⚡️ fren ، ستحتاج AI في المستقبل إلى بنية تحتية من Web3 مصممة خصيصًا لـ AI بدلاً من الاعتماد على بنية Web2 التقليدية.

كما قال الرئيس التنفيذي لشركة 0G Labs @michaelh_0g في المقابلة، لم تعد الذكاء تعتمد فقط على النماذج الكبيرة، بل هو نتيجة عمل ملايين من الوكلاء الخفيفين معًا. من الواضح أن تحقيق هذه الذكاء الموزع لا يمكن أن يعتمد فقط على الخوادم المركزية.

👇👇👇

1. المكونات الأساسية للستاك

1، البيانات المتاحة في الوقت الحقيقي

لا يمكن للذكاء الاصطناعي الاستغناء عن البيانات. فقط من خلال ضمان أن البيانات يمكن أن تتم مشاركتها في الوقت الفعلي بين الذكاء الاصطناعي المختلفة، يمكنهم العمل معًا واتخاذ القرارات بسرعة ودقة.

2، حساب الاستدلال القابل للتحقق

يجب أن تكون الاستنتاجات والنتائج التي تنتجها الذكاء الاصطناعي موثوقة. يمكن للحسابات القابلة للتحقق ضمان أن تكون العملية بأكملها شفافة وقابلة للتتبع، حيث يمكن للآخرين تدقيقها، مما يمنع قرارات الصندوق الأسود.

3، فهرس الذاكرة واسترجاع السياق

يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى الذاكرة، فهو لا يعتمد فقط على البيانات الحالية، بل يجب أن يكون قادرًا على استدعاء الخبرات من المعلومات السابقة. وهكذا يمكنه أن يتعلم باستمرار، وأن يتعامل بذكاء أكبر في سياقات مختلفة.

4، تعاون الوكلاء الأذكياء خفيفي الوزن بمستوى مليون

ستقوم الذكاء الاصطناعي بإكمال المهام من خلال تعاون ملايين الوكلاء الذكيين، مما يتجنب مخاطر نقطة الفشل الفردية الناتجة عن المركزية المفرطة، ويزيد من الكفاءة والقدرة الحاسوبية.

ثانياً، حل 0G Labs: الهيكلية المعيارية

يعتمد هيكل 0G Labs على تصميم لامركزي، متعدد الإجماع، ونمطي، مما يجعل تدفق البيانات أكثر مرونة، وقدرة الحساب أكثر تشتتًا. من خلال دعم تسريع GPU للحسابات الفعالة، يمكن للنظام التعامل مع معالجة البيانات في الوقت الحقيقي، بالإضافة إلى إجراء تحقق معقد.

ثالثاً، نحو مستقبل ذكي لا مركزي

في المستقبل، لن يهيمن نموذج ضخم واحد على الذكاء الاصطناعي، بل سيتكون من الآلاف من الوكلاء الذكيين الذين يشكلون نظامًا بيئيًا قويًا. سيتعاونون ويتعلمون معًا لحل المشكلات المعقدة. توفر بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزية من 0G Labs دعمًا قويًا لهذا المستقبل.

مع نضوج هذه التقنية، سيكون العالم الذكي اللامركزي أكثر مرونة وكفاءة وحيوية.

#0GLabs STARBOARD @Galxe @KaitoAI #Starboard KaitoAI #Yap @DL_Research @0G_labs