık kaynak AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım şekli sunmaktadır. Yatırımcılar IMO tokenlerini satın alarak modelin sonraki süreçte elde ettiği kazançları paylaşabilirler. Bir protokol, AI modelinin gerçekliğini sağlamak ve token sahiplerinin kazançları paylaşabilmesini temin etmek için iki ERC standardını, AI Oracle (Onchain AI Oracle) ve OPML teknolojisini birleştirmektedir.
IMO modeli şeffaflığı ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik ediyor, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlıyor ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırıyor. IMO şu anda hala erken deneme aşamasında, ancak pazar kabul oranının artması ve katılım alanının genişlemesiyle birlikte, yenilikçiliği ve potansiyel değeri bizler için heyecan verici.
AI Agent: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı
AI Ajanı çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanı yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme planları yapar ve karmaşık görevleri yerine getirir. Kullanıcılarla etkileşim kurarak tercihlerini öğrenebilir ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Belirgin talimatlar olmadan, AI Ajanı da kendi başına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.
Açık bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini yapılandırmalarını ve harici bilgi havuzlarına bağlanmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araçları seti sunmaktadır. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedeflemekte ve üretken AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmeyi amaçlamaktadır. Platform, rol yapmayı daha insani hale getirmek için özel olarak tasarlanmış büyük dil modelleri eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimlerini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetlerini %99 oranında düşürebilir. Ses klonlama işlemi yalnızca 1 dakikada gerçekleştirilebilir. Bu platformda özelleştirilmiş AI Agent kullanılarak, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü üretimi gibi birçok alanda uygulama yapılabilmektedir.
Web3 ile AI'nin entegrasyonu konusunda, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfine odaklanılmaktadır; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, zincir üzerinde modellerin nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün nasıl verimli kullanılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi temel konular. Bu altyapının kademeli olarak geliştirilmesiyle birlikte, Web3 ile AI'nin entegrasyonunun bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmeti 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.
Web3 ve AI entegrasyonu internetin yeni bir çağına öncülük ediyor Merkeziyetsizlik teknolojisi gelecekteki yenilikleri yönlendiriyor
Web3 ve AI'nin Buluşması: İnternetin Yeni Çağını Başlatmak
Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir yeni internet paradigması olarak, AI ile doğal bir entegrasyon fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi yapı altında, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kontrol altındadır ve hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlali, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayanarak, paylaşılan hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplama gibi yöntemlerle AI gelişimine yeni bir enerji katabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok güçlendirme sağlayabilir, örneğin akıllı sözleşmelerin optimizasyonu, hile önleme algoritmaları gibi, ekosistem inşasına katkıda bulunur. Bu nedenle, Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama gücü değerlerini serbest bırakmak için son derece önemlidir.
Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli
Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür, tıpkı yakıtın bir motor için önemi gibi. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanabilmesi için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi sindirmesi gerekir; veri, makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.
Geleneksel merkeziyetçi yapay zeka veri elde etme ve kullanma modelinde aşağıdaki birkaç ana sorun bulunmaktadır:
Web3, geleneksel modelin sorunlarını yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması ile çözebilir:
Buna rağmen, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde bazı sorunlar da vardır; örneğin, veri kalitesinin değişkenliği, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyet yetersizliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyonuna dayanan sentetik veriler, gerçek verilerin özelliklerini simüle edebilir ve gerçek verilerin etkin bir tamamlayıcısı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasalardaki ticaret, oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik verilerin olgun uygulama potansiyeli zaten gösterilmiştir.
Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü
Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir ilgi odağı haline gelmiştir. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi yasaların çıkarılması, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri nedeniyle yeterince kullanılamaması gibi zorlukları da beraberinde getirmiştir; bu da şüphesiz AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini sınırlamaktadır.
FHE yani tamamen homomorfik şifreleme, şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapılmasına olanak tanır ve verileri şifrelerinden çözmeden, hesaplama sonuçları açık veriler üzerinde yapılan hesaplamaların sonuçlarıyla aynıdır.
FHE, AI gizlilik hesaplamalarına sağlam bir koruma sağlar ve GPU hesaplama gücünün, ham verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirmesine olanak tanır. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar sunar. Ticari sırlarını 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 tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlarken, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapma vurgusu yapar.
Hesaplama Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplaması
Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkmakta, bu da hesaplama gücü talebinin patlamasına yol açmakta ve mevcut hesaplama kaynaklarının arzını çok aşmaktadır. Örneğin, büyük bir AI modelinin eğitimi muazzam bir hesaplama gücü gerektirmekte, bu da tek bir cihazda 355 yıllık eğitim süresine eşdeğer olmaktadır. Böyle bir hesaplama gücü eksikliği yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda bu ileri düzey AI modellerini çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilmez hale getiriyor.
Aynı zamanda, global GPU kullanım oranı %40'ın altında ve mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ile tedarik zinciri ve jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI çalışanları bir ikilem içinde: ya kendi donanımlarını satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar; ihtiyaç duydukları, talebe dayalı, maliyet açısından verimli bir hesaplama hizmeti yöntemi.
Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine hem ekonomik hem de erişimi kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama katkısı yapan madenci düğümlerine dağıtır, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra puan ödülü alır. Bu çözüm, kaynakların kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olur.
Genel merkeziyetsiz hesaplama ağı dışında, AI eğitimi üzerine odaklanan platformlar ve AI çıkarımı için özel hesaplama ağları da bulunmaktadır.
Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelci yapıları kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağı kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi dapp'in katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulamasını birlikte destekleyecektir.
DePIN: Web3 ile Edge AI'yi Güçlendirme
Hayal edin, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınız, AI çalıştırma yeteneğine sahip - işte Edge AI'nin cazibesi burada. Bu, hesaplamanın verinin üretildiği kaynakta gerçekleşmesini sağlıyor, düşük gecikme süresi, gerçek zamanlı işleme sağlıyor ve aynı zamanda kullanıcıların gizliliğini koruyor. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda zaten uygulanıyor.
Web3 alanında, daha aşina olduğumuz bir isim var - DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verilerinin egemenliğini vurgular; DePIN, yerel olarak verileri işleyerek 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 zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en çok tercih edilen kamu zinciri platformlarından biri haline geliyor. Bu kamu zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Şu anda, bu kamu zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aştı ve bazı tanınmış projeler belirgin ilerlemeler kaydetti.
IMO: AI Model Yayınlama Yeni Paradigması
IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk kez önerilmiş olup, AI modellerinin tokenleştirilmesini sağlamaktadır.
Geleneksel modelde, gelir paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, bir AI modeli geliştirildiğinde ve piyasaya sürüldüğünde, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmesi genellikle zordur. Özellikle model diğer ürünler ve hizmetlerle entegre edildiğinde, orijinal yaratıcıların kullanım durumunu takip etmesi zorlaşır, bununla birlikte gelir elde etmeleri de neredeyse imkânsız hale gelir. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği yaşar; bu da potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar için gerçek değerini değerlendirmeyi zorlaştırır ve modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini kısıtlar.
IMO, açık kaynak AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım şekli sunmaktadır. Yatırımcılar IMO tokenlerini satın alarak modelin sonraki süreçte elde ettiği kazançları paylaşabilirler. Bir protokol, AI modelinin gerçekliğini sağlamak ve token sahiplerinin kazançları paylaşabilmesini temin etmek için iki ERC standardını, AI Oracle (Onchain AI Oracle) ve OPML teknolojisini birleştirmektedir.
IMO modeli şeffaflığı ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik ediyor, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlıyor ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırıyor. IMO şu anda hala erken deneme aşamasında, ancak pazar kabul oranının artması ve katılım alanının genişlemesiyle birlikte, yenilikçiliği ve potansiyel değeri bizler için heyecan verici.
AI Agent: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı
AI Ajanı çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanı yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme planları yapar ve karmaşık görevleri yerine getirir. Kullanıcılarla etkileşim kurarak tercihlerini öğrenebilir ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Belirgin talimatlar olmadan, AI Ajanı da kendi başına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.
Açık bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini yapılandırmalarını ve harici bilgi havuzlarına bağlanmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araçları seti sunmaktadır. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedeflemekte ve üretken AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmeyi amaçlamaktadır. Platform, rol yapmayı daha insani hale getirmek için özel olarak tasarlanmış büyük dil modelleri eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimlerini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetlerini %99 oranında düşürebilir. Ses klonlama işlemi yalnızca 1 dakikada gerçekleştirilebilir. Bu platformda özelleştirilmiş AI Agent kullanılarak, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü üretimi gibi birçok alanda uygulama yapılabilmektedir.
Web3 ile AI'nin entegrasyonu konusunda, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfine odaklanılmaktadır; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, zincir üzerinde modellerin nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün nasıl verimli kullanılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi temel konular. Bu altyapının kademeli olarak geliştirilmesiyle birlikte, Web3 ile AI'nin entegrasyonunun bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmeti doğuracağına inanmak için nedenlerimiz var.