Web3 ve AI'nin Birleşimi: Yeni Nesil İnternet Altyapısının İnşası
Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir yeni internet paradigması olarak, AI ile doğal bir entegrasyon fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi mimaride, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kontrol edilmekte, hesaplama kapasitesi darboğazı, gizlilik ihlalleri, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşı karşıya kalmaktadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayalı olarak, paylaşılan hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplaması gibi yollarla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok yetenek kazandırabilir, örneğin akıllı sözleşme optimizasyonu, hile önleme algoritmaları gibi, ekosistem inşasına yardımcı olabilir. Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama değeri serbest bırakmak için son derece önemlidir.
Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli
Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür. 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 sağlar ve ayrıca modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini belirler.
Geleneksel merkezi AI veri elde etme ve kullanma modelinin aşağıdaki ana sorunları vardır:
Veri alma maliyeti yüksek, KOBİ'lerin bunu karşılaması zor.
Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleştirildi ve veri adaları oluştu.
Kişisel veri gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya
Web3, geleneksel modelin acı noktalarını yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması ile çözebilir:
Kullanıcılar, AI şirketlerine kullanılmayan ağlarını satabilir, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplayarak AI model eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlar.
"label to earn" modeli benimsenerek, token teşviği ile dünya genelindeki işçilerin veri etiketleme sürecine katılması sağlanmakta, küresel uzmanlık bir araya getirilmekte ve veri analizi yetenekleri güçlendirilmektedir.
Blok zinciri veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak veri yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.
Ancak, gerçek dünya veri ediniminde bazı sorunlar da bulunmaktadır; örneğin, veri kalitesindeki tutarsızlıklar, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyet eksiklikleri gibi. Sentezlenmiş veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken yapay zeka teknolojisi ve simülasyona dayalı olarak, sentezlenmiş veriler gerçek verilerin özelliklerini taklit edebilir ve gerçek verilerin etkin bir tamamlayıcısı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda sentezlenmiş verilerin olgun uygulama potansiyeli gösterdiği belirtilmektedir.
Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü
Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir odak haline gelmiştir. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi düzenlemeler, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri nedeniyle tam olarak kullanılamaması gibi zorluklar da getirmekte, bu da AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini sınırlamaktadır.
FHE (Tam Homomorfik Şifreleme), şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapılmasına izin verir, verileri şifrelerini çözmeden ve hesaplama sonuçları, açık metin verileri üzerinde yapılan aynı hesaplamanın sonuçlarıyla tutarlıdır. FHE, AI gizlilik hesaplamalarına sağlam bir koruma sağlar, böylece GPU hesaplama gücü, orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirebilir. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar getirir, ticari sırları korurken API hizmetlerini güvenli bir şekilde açmalarını sağlar.
FHEML, veri ve modellerin makine öğrenimi döngüsü boyunca şifrelenmesini destekleyerek, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı riskini önler. 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 yapılmasını vurgular.
Hesap Gücü Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplaması
Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir katlanarak artmakta, bu da hesaplama gücü talebinin büyük bir hızla artmasına neden olmakta ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini aşmaktadır. Örneğin, belirli bir tanınmış AI modelinin eğitimi muazzam bir hesaplama gücü gerektirmekte, bu da tek bir cihazda 355 yıllık eğitim süresine eşdeğer olmaktadır. Böyle bir hesaplama gücü kıtlığı, yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini kısıtlamakla kalmamakta, aynı zamanda gelişmiş AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale gelmesine neden olmaktadır.
Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında, ayrıca mikroişlemcilerin performans artışının yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerden kaynaklanan çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI çalışanları bir ikilemde kalıyor: ya donanım satın alıyorlar ya da bulut kaynaklarını kiralıyorlar, ihtiyaç duydukları şey ise talebe dayalı, ekonomik ve verimli bir hesaplama hizmeti.
Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki kullanılmayan GPU kaynaklarını birleştirerek AI şirketlerine ekonomik olarak erişilebilir bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler, ağ üzerinde hesaplama görevleri yayımlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama katkısında bulunan madenci düğümlerine atar, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra puan ödülü alırlar. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorununu çözmeye yardımcı olur.
Genel merkeziyetsiz hesaplama ağının yanı sıra, AI eğitimine ve çıkarımına odaklanan özel hesaplama ağları da bulunmaktadır. Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak, tekelleri kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama kullanımı verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağı kilit bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi dapp'in katılımını çekerek, AI teknolojisinin gelişimi ve uygulanmasını birlikte teşvik edecektir.
DePIN: Web3 ile Edge AI'yi Güçlendirmek
Hayal et, cep telefonun, akıllı saatin ve hatta evdeki akıllı cihazların AI çalıştırma yeteneğine sahip - işte Edge AI'nin cazibesi burada yatıyor. Verilerin üretildiği kaynakta hesaplamanın gerçekleşmesini sağlar, düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işleme sunarken, kullanıcı gizliliğini korur. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmıştır.
Web3 alanında, daha aşina olduğumuz bir isim var - DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verisi egemenliğini vurgular, DePIN yerel olarak verileri işleyerek kullanıcı gizliliğini artırabilir ve veri sızıntısı riskini azaltabilir; Web3'e özgü Token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem oluşturabilir.
Şu anda DePIN, belirli bir ekosistem içinde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için tercih edilen kamu zincir platformlarından biri haline geliyor. Bu kamu zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknolojik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü bir destek sağlıyor. Şu anda, bu kamu zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşmış durumda ve bazı tanınmış projeler önemli ilerlemeler kaydetti.
IMO: AI modelinin yeni paradigma yayımlanması
IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk olarak önerilmiş olup, AI modellerinin tokenleştirilmesini sağlamaktadır.
Geleneksel modelde, gelir paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, bir AI modeli geliştirildiğinde ve piyasaya sürüldüğünde, geliştiricilerin genellikle modelin sonraki kullanımından sürekli gelir elde etmesi zordur; özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcıların kullanım durumunu takip etmesi zorlaşır, bununla birlikte gelir elde etmeleri de pek mümkün olmaz. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği taşır; bu da potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar için gerçek değerini değerlendirmeyi zorlaştırır, bu da modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini sınırlamaktadır.
IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, modelin sonraki üretimlerinden elde edilen kazançları paylaşmak için IMO tokenlerini satın alabilirler. Belirli bir protokol, AI oracle'ları ve OPML teknolojisini birleştirerek AI modelinin doğruluğunu sağlamak ve token sahiplerinin kazançları paylaşmasını mümkün kılmak için iki ERC standardı kullanmaktadır.
IMO modeli, şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak iş birliğini teşvik eder, kripto pazarının trendlerine uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırır. IMO şu anda başlangıç aşamasında, ancak piyasa kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri umut verici bir şekilde beklenmektedir.
AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Dönemi
AI Ajan, çevreyi algılama, bağımsız düşünme ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirme yeteneğine sahiptir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajan sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda kararlar planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim kurarak tercihlerini öğrenen sanal asistanlar olarak hizmet edebilir ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Belirli bir talimat olmadan, AI Ajan bağımsız olarak sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.
Açık bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevselliğini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarıyla bağlantısını yapılandırmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanıcı dostu bir yaratım araçları seti sunmaktadır. Adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedefleyen bu platform, üretken AI teknolojisini kullanarak bireylerin süper yaratıcılar haline gelmelerine güç vermektedir. Bu platform, rol oynama deneyimini daha insani hale getiren özel bir büyük dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimlerini hızlandırabilir, ses sentez maliyetlerini %99 oranında düşürebilir ve ses klonlama sadece 1 dakika içinde gerçekleştirilebilir. Bu platformda özelleştirilen AI Agent kullanılarak, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görsel oluşturma gibi birçok alanda uygulama yapılabilmektedir.
Web3 ile AI'nin birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanında keşifler yapılıyor; 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 geliştirilmesiyle, Web3 ile AI'nin birleşiminin 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.
15 Likes
Reward
15
8
Repost
Share
Comment
0/400
AirdropHunterXM
· 22h ago
Dijital ruh sürekli bir döngüde.
View OriginalReply0
ShibaSunglasses
· 08-12 10:31
Bilim kurgu içinde yaşıyormuşum gibi hissediyorum
View OriginalReply0
GateUser-9ad11037
· 08-11 02:18
Boş laflarla ne yapıyorsun, önce kullan sonra konuş.
Web3 ve AI entegrasyonu: Bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek
Web3 ve AI'nin Birleşimi: Yeni Nesil İnternet Altyapısının İnşası
Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir yeni internet paradigması olarak, AI ile doğal bir entegrasyon fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi mimaride, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kontrol edilmekte, hesaplama kapasitesi darboğazı, gizlilik ihlalleri, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşı karşıya kalmaktadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayalı olarak, paylaşılan hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplaması gibi yollarla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok yetenek kazandırabilir, örneğin akıllı sözleşme optimizasyonu, hile önleme algoritmaları gibi, ekosistem inşasına yardımcı olabilir. Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama değeri serbest bırakmak için son derece önemlidir.
Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli
Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür. 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 sağlar ve ayrıca modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini belirler.
Geleneksel merkezi AI veri elde etme ve kullanma modelinin aşağıdaki ana sorunları vardır:
Web3, geleneksel modelin acı noktalarını yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması ile çözebilir:
Ancak, gerçek dünya veri ediniminde bazı sorunlar da bulunmaktadır; örneğin, veri kalitesindeki tutarsızlıklar, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyet eksiklikleri gibi. Sentezlenmiş veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken yapay zeka teknolojisi ve simülasyona dayalı olarak, sentezlenmiş veriler gerçek verilerin özelliklerini taklit edebilir ve gerçek verilerin etkin bir tamamlayıcısı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda sentezlenmiş verilerin olgun uygulama potansiyeli gösterdiği belirtilmektedir.
Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü
Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir odak haline gelmiştir. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi düzenlemeler, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri nedeniyle tam olarak kullanılamaması gibi zorluklar da getirmekte, bu da AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini sınırlamaktadır.
FHE (Tam Homomorfik Şifreleme), şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapılmasına izin verir, verileri şifrelerini çözmeden ve hesaplama sonuçları, açık metin verileri üzerinde yapılan aynı hesaplamanın sonuçlarıyla tutarlıdır. FHE, AI gizlilik hesaplamalarına sağlam bir koruma sağlar, böylece GPU hesaplama gücü, orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirebilir. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar getirir, ticari sırları korurken API hizmetlerini güvenli bir şekilde açmalarını sağlar.
FHEML, veri ve modellerin makine öğrenimi döngüsü boyunca şifrelenmesini destekleyerek, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı riskini önler. 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 yapılmasını vurgular.
Hesap Gücü Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplaması
Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir katlanarak artmakta, bu da hesaplama gücü talebinin büyük bir hızla artmasına neden olmakta ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini aşmaktadır. Örneğin, belirli bir tanınmış AI modelinin eğitimi muazzam bir hesaplama gücü gerektirmekte, bu da tek bir cihazda 355 yıllık eğitim süresine eşdeğer olmaktadır. Böyle bir hesaplama gücü kıtlığı, yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini kısıtlamakla kalmamakta, aynı zamanda gelişmiş AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale gelmesine neden olmaktadır.
Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında, ayrıca mikroişlemcilerin performans artışının yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerden kaynaklanan çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI çalışanları bir ikilemde kalıyor: ya donanım satın alıyorlar ya da bulut kaynaklarını kiralıyorlar, ihtiyaç duydukları şey ise talebe dayalı, ekonomik ve verimli bir hesaplama hizmeti.
Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki kullanılmayan GPU kaynaklarını birleştirerek AI şirketlerine ekonomik olarak erişilebilir bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler, ağ üzerinde hesaplama görevleri yayımlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama katkısında bulunan madenci düğümlerine atar, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra puan ödülü alırlar. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorununu çözmeye yardımcı olur.
Genel merkeziyetsiz hesaplama ağının yanı sıra, AI eğitimine ve çıkarımına odaklanan özel hesaplama ağları da bulunmaktadır. Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak, tekelleri kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama kullanımı verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağı kilit bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi dapp'in katılımını çekerek, AI teknolojisinin gelişimi ve uygulanmasını birlikte teşvik edecektir.
DePIN: Web3 ile Edge AI'yi Güçlendirmek
Hayal et, cep telefonun, akıllı saatin ve hatta evdeki akıllı cihazların AI çalıştırma yeteneğine sahip - işte Edge AI'nin cazibesi burada yatıyor. Verilerin üretildiği kaynakta hesaplamanın gerçekleşmesini sağlar, düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işleme sunarken, kullanıcı gizliliğini korur. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmıştır.
Web3 alanında, daha aşina olduğumuz bir isim var - DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verisi egemenliğini vurgular, DePIN yerel olarak verileri işleyerek kullanıcı gizliliğini artırabilir ve veri sızıntısı riskini azaltabilir; Web3'e özgü Token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem oluşturabilir.
Şu anda DePIN, belirli bir ekosistem içinde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için tercih edilen kamu zincir platformlarından biri haline geliyor. Bu kamu zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknolojik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü bir destek sağlıyor. Şu anda, bu kamu zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşmış durumda ve bazı tanınmış projeler önemli ilerlemeler kaydetti.
IMO: AI modelinin yeni paradigma yayımlanması
IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk olarak önerilmiş olup, AI modellerinin tokenleştirilmesini sağlamaktadır.
Geleneksel modelde, gelir paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, bir AI modeli geliştirildiğinde ve piyasaya sürüldüğünde, geliştiricilerin genellikle modelin sonraki kullanımından sürekli gelir elde etmesi zordur; özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcıların kullanım durumunu takip etmesi zorlaşır, bununla birlikte gelir elde etmeleri de pek mümkün olmaz. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği taşır; bu da potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar için gerçek değerini değerlendirmeyi zorlaştırır, bu da modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini sınırlamaktadır.
IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, modelin sonraki üretimlerinden elde edilen kazançları paylaşmak için IMO tokenlerini satın alabilirler. Belirli bir protokol, AI oracle'ları ve OPML teknolojisini birleştirerek AI modelinin doğruluğunu sağlamak ve token sahiplerinin kazançları paylaşmasını mümkün kılmak için iki ERC standardı kullanmaktadır.
IMO modeli, şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak iş birliğini teşvik eder, kripto pazarının trendlerine uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırır. IMO şu anda başlangıç aşamasında, ancak piyasa kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri umut verici bir şekilde beklenmektedir.
AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Dönemi
AI Ajan, çevreyi algılama, bağımsız düşünme ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirme yeteneğine sahiptir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajan sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda kararlar planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim kurarak tercihlerini öğrenen sanal asistanlar olarak hizmet edebilir ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Belirli bir talimat olmadan, AI Ajan bağımsız olarak sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.
Açık bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevselliğini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarıyla bağlantısını yapılandırmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanıcı dostu bir yaratım araçları seti sunmaktadır. Adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedefleyen bu platform, üretken AI teknolojisini kullanarak bireylerin süper yaratıcılar haline gelmelerine güç vermektedir. Bu platform, rol oynama deneyimini daha insani hale getiren özel bir büyük dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimlerini hızlandırabilir, ses sentez maliyetlerini %99 oranında düşürebilir ve ses klonlama sadece 1 dakika içinde gerçekleştirilebilir. Bu platformda özelleştirilen AI Agent kullanılarak, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görsel oluşturma gibi birçok alanda uygulama yapılabilmektedir.
Web3 ile AI'nin birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanında keşifler yapılıyor; 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 geliştirilmesiyle, Web3 ile AI'nin birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmeti doğuracağına inanmak için nedenlerimiz var.