Web3 ve AI'nin Bütünleşmesi: Yeni Nesil İnternet Altyapısını İnşa Etmek
Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf yeni nesil internet paradigması olarak, AI ile doğal bir birleşim fırsatı sunmaktadır. Geleneksel merkezi mimaride, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı kısıtlamalara tabidir ve hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlalleri, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşı karşıya kalmaktadır. Web3, dağıtılmış teknolojiye dayalı olarak, hesaplama gücü ağları paylaşımı, açık veri pazarları, gizlilik hesaplaması gibi yollarla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI, Web3'e akıllı sözleşme optimizasyonu, dolandırıcılık önleme algoritmaları gibi birçok katkı sağlayarak ekosistem gelişimini teşvik edebilir. Bu nedenle, Web3 ve AI arasındaki birleşimi keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek ve veri ile hesaplama gücü değerini serbest bırakmak açısından önemli bir anlam taşımaktadır.
Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Temeli
Veri, AI gelişimini destekleyen temel güçtür. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanmak 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 merkeziyetsiz AI veri edinme ve kullanma modellerinin aşağıdaki ana sorunları vardır:
Veri edinme maliyeti yüksek, KOBİ'lerin bunu karşılaması zor
Veri kaynakları büyük teknoloji şirketleri tarafından tekelleşmiş, veri adası oluşturmuştur.
Kişisel verilerin gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya.
Web3, bu acı noktaları çözmek için yeni bir merkeziyetsiz veri paradigmaları sunmaktadır:
Kullanıcılar, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplamak için AI şirketlerine kullanılmayan ağ kaynaklarını satabilir, temizlenmiş ve dönüştürülmüş verileri AI model eğitimi için gerçek ve yüksek kaliteli veri sağlamak üzere kullanabilir.
"Etiketleme ile Kazanma" modelini benimseyerek, token teşvikleri ile dünya genelindeki çalışanları veri etiketlemeye katılmaya teşvik etmek, küresel uzmanlığı toplamak ve veri analiz yeteneğini artırmak.
Blok zinciri veri ticaret platformu, veri talep ve arz taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunmakta, veri yeniliğini ve paylaşımını teşvik etmektedir.
Buna rağmen, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde bazı sorunlar bulunmaktadır; bunlar arasında veri kalitesinin tutarsızlığı, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyet eksikliği gibi durumlar yer almaktadır. Sentetik veriler, Web3 veri alanında geleceğin önemli bir unsuru olabilir. Üretken yapay zeka teknolojisi ve simülasyona dayanan sentetik veriler, gerçek verilerin özelliklerini taklit edebilir ve etkili bir tamamlayıcı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa işlemleri, oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik verilerin olgun uygulama potansiyeli gösterilmiştir.
Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Uygulamaları
Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir odak noktası haline gelmiştir. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği gibi düzenlemeler, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu durum bazı zorlukları da beraberinde getirmektedir: Gizlilik riskleri nedeniyle bazı hassas veriler yeterince kullanılamamakta ve bu da yapay zeka modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini sınırlamaktadır.
Tam homomorfik şifreleme ( FHE ), şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapılmasına olanak tanır, verileri şifre çözmeden, ayrıca hesaplama sonuçları açık metin verilerinin hesaplama sonuçlarıyla tutarlıdır. FHE, AI gizlilik hesaplaması için sağlam bir koruma sağlar, GPU hesaplama gücünün orijinal verilere dokunmadan model eğitim ve çıkarım görevlerini yerine getirmesine olanak tanır. Bu, AI şirketlerine büyük bir avantaj sağlar, ticari sırları korurken API hizmetlerini güvenli bir şekilde açabilirler.
FHEML, veri ve modellerin tüm makine öğrenimi döngüsü boyunca şifrelenmesini destekler, böylece 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 bir tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlarken, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplama yapmaya vurgu yapar.
Hesaplama Gücü Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlardaki AI Hesaplaması
Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkmakta, bu da hesaplama gücü talebinin patlamasına neden olmakta ve mevcut hesaplama kaynakları arzını aşmaktadır. Örneğin, büyük bir dil modelinin eğitimi, tek bir cihazda 355 yıl süren eğitim zamanına eşdeğer devasa bir hesaplama gücü gerektirmektedir. Bu hesaplama gücü eksikliği, yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini kısıtlamakla kalmıyor, aynı zamanda ileri düzey AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale gelmesine neden olmaktadır.
Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında, mikroişlemci performans artışının yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu artırıyor. AI sektöründekiler iki seçenekle karşı karşıya: ya kendi donanımlarını satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, acil olarak talebe göre ve ekonomik açıdan etkili bir hesaplama hizmeti yöntemine ihtiyaçları var.
Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki kullanılmayan GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve erişilebilir bir hesaplama pazarı sunar. Hesaplama talep edenler, ağ üzerinde hesaplama görevleri yayınlayabilir; akıllı sözleşmeler, görevleri hesaplama katkısında bulunan düğümlere atar. Düğümler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar; doğrulandıktan sonra ödül alırlar. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olur.
Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimi ve çıkarımı üzerine odaklanan özel hesaplama platformları da bulunmaktadır. Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir pazar sunarak tekelleri kırar, uygulama eşiklerini düşürür ve hesaplama kaynaklarının verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağı kritik bir rol oynayarak daha fazla yenilikçi uygulamanın katılımını çekmeyi ve AI teknolojisinin gelişimini ve uygulamasını birlikte ilerletmeyi sağlayacaktır.
DePIN: Web3'ün Kenar AI'ya Güç Vermesi
Hayal edin, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınızın AI çalıştırma yeteneğine sahip olduğunu - işte kenar AI'nın cazibesi burada yatıyor. Verilerin üretildiği kaynakta hesaplamaların gerçekleşmesini sağlayarak düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işleme gerçekleştirirken kullanıcı gizliliğini korur, kenar AI teknolojisi otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmıştır.
Web3 alanında daha aşina olduğumuz terim DePIN'dir. Web3, merkeziyetsizliği ve kullanıcı verisi egemenliğini vurgularken, DePIN yerel veri işleme yoluyla kullanıcı gizliliğini güçlendirir ve veri sızıntısı riskini azaltır; Web3'e özgü token ekonomi mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem kurar.
Şu anda DePIN, belirli bir kamu blockchain ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en favori platformlardan biri haline geliyor. Bu kamu blockchain'inin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü bir destek sağlıyor. Şu anda, bu kamu blockchain'inde DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşıyor ve bazı tanınmış projeler belirgin ilerleme kaydetti.
IMO: AI modelinin yeni paradigması yayınlandı
IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk olarak önerilmiş olup, AI modelinin tokenleştirilmesini amaçlamaktadır.
Geleneksel modelde, gelir paylaşım mekanizmasının olmaması nedeniyle, AI modeli geliştiricileri, modelin sonraki kullanımından sürekli gelir elde etmekte zorlanıyor. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcıların kullanım durumunu takip etmesi zorlaşıyor ve gelir elde etmek daha da zorlaşıyor. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflıktan yoksun olduğundan, potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar gerçek değerini değerlendirmekte zorluk çekiyor, bu da modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini kısıtlıyor.
IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, modelin gelecekte üreteceği kazançları paylaşmak için IMO tokenlerini satın alabilirler. Belirli bir protokol, AI modelinin gerçekliğini sağlamak ve token sahiplerinin kazançları paylaşabilmesi için belirli ERC standartlarını, AI oracle'ları ve OPML teknolojisini birleştirmektedir.
IMO modeli şeffaflık ve güveni artırır, açık kaynaklı iş birliğini teşvik eder, kripto pazar trendlerine uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine güç katar. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak piyasa kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri beklentileri artırmaktadır.
AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminde Yeni Bir Dönem
AI Ajanı, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanı sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme planlaması yapar ve karmaşık görevleri yerine getirir. Kullanıcılarla etkileşim kurarak tercihleri öğrenen sanal asistanlar olarak hizmet verebilirler ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Açık talimatlar olmadan, AI Ajanı kendi başına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.
Bir açık AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarıyla bağlantı kurmasını sağlayan kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araç seti sunmaktadır. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedeflemekte ve üretken AI teknolojisinden yararlanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmektedir. Platform, rol yapmayı daha insani hale getiren özel bir büyük dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir. Bu platform, ses sentez maliyetlerini %99 oranında azaltmış ve ses klonlama işlemini yalnızca 1 dakikada gerçekleştirebilmektedir. Bu platformda özelleştirilen AI Agent, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü üretimi gibi birçok alanda kullanılabilmektedir.
Web3 ile AI'nın birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanına yönelik bir araştırma var; 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 anahtar sorunlar. Bu altyapıların aşamalı olarak geliştirilmesiyle, Web3 ile AI'nın birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetin doğmasına neden olacağına inanmak için sebeplerimiz 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: Merkeziyetsiz veri, Bilgi İşlem Gücü ve gizlilik yeni altyapısının inşası
Web3 ve AI'nin Bütünleşmesi: Yeni Nesil İnternet Altyapısını İnşa Etmek
Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf yeni nesil internet paradigması olarak, AI ile doğal bir birleşim fırsatı sunmaktadır. Geleneksel merkezi mimaride, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı kısıtlamalara tabidir ve hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlalleri, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşı karşıya kalmaktadır. Web3, dağıtılmış teknolojiye dayalı olarak, hesaplama gücü ağları paylaşımı, açık veri pazarları, gizlilik hesaplaması gibi yollarla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI, Web3'e akıllı sözleşme optimizasyonu, dolandırıcılık önleme algoritmaları gibi birçok katkı sağlayarak ekosistem gelişimini teşvik edebilir. Bu nedenle, Web3 ve AI arasındaki birleşimi keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek ve veri ile hesaplama gücü değerini serbest bırakmak açısından önemli bir anlam taşımaktadır.
Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Temeli
Veri, AI gelişimini destekleyen temel güçtür. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanmak 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 merkeziyetsiz AI veri edinme ve kullanma modellerinin aşağıdaki ana sorunları vardır:
Web3, bu acı noktaları çözmek için yeni bir merkeziyetsiz veri paradigmaları sunmaktadır:
Buna rağmen, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde bazı sorunlar bulunmaktadır; bunlar arasında veri kalitesinin tutarsızlığı, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyet eksikliği gibi durumlar yer almaktadır. Sentetik veriler, Web3 veri alanında geleceğin önemli bir unsuru olabilir. Üretken yapay zeka teknolojisi ve simülasyona dayanan sentetik veriler, gerçek verilerin özelliklerini taklit edebilir ve etkili bir tamamlayıcı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa işlemleri, oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik verilerin olgun uygulama potansiyeli gösterilmiştir.
Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Uygulamaları
Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir odak noktası haline gelmiştir. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği gibi düzenlemeler, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu durum bazı zorlukları da beraberinde getirmektedir: Gizlilik riskleri nedeniyle bazı hassas veriler yeterince kullanılamamakta ve bu da yapay zeka modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini sınırlamaktadır.
Tam homomorfik şifreleme ( FHE ), şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapılmasına olanak tanır, verileri şifre çözmeden, ayrıca hesaplama sonuçları açık metin verilerinin hesaplama sonuçlarıyla tutarlıdır. FHE, AI gizlilik hesaplaması için sağlam bir koruma sağlar, GPU hesaplama gücünün orijinal verilere dokunmadan model eğitim ve çıkarım görevlerini yerine getirmesine olanak tanır. Bu, AI şirketlerine büyük bir avantaj sağlar, ticari sırları korurken API hizmetlerini güvenli bir şekilde açabilirler.
FHEML, veri ve modellerin tüm makine öğrenimi döngüsü boyunca şifrelenmesini destekler, böylece 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 bir tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlarken, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplama yapmaya vurgu yapar.
Hesaplama Gücü Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlardaki AI Hesaplaması
Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkmakta, bu da hesaplama gücü talebinin patlamasına neden olmakta ve mevcut hesaplama kaynakları arzını aşmaktadır. Örneğin, büyük bir dil modelinin eğitimi, tek bir cihazda 355 yıl süren eğitim zamanına eşdeğer devasa bir hesaplama gücü gerektirmektedir. Bu hesaplama gücü eksikliği, yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini kısıtlamakla kalmıyor, aynı zamanda ileri düzey AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale gelmesine neden olmaktadır.
Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında, mikroişlemci performans artışının yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu artırıyor. AI sektöründekiler iki seçenekle karşı karşıya: ya kendi donanımlarını satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, acil olarak talebe göre ve ekonomik açıdan etkili bir hesaplama hizmeti yöntemine ihtiyaçları var.
Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki kullanılmayan GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve erişilebilir bir hesaplama pazarı sunar. Hesaplama talep edenler, ağ üzerinde hesaplama görevleri yayınlayabilir; akıllı sözleşmeler, görevleri hesaplama katkısında bulunan düğümlere atar. Düğümler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar; doğrulandıktan sonra ödül alırlar. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olur.
Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimi ve çıkarımı üzerine odaklanan özel hesaplama platformları da bulunmaktadır. Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir pazar sunarak tekelleri kırar, uygulama eşiklerini düşürür ve hesaplama kaynaklarının verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağı kritik bir rol oynayarak daha fazla yenilikçi uygulamanın katılımını çekmeyi ve AI teknolojisinin gelişimini ve uygulamasını birlikte ilerletmeyi sağlayacaktır.
DePIN: Web3'ün Kenar AI'ya Güç Vermesi
Hayal edin, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınızın AI çalıştırma yeteneğine sahip olduğunu - işte kenar AI'nın cazibesi burada yatıyor. Verilerin üretildiği kaynakta hesaplamaların gerçekleşmesini sağlayarak düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işleme gerçekleştirirken kullanıcı gizliliğini korur, kenar AI teknolojisi otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmıştır.
Web3 alanında daha aşina olduğumuz terim DePIN'dir. Web3, merkeziyetsizliği ve kullanıcı verisi egemenliğini vurgularken, DePIN yerel veri işleme yoluyla kullanıcı gizliliğini güçlendirir ve veri sızıntısı riskini azaltır; Web3'e özgü token ekonomi mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem kurar.
Şu anda DePIN, belirli bir kamu blockchain ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en favori platformlardan biri haline geliyor. Bu kamu blockchain'inin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü bir destek sağlıyor. Şu anda, bu kamu blockchain'inde DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşıyor ve bazı tanınmış projeler belirgin ilerleme kaydetti.
IMO: AI modelinin yeni paradigması yayınlandı
IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk olarak önerilmiş olup, AI modelinin tokenleştirilmesini amaçlamaktadır.
Geleneksel modelde, gelir paylaşım mekanizmasının olmaması nedeniyle, AI modeli geliştiricileri, modelin sonraki kullanımından sürekli gelir elde etmekte zorlanıyor. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcıların kullanım durumunu takip etmesi zorlaşıyor ve gelir elde etmek daha da zorlaşıyor. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflıktan yoksun olduğundan, potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar gerçek değerini değerlendirmekte zorluk çekiyor, bu da modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini kısıtlıyor.
IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, modelin gelecekte üreteceği kazançları paylaşmak için IMO tokenlerini satın alabilirler. Belirli bir protokol, AI modelinin gerçekliğini sağlamak ve token sahiplerinin kazançları paylaşabilmesi için belirli ERC standartlarını, AI oracle'ları ve OPML teknolojisini birleştirmektedir.
IMO modeli şeffaflık ve güveni artırır, açık kaynaklı iş birliğini teşvik eder, kripto pazar trendlerine uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine güç katar. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak piyasa kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri beklentileri artırmaktadır.
AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminde Yeni Bir Dönem
AI Ajanı, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanı sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme planlaması yapar ve karmaşık görevleri yerine getirir. Kullanıcılarla etkileşim kurarak tercihleri öğrenen sanal asistanlar olarak hizmet verebilirler ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Açık talimatlar olmadan, AI Ajanı kendi başına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.
Bir açık AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarıyla bağlantı kurmasını sağlayan kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araç seti sunmaktadır. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedeflemekte ve üretken AI teknolojisinden yararlanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmektedir. Platform, rol yapmayı daha insani hale getiren özel bir büyük dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir. Bu platform, ses sentez maliyetlerini %99 oranında azaltmış ve ses klonlama işlemini yalnızca 1 dakikada gerçekleştirebilmektedir. Bu platformda özelleştirilen AI Agent, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü üretimi gibi birçok alanda kullanılabilmektedir.
Web3 ile AI'nın birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanına yönelik bir araştırma var; 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 anahtar sorunlar. Bu altyapıların aşamalı olarak geliştirilmesiyle, Web3 ile AI'nın birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetin doğmasına neden olacağına inanmak için sebeplerimiz var.