第4課

Три столпа фокуса в ASI

Этот модуль исследует Три основных принципа фокуса ASI, которые определяют стратегический каркас для альянса. Первый принцип, Построить ASI, подчеркивает разработку и усовершенствование искусственного сверхинтеллекта через совместные модели и децентрализованное управление. Показать приложения, объединить стек сосредотачивается на создании приложений реального мира и обеспечении беспрепятственной совместимости среди услуг искусственного интеллекта. Наконец, Масштабирование децентрализованных вычислений приоритетно расширяет децентрализованную инфраструктуру для поддержки операций искусственного интеллекта, обеспечивая масштабируемый и экономичный доступ к вычислительным ресурсам. Вместе эти принципы направляют усилия ASI по созданию прозрачной, децентрализованной и масштабируемой экосистемы искусственного интеллекта.

Построить ASI

Первый столб направлен на разработку и совершенствование основной инфраструктуры, необходимой для Искусственного сверхинтеллекта. Это включает создание рамок для децентрализованных систем искусственного интеллекта, обеспечение совместимости между моделями искусственного интеллекта и содействие совместному развитию. Модели искусственного интеллекта в ИСИ предназначены для автономной работы, обучения на разнообразных наборах данных и развития через непрерывное обучение.
Этот столб также подчеркивает исследования и инновации для расширения возможностей искусственного интеллекта. Путем объединения усилий по нескольким проектам, таким как Fetch.ai, SingularityNET, Ocean Protocol и CUDOS, альянс ускоряет развитие общего искусственного интеллекта, сохраняя децентрализованное управление и прозрачность. Разработчики, исследователи и участники работают вместе, чтобы построить всеобъемлющую сеть искусственного интеллекта, которая приоритетно обеспечивает общественный доступ и совместный прогресс.

Показать приложения и объединить стек

Второй столп сосредотачивается на применении в реальном мире и интеграции моделей искусственного интеллекта в рамках единой технологической платформы. Демонстрация практических случаев использования является важной для демонстрации мощи децентрализованного искусственного интеллекта и поощрения более широкого принятия. Проекты в экосистеме ASI, такие как финансовое моделирование, персонализированная диагностика здоровья и автономное управление цепочкой поставок, подчеркивают потенциал искусственного интеллекта в различных отраслях.
Цель заключается в упрощении принятия искусственного интеллекта для разработчиков и бизнеса путем предоставления последовательной и доступной структуры. Сюда входит интеграция различных компонентов стека ASI - таких как протоколы обмена данными, автономные агенты и децентрализованные вычисления в облаке - в единая систему, поддерживающую безпроблемное развертывание приложений искусственного интеллекта. Объединяя эти элементы, союз обеспечивает эффективность, масштабируемость и легкость интеграции услуг искусственного интеллекта в децентрализованные экосистемы.

Масштабируемое децентрализованное вычисление

Третий столб касается потребности в масштабируемых вычислительных ресурсах для поддержки растущего спроса на обработку искусственного интеллекта. Традиционные централизованные облачные услуги часто создают узкие места и высокие затраты, ограничивая развитие искусственного интеллекта. Для решения этой проблемы ASI использует децентрализованную облачную вычислительную инфраструктуру CUDOS, обеспечивая проектам по искусственному интеллекту мощность по требованию.
Масштабирование децентрализованных вычислений обеспечивает наличие у разработчиков искусственного интеллекта необходимых ресурсов для обучения сложных моделей, обработки больших наборов данных и выполнения приложений искусственного интеллекта в реальном времени. Распределяя вычислительные задачи по децентрализованной сети, ASI повышает эффективность, снижает затраты и сохраняет высокий уровень производительности.

Основные моменты

  • Build ASI – сосредотачивается на разработке децентрализованной инфраструктуры и совместных исследованиях в области ИИ.
  • Показ приложения и унификация стека - демонстрирует практические случаи использования и упрощает принятие решений через унифицированный технологический стек.
  • Масштабирование децентрализованных вычислений - обеспечивает масштабируемые вычислительные ресурсы через децентрализованную облачную сеть CUDOS.
  • Взаимодействие и масштабируемость – улучшает интеграцию искусственного интеллекта в различных отраслях с безупречной поддержкой межплатформенной совместимости.
  • Совместное развитие – поощряет совместные инновации среди членов ASI и участников сообщества для постоянного улучшения искусственного интеллекта.
免責聲明
* 投資有風險,入市須謹慎。本課程不作為投資理財建議。
* 本課程由入駐Gate Learn的作者創作,觀點僅代表作者本人,絕不代表Gate Learn讚同其觀點或證實其描述。
目錄
第4課

Три столпа фокуса в ASI

Этот модуль исследует Три основных принципа фокуса ASI, которые определяют стратегический каркас для альянса. Первый принцип, Построить ASI, подчеркивает разработку и усовершенствование искусственного сверхинтеллекта через совместные модели и децентрализованное управление. Показать приложения, объединить стек сосредотачивается на создании приложений реального мира и обеспечении беспрепятственной совместимости среди услуг искусственного интеллекта. Наконец, Масштабирование децентрализованных вычислений приоритетно расширяет децентрализованную инфраструктуру для поддержки операций искусственного интеллекта, обеспечивая масштабируемый и экономичный доступ к вычислительным ресурсам. Вместе эти принципы направляют усилия ASI по созданию прозрачной, децентрализованной и масштабируемой экосистемы искусственного интеллекта.

Построить ASI

Первый столб направлен на разработку и совершенствование основной инфраструктуры, необходимой для Искусственного сверхинтеллекта. Это включает создание рамок для децентрализованных систем искусственного интеллекта, обеспечение совместимости между моделями искусственного интеллекта и содействие совместному развитию. Модели искусственного интеллекта в ИСИ предназначены для автономной работы, обучения на разнообразных наборах данных и развития через непрерывное обучение.
Этот столб также подчеркивает исследования и инновации для расширения возможностей искусственного интеллекта. Путем объединения усилий по нескольким проектам, таким как Fetch.ai, SingularityNET, Ocean Protocol и CUDOS, альянс ускоряет развитие общего искусственного интеллекта, сохраняя децентрализованное управление и прозрачность. Разработчики, исследователи и участники работают вместе, чтобы построить всеобъемлющую сеть искусственного интеллекта, которая приоритетно обеспечивает общественный доступ и совместный прогресс.

Показать приложения и объединить стек

Второй столп сосредотачивается на применении в реальном мире и интеграции моделей искусственного интеллекта в рамках единой технологической платформы. Демонстрация практических случаев использования является важной для демонстрации мощи децентрализованного искусственного интеллекта и поощрения более широкого принятия. Проекты в экосистеме ASI, такие как финансовое моделирование, персонализированная диагностика здоровья и автономное управление цепочкой поставок, подчеркивают потенциал искусственного интеллекта в различных отраслях.
Цель заключается в упрощении принятия искусственного интеллекта для разработчиков и бизнеса путем предоставления последовательной и доступной структуры. Сюда входит интеграция различных компонентов стека ASI - таких как протоколы обмена данными, автономные агенты и децентрализованные вычисления в облаке - в единая систему, поддерживающую безпроблемное развертывание приложений искусственного интеллекта. Объединяя эти элементы, союз обеспечивает эффективность, масштабируемость и легкость интеграции услуг искусственного интеллекта в децентрализованные экосистемы.

Масштабируемое децентрализованное вычисление

Третий столб касается потребности в масштабируемых вычислительных ресурсах для поддержки растущего спроса на обработку искусственного интеллекта. Традиционные централизованные облачные услуги часто создают узкие места и высокие затраты, ограничивая развитие искусственного интеллекта. Для решения этой проблемы ASI использует децентрализованную облачную вычислительную инфраструктуру CUDOS, обеспечивая проектам по искусственному интеллекту мощность по требованию.
Масштабирование децентрализованных вычислений обеспечивает наличие у разработчиков искусственного интеллекта необходимых ресурсов для обучения сложных моделей, обработки больших наборов данных и выполнения приложений искусственного интеллекта в реальном времени. Распределяя вычислительные задачи по децентрализованной сети, ASI повышает эффективность, снижает затраты и сохраняет высокий уровень производительности.

Основные моменты

  • Build ASI – сосредотачивается на разработке децентрализованной инфраструктуры и совместных исследованиях в области ИИ.
  • Показ приложения и унификация стека - демонстрирует практические случаи использования и упрощает принятие решений через унифицированный технологический стек.
  • Масштабирование децентрализованных вычислений - обеспечивает масштабируемые вычислительные ресурсы через децентрализованную облачную сеть CUDOS.
  • Взаимодействие и масштабируемость – улучшает интеграцию искусственного интеллекта в различных отраслях с безупречной поддержкой межплатформенной совместимости.
  • Совместное развитие – поощряет совместные инновации среди членов ASI и участников сообщества для постоянного улучшения искусственного интеллекта.
免責聲明
* 投資有風險,入市須謹慎。本課程不作為投資理財建議。
* 本課程由入駐Gate Learn的作者創作,觀點僅代表作者本人,絕不代表Gate Learn讚同其觀點或證實其描述。