Web3 ve AI'nin Bütünleşmesi: Yeni Nesil İnternet Altyapısını İnşa Etmek
Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf yeni bir internet paradigması olarak, AI ile doğal bir entegrasyon fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi yapılar altında, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kontrol altında tutulmakta, hesaplama gücü darboğazları, gizlilik ihlalleri, algoritma kara kutuları gibi birçok zorlukla karşı karşıya kalmaktadır. Web3, dağıtılmış teknolojilere dayalı olarak, hesaplama güçlerinin paylaşım ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplama gibi yollarla AI'nın gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok yetenek kazandırabilir; akıllı sözleşme optimizasyonu, dolandırıcılık önleme algoritmaları gibi, ekosisteminin inşasına katkıda bulunabilir. Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama gücü değerini serbest bırakmak için son derece önemlidir.
Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli
Veri, yapay zekanın gelişiminin temel itici gücüdür, tıpkı yakıtın motor için olduğu gibi. Yapay zeka modellerinin derin bir anlayış ve güçlü bir akıl yürütme yeteneği kazanabilmesi için büyük miktarlarda yüksek kaliteli veriyi sindirmesi gerekir. Veri, makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.
Geleneksel merkeziyetsiz AI veri toplama ve kullanım modelinin aşağıdaki birkaç ana problemi bulunmaktadır:
Verilerin elde edilme maliyeti yüksektir, küçük ve orta ölçekli işletmeler bunu karşılayamaz.
Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekel haline getirildi ve veri adaları oluştu.
Kişisel veri gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya.
Web3, geleneksel modelin acı noktalarını yeni bir merkeziyetsiz veri paradigmasıyla çözebilir:
Kullanıcılar, AI şirketlerine kullanılmayan ağlarını satabilir, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplayabilir, temizleyip dönüştürebilir ve AI modeli eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlayabilir.
"label to earn" modelini benimseyerek, token teşviki ile dünya genelindeki çalışanların veri etiketlemeye katılmalarını sağlamak, küresel uzmanlığı bir araya getirmek ve verilerin analiz yeteneklerini artırmak.
Blok zinciri veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak verinin yenilikçiliğini ve paylaşımını teşvik etmektedir.
Ancak, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde bazı sorunlar da vardır; verilerin kalitesi değişkenlik gösterir, işlenmesi zordur, çeşitlilik ve temsil edebilirlik yetersizdir. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyon temelinde, sentetik veriler gerçek verilerin özelliklerini taklit edebilir ve gerçek verilerin etkili bir tamamlayıcısı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik veriler, olgun uygulama potansiyelini göstermiştir.
Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü
Veri odaklı dönemde, gizlilik koruma küresel bir odak haline geldi. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi düzenlemelerin çıkışı, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasına yönelik bir yansımadır. Ancak, bu aynı zamanda bazı zorlukları da beraberinde getiriyor: bazı hassas veriler, gizlilik riskleri nedeniyle tam olarak kullanılamıyor, bu da AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneğini kısıtlıyor.
FHE, yani tamamen homomorfik şifreleme, şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmayı sağlar ve verileri şifrelerinden çözmeden işlem yapar. Ayrıca, hesaplama sonuçları, açık metin verileri üzerinde yapılan aynı hesaplamaların sonuçlarıyla tutarlıdır.
FHE, AI gizli hesaplamalarına sağlam bir koruma sağlar ve GPU hesaplama gücünün, orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirmesine olanak tanır. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar sunar. Ticari sırları korurken güvenli bir şekilde API hizmetlerini açabilirler.
FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca verilerin ve modellerin şifreli işlenmesini destekleyerek, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı risklerini önler. Bu şekilde, FHEML veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamalarına güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar.
FHEML, ZKML'nin tamamlayıcısıdır; ZKML makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlar, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplama yapmaya vurgu yapar.
Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplama
Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir katlanarak artmakta, bu da hesaplama gücü talebinin büyük bir patlama yaşamasına neden olmaktadır ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini aşmaktadır. Örneğin, büyük bir dil modelinin eğitimi, tek bir cihazda 355 yıl süren bir eğitim süresine eşit olan devasa bir hesaplama gücü gerektirmektedir. Bu tür bir hesaplama gücü kıtlığı, yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda bu yüksek düzeydeki AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale gelmesine yol açıyor.
Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında kalmaktadır. Mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da kötüleştirmektedir. AI sektöründeki profesyoneller bir ikilemle karşı karşıya: ya donanım satın alacaklar ya da bulut kaynakları kiralayacaklar. Talep üzerine, ekonomik ve verimli bir hesaplama hizmeti yöntemine acilen ihtiyaçları var.
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 gücü sunan madenci düğümlerine dağıtır, madenciler görevleri yerine getirip sonuçları sunar ve doğrulandıktan sonra puan ödülü alır. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırmakta ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olmaktadır.
Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimi üzerine odaklanan platformlar ve AI çıkarımları için özel hesaplama ağları da bulunmaktadır.
Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelleri kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağı kritik bir rol oynayacak ve daha fazla yenilikçi dapp'in katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimi ve uygulanmasını birlikte teşvik edecektir.
DePIN: Web3 ile Edge AI'yi Güçlendirme
Edge AI, verinin üretildiği kaynakta hesaplamaların gerçekleşmesini sağlayarak düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işleme imkanı sunmakta ve aynı zamanda kullanıcıların gizliliğini korumaktadır. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmıştır.
Web3 alanında, daha aşina olduğumuz bir isim var - DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verilerinin egemenliğini vurgular; DePIN, verileri yerel olarak işleyerek kullanıcı gizliliğini artırabilir ve veri sızıntısı riskini azaltabilir; Web3'e özgü Token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik edebilir ve sürdürülebilir bir ekosistem inşa edebilir.
Şu anda DePIN, belirli bir yüksek performanslı kamu zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en çok tercih edilen kamu zinciri platformlarından biri haline geldi. Bu kamu zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü bir destek sağlıyor. Şu anda, bu kamu zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşıyor ve birçok tanınmış proje önemli ilerlemeler kaydetti.
IMO: AI Model Yayınlama Yeni Paradigma
IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk kez önerildi ve AI modelinin tokenleştirilmesini sağladı.
Geleneksel modelde, gelir paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, bir AI modeli geliştirildiğinde ve pazara sunulduğunda, geliştiricilerin genellikle modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmesi zorlaşır. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcıların kullanım durumunu takip etmesi zordur, bunun yanı sıra gelir elde etmeleri de imkansız hale gelir. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkinliği genellikle şeffaflıktan yoksundur, bu da potansiyel yatırımcılar ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmesini zorlaştırır ve modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini kısıtlar.
IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, modelin gelecekte ürettiği gelirlerden faydalanmak için IMO tokeni satın alabilirler. Belirli bir protokol, AI oracle ve OPML teknolojisini birleştirerek iki ERC standardı kullanarak AI modelinin doğruluğunu sağlamaktadır ve token sahiplerinin gelir paylaşımına olanak tanımaktadır.
IMO modeli, şeffaflığı ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik etmekte, kripto piyasa trendlerine uyum sağlamaktadır ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırmaktadır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak pazar kabulünün artması ve katılım alanının genişlemesi ile birlikte, yenilikçiliği ve potansiyel değeri bizler için umut vaat etmektedir.
AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminde Yeni Bir Dönem
AI Ajanı, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünme yeteneğine sahip olabilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemler gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanı sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme planlaması yapabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşimde bulunarak tercihlerini öğrenen sanal asistanlar olarak hareket edebilir 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 dış bilgi havuzlarına bağlanmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araç seti sunmaktadır. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedeflemekte, üretken AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmektedir. Platform, rol yapmayı daha insana yakın hale getiren özel bir büyük dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetlerini %99 oranında düşürebilir. Ses klonlama sadece 1 dakikada gerçekleştirilebilir. Bu platformda özelleştirilen AI Agent kullanılarak, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulama yapılabilmektedir.
Web3 ile AI'nin birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfine odaklanılmaktadır; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, modellerin zincir üzerinde nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün verimli kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi kritik sorunlar. Bu altyapıların kademeli olarak iyileşmesiyle, Web3 ile AI'nin birleşiminin yenilikçi iş modelleri ve hizmetleri doğuracağına dair bir inancımız 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'nin entegrasyonu: Gelecek nesil internet altyapısını inşa etmenin beş ana alanı
Web3 ve AI'nin Bütünleşmesi: Yeni Nesil İnternet Altyapısını İnşa Etmek
Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf yeni bir internet paradigması olarak, AI ile doğal bir entegrasyon fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi yapılar altında, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kontrol altında tutulmakta, hesaplama gücü darboğazları, gizlilik ihlalleri, algoritma kara kutuları gibi birçok zorlukla karşı karşıya kalmaktadır. Web3, dağıtılmış teknolojilere dayalı olarak, hesaplama güçlerinin paylaşım ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplama gibi yollarla AI'nın gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok yetenek kazandırabilir; akıllı sözleşme optimizasyonu, dolandırıcılık önleme algoritmaları gibi, ekosisteminin inşasına katkıda bulunabilir. Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama gücü değerini serbest bırakmak için son derece önemlidir.
Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli
Veri, yapay zekanın gelişiminin temel itici gücüdür, tıpkı yakıtın motor için olduğu gibi. Yapay zeka modellerinin derin bir anlayış ve güçlü bir akıl yürütme yeteneği kazanabilmesi için büyük miktarlarda yüksek kaliteli veriyi sindirmesi gerekir. Veri, makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.
Geleneksel merkeziyetsiz AI veri toplama ve kullanım modelinin aşağıdaki birkaç ana problemi bulunmaktadır:
Web3, geleneksel modelin acı noktalarını yeni bir merkeziyetsiz veri paradigmasıyla çözebilir:
Ancak, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde bazı sorunlar da vardır; verilerin kalitesi değişkenlik gösterir, işlenmesi zordur, çeşitlilik ve temsil edebilirlik yetersizdir. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyon temelinde, sentetik veriler gerçek verilerin özelliklerini taklit edebilir ve gerçek verilerin etkili bir tamamlayıcısı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik veriler, olgun uygulama potansiyelini göstermiştir.
Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü
Veri odaklı dönemde, gizlilik koruma küresel bir odak haline geldi. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi düzenlemelerin çıkışı, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasına yönelik bir yansımadır. Ancak, bu aynı zamanda bazı zorlukları da beraberinde getiriyor: bazı hassas veriler, gizlilik riskleri nedeniyle tam olarak kullanılamıyor, bu da AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneğini kısıtlıyor.
FHE, yani tamamen homomorfik şifreleme, şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmayı sağlar ve verileri şifrelerinden çözmeden işlem yapar. Ayrıca, hesaplama sonuçları, açık metin verileri üzerinde yapılan aynı hesaplamaların sonuçlarıyla tutarlıdır.
FHE, AI gizli hesaplamalarına sağlam bir koruma sağlar ve GPU hesaplama gücünün, orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirmesine olanak tanır. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar sunar. Ticari sırları korurken güvenli bir şekilde API hizmetlerini açabilirler.
FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca verilerin ve modellerin şifreli işlenmesini destekleyerek, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı risklerini önler. Bu şekilde, FHEML veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamalarına güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar.
FHEML, ZKML'nin tamamlayıcısıdır; ZKML makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlar, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplama yapmaya vurgu yapar.
Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplama
Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir katlanarak artmakta, bu da hesaplama gücü talebinin büyük bir patlama yaşamasına neden olmaktadır ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini aşmaktadır. Örneğin, büyük bir dil modelinin eğitimi, tek bir cihazda 355 yıl süren bir eğitim süresine eşit olan devasa bir hesaplama gücü gerektirmektedir. Bu tür bir hesaplama gücü kıtlığı, yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda bu yüksek düzeydeki AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale gelmesine yol açıyor.
Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında kalmaktadır. Mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da kötüleştirmektedir. AI sektöründeki profesyoneller bir ikilemle karşı karşıya: ya donanım satın alacaklar ya da bulut kaynakları kiralayacaklar. Talep üzerine, ekonomik ve verimli bir hesaplama hizmeti yöntemine acilen ihtiyaçları var.
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 gücü sunan madenci düğümlerine dağıtır, madenciler görevleri yerine getirip sonuçları sunar ve doğrulandıktan sonra puan ödülü alır. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırmakta ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olmaktadır.
Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimi üzerine odaklanan platformlar ve AI çıkarımları için özel hesaplama ağları da bulunmaktadır.
Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelleri kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağı kritik bir rol oynayacak ve daha fazla yenilikçi dapp'in katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimi ve uygulanmasını birlikte teşvik edecektir.
DePIN: Web3 ile Edge AI'yi Güçlendirme
Edge AI, verinin üretildiği kaynakta hesaplamaların gerçekleşmesini sağlayarak düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işleme imkanı sunmakta ve aynı zamanda kullanıcıların gizliliğini korumaktadır. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmıştır.
Web3 alanında, daha aşina olduğumuz bir isim var - DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verilerinin egemenliğini vurgular; DePIN, verileri yerel olarak işleyerek kullanıcı gizliliğini artırabilir ve veri sızıntısı riskini azaltabilir; Web3'e özgü Token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik edebilir ve sürdürülebilir bir ekosistem inşa edebilir.
Şu anda DePIN, belirli bir yüksek performanslı kamu zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en çok tercih edilen kamu zinciri platformlarından biri haline geldi. Bu kamu zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü bir destek sağlıyor. Şu anda, bu kamu zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşıyor ve birçok tanınmış proje önemli ilerlemeler kaydetti.
IMO: AI Model Yayınlama Yeni Paradigma
IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk kez önerildi ve AI modelinin tokenleştirilmesini sağladı.
Geleneksel modelde, gelir paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, bir AI modeli geliştirildiğinde ve pazara sunulduğunda, geliştiricilerin genellikle modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmesi zorlaşır. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcıların kullanım durumunu takip etmesi zordur, bunun yanı sıra gelir elde etmeleri de imkansız hale gelir. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkinliği genellikle şeffaflıktan yoksundur, bu da potansiyel yatırımcılar ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmesini zorlaştırır ve modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini kısıtlar.
IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, modelin gelecekte ürettiği gelirlerden faydalanmak için IMO tokeni satın alabilirler. Belirli bir protokol, AI oracle ve OPML teknolojisini birleştirerek iki ERC standardı kullanarak AI modelinin doğruluğunu sağlamaktadır ve token sahiplerinin gelir paylaşımına olanak tanımaktadır.
IMO modeli, şeffaflığı ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik etmekte, kripto piyasa trendlerine uyum sağlamaktadır ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırmaktadır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak pazar kabulünün artması ve katılım alanının genişlemesi ile birlikte, yenilikçiliği ve potansiyel değeri bizler için umut vaat etmektedir.
AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminde Yeni Bir Dönem
AI Ajanı, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünme yeteneğine sahip olabilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemler gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanı sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme planlaması yapabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşimde bulunarak tercihlerini öğrenen sanal asistanlar olarak hareket edebilir 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 dış bilgi havuzlarına bağlanmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araç seti sunmaktadır. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedeflemekte, üretken AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmektedir. Platform, rol yapmayı daha insana yakın hale getiren özel bir büyük dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetlerini %99 oranında düşürebilir. Ses klonlama sadece 1 dakikada gerçekleştirilebilir. Bu platformda özelleştirilen AI Agent kullanılarak, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulama yapılabilmektedir.
Web3 ile AI'nin birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfine odaklanılmaktadır; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, modellerin zincir üzerinde nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün verimli kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi kritik sorunlar. Bu altyapıların kademeli olarak iyileşmesiyle, Web3 ile AI'nin birleşiminin yenilikçi iş modelleri ve hizmetleri doğuracağına dair bir inancımız var.