L'évolution de la technologie AI : de centralisée à distribuée, du concept à l'utile
Au cours du dernier mois, le domaine de l'IA a présenté des tendances de développement intéressantes. L'IA traditionnelle passe d'une approche centralisée à une approche distribuée, tandis que l'IA basée sur la blockchain commence à passer de la phase de preuve de concept à la praticité, les deux se fusionnant rapidement.
Les tendances du développement de l'IA traditionnelle montrent que les modèles d'IA deviennent plus légers et plus pratiques. La popularité de l'intelligence locale et des modèles d'IA hors ligne signifie que le champ d'application de l'IA s'élargit, n'étant plus limité aux grands centres de services cloud, mais pouvant être déployé sur des téléphones mobiles, des dispositifs en périphérie et même des terminaux IoT.
En même temps, la fonctionnalité de dialogue entre les systèmes d'IA a été réalisée, marquant la transition de l'IA d'une intelligence individuelle vers une collaboration en groupe. Ce changement entraîne de nouveaux défis : comment garantir la cohérence des données et la fiabilité des décisions entre les instances d'IA fonctionnant de manière hautement distribuée ?
Ce changement reflète une réaction en chaîne provoquée par les avancées technologiques : la légèreté des modèles entraîne un changement dans les méthodes de déploiement, ce qui crée une nouvelle demande de validation décentralisée.
Dans le domaine de l'IA blockchain, l'attention du marché est passée des spéculations conceptuelles des débuts à une construction d'infrastructure plus profonde. Divers projets spécialisés ont commencé à se construire de manière systématique dans des domaines tels que la puissance de calcul, le raisonnement, l'annotation des données et le stockage. Cette évolution montre une logique de développement claire : après l'éclatement de la bulle, la demande d'infrastructure se manifeste, favorisant la division du travail spécialisée et, finalement, formant un effet de synergie écologique.
Les trajectoires de développement de l'IA traditionnelle et de l'IA blockchain sont en train de converger. L'IA traditionnelle devient de plus en plus mature sur le plan technologique, mais manque d'incitations économiques et de mécanismes de gouvernance ; l'IA blockchain innove sur le plan du modèle économique, mais son implémentation technique est relativement en retard. La fusion des deux promet de réaliser une complémentarité des avantages.
Cette fusion est en train de donner naissance à un nouveau paradigme de l'IA, combinant un calcul efficace hors chaîne et une validation rapide sur chaîne. Dans ce paradigme, l'IA n'est plus simplement un outil, mais un participant avec une identité économique. Bien que les ressources telles que la puissance de calcul, les données et le raisonnement soient principalement hors chaîne, un réseau de validation léger sur chaîne est également nécessaire pour garantir la crédibilité et la transparence.
Ce modèle combiné maintient à la fois l'efficacité et la flexibilité du calcul hors chaîne tout en garantissant la crédibilité du système grâce à la validation sur chaîne. Avec le développement rapide de l'IA, les frontières entre le web2 et le web3 deviennent floues, et l'innovation fusionnée deviendra la tendance dominante de l'avenir.
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OnChainDetective
· Il y a 18h
hmm... le modèle suggère un autre "avancée" surestimée pour être honnête. montre-moi d'abord les données de txn réelles
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StakeTillRetire
· Il y a 19h
Les innovations technologiques avancent trop vite, qui peut suivre qui.
Nouvelles tendances de la technologie AI : fusionner Web2 et Web3 pour réaliser la distribution et l'utilité
L'évolution de la technologie AI : de centralisée à distribuée, du concept à l'utile
Au cours du dernier mois, le domaine de l'IA a présenté des tendances de développement intéressantes. L'IA traditionnelle passe d'une approche centralisée à une approche distribuée, tandis que l'IA basée sur la blockchain commence à passer de la phase de preuve de concept à la praticité, les deux se fusionnant rapidement.
Les tendances du développement de l'IA traditionnelle montrent que les modèles d'IA deviennent plus légers et plus pratiques. La popularité de l'intelligence locale et des modèles d'IA hors ligne signifie que le champ d'application de l'IA s'élargit, n'étant plus limité aux grands centres de services cloud, mais pouvant être déployé sur des téléphones mobiles, des dispositifs en périphérie et même des terminaux IoT.
En même temps, la fonctionnalité de dialogue entre les systèmes d'IA a été réalisée, marquant la transition de l'IA d'une intelligence individuelle vers une collaboration en groupe. Ce changement entraîne de nouveaux défis : comment garantir la cohérence des données et la fiabilité des décisions entre les instances d'IA fonctionnant de manière hautement distribuée ?
Ce changement reflète une réaction en chaîne provoquée par les avancées technologiques : la légèreté des modèles entraîne un changement dans les méthodes de déploiement, ce qui crée une nouvelle demande de validation décentralisée.
Dans le domaine de l'IA blockchain, l'attention du marché est passée des spéculations conceptuelles des débuts à une construction d'infrastructure plus profonde. Divers projets spécialisés ont commencé à se construire de manière systématique dans des domaines tels que la puissance de calcul, le raisonnement, l'annotation des données et le stockage. Cette évolution montre une logique de développement claire : après l'éclatement de la bulle, la demande d'infrastructure se manifeste, favorisant la division du travail spécialisée et, finalement, formant un effet de synergie écologique.
Les trajectoires de développement de l'IA traditionnelle et de l'IA blockchain sont en train de converger. L'IA traditionnelle devient de plus en plus mature sur le plan technologique, mais manque d'incitations économiques et de mécanismes de gouvernance ; l'IA blockchain innove sur le plan du modèle économique, mais son implémentation technique est relativement en retard. La fusion des deux promet de réaliser une complémentarité des avantages.
Cette fusion est en train de donner naissance à un nouveau paradigme de l'IA, combinant un calcul efficace hors chaîne et une validation rapide sur chaîne. Dans ce paradigme, l'IA n'est plus simplement un outil, mais un participant avec une identité économique. Bien que les ressources telles que la puissance de calcul, les données et le raisonnement soient principalement hors chaîne, un réseau de validation léger sur chaîne est également nécessaire pour garantir la crédibilité et la transparence.
Ce modèle combiné maintient à la fois l'efficacité et la flexibilité du calcul hors chaîne tout en garantissant la crédibilité du système grâce à la validation sur chaîne. Avec le développement rapide de l'IA, les frontières entre le web2 et le web3 deviennent floues, et l'innovation fusionnée deviendra la tendance dominante de l'avenir.