AI ve Web3'ün Derinlikte Bütünleşmesi: Yeni Nesil İnternet Altyapısının İnşası
Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir yeni internet paradigması olarak, AI ile doğal bir entegrasyon fırsatı sunmaktadır. Geleneksel merkezi yapı altında, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kontrol edilmektedir ve hesaplama gücü darboğazları, gizlilik ihlalleri, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayanarak, hesaplama gücü ağlarını paylaşma, açık veri pazarları oluşturma, gizlilik hesaplaması gibi yöntemler aracılığıyla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırmaktadır. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok yetenek kazandırmaktadır; akıllı sözleşme optimizasyonu, dolandırıcılık karşıtı algoritmalar gibi, ekosistem inşasına katkı sağlamaktadır. Web3 ve AI'nin birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama gücü değerini serbest bırakmak için kritik öneme sahiptir.
Veriye Dayalı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli
Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür; tıpkı yakıtın motora olduğu gibi. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü bir akıl yürütme yeteneği kazanabilmesi 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 merkezi AI veri elde etme ve kullanma modeli aşağıdaki ana sorunları barındırmaktadır:
Veri edinme maliyetleri yüksek, KOBİ'ler bunu karşılamakta zorlanıyor.
Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleştirildi ve veri adaları oluşturdu.
Kişisel verilerin gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya
Web3, geleneksel modelin acı noktalarını yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması ile çözmektedir:
Kullanıcılar, AI şirketlerine kullanılmayan ağlarını satabilir, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplar, AI model eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlar.
"label to earn" modelini benimseyerek, token teşvikleri ile dünya genelindeki çalışanların veri etiketleme faaliyetlerine katılmalarını sağlamak, küresel uzmanlığı bir araya getirmek ve veri analiz yeteneklerini artırmak
Blok zinciri veri ticaret platformu, veri talep ve arz taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak veri yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.
Ancak, gerçek dünya verileri elde etmenin bazı sorunları da vardır; verilerin kalitesinin farklı olması, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsil yeteneğinin yetersizliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanında geleceğin yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyona dayalı olarak, sentetik veriler gerçek verilerin özelliklerini simüle edebilir ve gerçek verilerin etkili bir tamamlayıcısı olarak, veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda, sentetik verilerin olgun uygulama potansiyeli gösterilmiştir.
Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü
Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir odak noktası haline gelmiştir. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi düzenlemelerin yürürlüğe girmesi, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riski nedeniyle yeterince kullanılmasını engellemesiyle zorluklar da getirmektedir; bu da AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini kısıtlamaktadır.
FHE, yani tamamen homomorfik şifreleme, şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmaya olanak tanır, verileri şifrelerini çözmeden, ayrıca hesaplama sonucu, açık metin veriler üzerinde aynı hesaplamanın sonucu ile tutarlıdır.
FHE, AI gizlilik hesaplamaları için 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 API hizmeti sunabilirler.
FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca verilerin ve modellerin şifrelenmesini destekleyerek 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 şifreli veriler üzerinde işlem yaparak veri gizliliğini korumaya vurgu yapar.
Hesaplama Gücü Devrimi: Merkezi Olmayan Ağlarda AI Hesaplama
Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkmakta, bu da hesaplama gücü talebinin muazzam bir şekilde artmasına neden olmakta ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini aşmaktadır. Örneğin, belirli bir ünlü AI modelinin eğitimi, tek bir cihazda 355 yıl süren bir eğitim süresine eşdeğer devasa bir hesaplama gücü gerektirmektedir. Bu tür bir hesaplama gücü eksikliği, yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmamakta, aynı zamanda gelişmiş AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılamaz hale gelmesine neden olmaktadır.
Aynı zamanda, küresel GPU kullanım oranı %40'ın altında, ayrıca mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI çalışanları bir ikilem içinde: ya kendi donanımlarını satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, acil olarak ihtiyaç duydukları talebe göre, ekonomik ve verimli bir hesaplama hizmeti yöntemine gereksinim duyuyorlar.
Bazı merkeziyetsiz AI hesaplama ağları, dünya genelindeki boşta kalan GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve erişilebilir bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep eden taraf, ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler bu görevleri hesaplama katkısı yapan madenci düğümlerine atar, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra puan ödülleri kazanır. Bu tür bir çözüm, kaynakların kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarıyla mücadeleye yardımcı olur.
Genel merkezi olmayan hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimi üzerine odaklanan platformlar ve AI çıkarımına odaklanan özel hesaplama ağları da bulunmaktadır.
Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelleşmeyi kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde merkeziyetsiz hesaplama ağı, daha fazla yenilikçi dapp'in katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimi ve uygulanmasında önemli bir rol oynayacaktır.
DePIN: Web3 ile Edge AI'ya güç verme
Hayal edin, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınız, AI çalıştırma yeteneğine sahip - işte Edge AI'nın cazibesi burada yatıyor. Hesaplama, verilerin üretildiği kaynakta gerçekleşiyor, düşük gecikme ile gerçek zamanlı işlem sağlıyor ve kullanıcıların gizliliğini koruyor. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda zaten uygulanıyor.
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 ekonomi mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik edebilir ve sürdürülebilir bir ekosistem oluşturabilir.
Şu anda DePIN, belirli bir kamu zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en iyi 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 bazı tanınmış projeler önemli ilerlemeler kaydetti.
IMO: AI modelinin yeni paradigmayı yayımlaması
IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk kez önerilmiştir ve AI modellerinin tokenleştirilmesini sağlamaktadır.
Geleneksel modelde, gelir paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, AI modeli geliştirildiğinde ve piyasaya sürüldüğünde, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmesi genellikle zordur. Özellikle model diğer ürünler ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcıların kullanım durumunu takip etmesi zorlaşır, dolayısıyla gelir elde etmeleri de neredeyse imkansız hale gelir. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflıktan yoksundur, bu da potansiyel yatırımcıların ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmesini zorlaştırır, bu durum modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini sınırlamaktadır.
IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, IMO token'lerini satın alarak modelin gelecekte üreteceği gelirlerden pay alabilirler. Belirli bir protokol, AI oracle'ları ve OPML teknolojisini kullanarak AI modelinin doğruluğunu sağlamak ve token sahiplerinin gelir paylaşımını garanti altına almak için iki ERC standardını birleştirmektedir.
IMO modeli, şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik etmekte, kripto pazar trendlerine uyum sağlamakta ve yapay zeka teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme katmaktadır. IMO şu anda erken deneme aşamasında, ancak pazar kabulünün artması ve katılımın genişlemesi ile birlikte, yenilikçiliği ve potansiyel değeri için heyecanlanmamız gereken bir durumdur.
AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı
AI Ajanı, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünce gerçekleştirebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri alabilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanı sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme planlaması yapabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim yoluyla tercihlerini öğrenerek kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Açık talimatlar olmadan, AI Ajanı da otonom olarak sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.
Bazı AI yerel uygulama platformları, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarına bağlantıyı yapılandırmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanıcı dostu bir yaratıcılık araç seti sunmaktadır. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedeflemekte ve yaratıcı AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmektedir. Platform, karakter rolünü daha insani hale getirmek için özel bir büyük dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir, ses sentez maliyetini %99 oranında düşürebilir ve ses klonlama yalnızca 1 dakikada gerçekleştirilebilir. Bu platformda özelleştirilmiş AI Agent kullanılarak, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilmektedir.
Web3 ile AI'nin entegrasyonunda, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfine odaklanılmakta; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, modellerin zincir üzerinde nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplamanın verimli kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi önemli sorunlar üzerinde durulmaktadır. Bu altyapıların kademeli olarak geliştirilmesiyle, Web3 ile AI'nin entegrasyonunun bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetler doğuracağına dair bir inanca sahibiz.
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.
AI ve Web3 entegrasyonu: Merkeziyetsizlik temelli yeni bir internet inşa etmek
AI ve Web3'ün Derinlikte Bütünleşmesi: Yeni Nesil İnternet Altyapısının İnşası
Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir yeni internet paradigması olarak, AI ile doğal bir entegrasyon fırsatı sunmaktadır. Geleneksel merkezi yapı altında, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kontrol edilmektedir ve hesaplama gücü darboğazları, gizlilik ihlalleri, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayanarak, hesaplama gücü ağlarını paylaşma, açık veri pazarları oluşturma, gizlilik hesaplaması gibi yöntemler aracılığıyla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırmaktadır. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok yetenek kazandırmaktadır; akıllı sözleşme optimizasyonu, dolandırıcılık karşıtı algoritmalar gibi, ekosistem inşasına katkı sağlamaktadır. Web3 ve AI'nin birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama gücü değerini serbest bırakmak için kritik öneme sahiptir.
Veriye Dayalı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli
Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür; tıpkı yakıtın motora olduğu gibi. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü bir akıl yürütme yeteneği kazanabilmesi 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 merkezi AI veri elde etme ve kullanma modeli aşağıdaki ana sorunları barındırmaktadır:
Web3, geleneksel modelin acı noktalarını yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması ile çözmektedir:
Ancak, gerçek dünya verileri elde etmenin bazı sorunları da vardır; verilerin kalitesinin farklı olması, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsil yeteneğinin yetersizliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanında geleceğin yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyona dayalı olarak, sentetik veriler gerçek verilerin özelliklerini simüle edebilir ve gerçek verilerin etkili bir tamamlayıcısı olarak, veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda, sentetik verilerin olgun uygulama potansiyeli gösterilmiştir.
Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü
Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir odak noktası haline gelmiştir. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi düzenlemelerin yürürlüğe girmesi, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riski nedeniyle yeterince kullanılmasını engellemesiyle zorluklar da getirmektedir; bu da AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini kısıtlamaktadır.
FHE, yani tamamen homomorfik şifreleme, şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmaya olanak tanır, verileri şifrelerini çözmeden, ayrıca hesaplama sonucu, açık metin veriler üzerinde aynı hesaplamanın sonucu ile tutarlıdır.
FHE, AI gizlilik hesaplamaları için 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 API hizmeti sunabilirler.
FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca verilerin ve modellerin şifrelenmesini destekleyerek 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 şifreli veriler üzerinde işlem yaparak veri gizliliğini korumaya vurgu yapar.
Hesaplama Gücü Devrimi: Merkezi Olmayan Ağlarda AI Hesaplama
Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkmakta, bu da hesaplama gücü talebinin muazzam bir şekilde artmasına neden olmakta ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini aşmaktadır. Örneğin, belirli bir ünlü AI modelinin eğitimi, tek bir cihazda 355 yıl süren bir eğitim süresine eşdeğer devasa bir hesaplama gücü gerektirmektedir. Bu tür bir hesaplama gücü eksikliği, yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmamakta, aynı zamanda gelişmiş AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılamaz hale gelmesine neden olmaktadır.
Aynı zamanda, küresel GPU kullanım oranı %40'ın altında, ayrıca mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI çalışanları bir ikilem içinde: ya kendi donanımlarını satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, acil olarak ihtiyaç duydukları talebe göre, ekonomik ve verimli bir hesaplama hizmeti yöntemine gereksinim duyuyorlar.
Bazı merkeziyetsiz AI hesaplama ağları, dünya genelindeki boşta kalan GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve erişilebilir bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep eden taraf, ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler bu görevleri hesaplama katkısı yapan madenci düğümlerine atar, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra puan ödülleri kazanır. Bu tür bir çözüm, kaynakların kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarıyla mücadeleye yardımcı olur.
Genel merkezi olmayan hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimi üzerine odaklanan platformlar ve AI çıkarımına odaklanan özel hesaplama ağları da bulunmaktadır.
Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelleşmeyi kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde merkeziyetsiz hesaplama ağı, daha fazla yenilikçi dapp'in katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimi ve uygulanmasında önemli bir rol oynayacaktır.
DePIN: Web3 ile Edge AI'ya güç verme
Hayal edin, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınız, AI çalıştırma yeteneğine sahip - işte Edge AI'nın cazibesi burada yatıyor. Hesaplama, verilerin üretildiği kaynakta gerçekleşiyor, düşük gecikme ile gerçek zamanlı işlem sağlıyor ve kullanıcıların gizliliğini koruyor. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda zaten uygulanıyor.
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 ekonomi mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik edebilir ve sürdürülebilir bir ekosistem oluşturabilir.
Şu anda DePIN, belirli bir kamu zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en iyi 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 bazı tanınmış projeler önemli ilerlemeler kaydetti.
IMO: AI modelinin yeni paradigmayı yayımlaması
IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk kez önerilmiştir ve AI modellerinin tokenleştirilmesini sağlamaktadır.
Geleneksel modelde, gelir paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, AI modeli geliştirildiğinde ve piyasaya sürüldüğünde, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmesi genellikle zordur. Özellikle model diğer ürünler ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcıların kullanım durumunu takip etmesi zorlaşır, dolayısıyla gelir elde etmeleri de neredeyse imkansız hale gelir. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflıktan yoksundur, bu da potansiyel yatırımcıların ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmesini zorlaştırır, bu durum modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini sınırlamaktadır.
IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, IMO token'lerini satın alarak modelin gelecekte üreteceği gelirlerden pay alabilirler. Belirli bir protokol, AI oracle'ları ve OPML teknolojisini kullanarak AI modelinin doğruluğunu sağlamak ve token sahiplerinin gelir paylaşımını garanti altına almak için iki ERC standardını birleştirmektedir.
IMO modeli, şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik etmekte, kripto pazar trendlerine uyum sağlamakta ve yapay zeka teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme katmaktadır. IMO şu anda erken deneme aşamasında, ancak pazar kabulünün artması ve katılımın genişlemesi ile birlikte, yenilikçiliği ve potansiyel değeri için heyecanlanmamız gereken bir durumdur.
AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı
AI Ajanı, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünce gerçekleştirebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri alabilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanı sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme planlaması yapabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim yoluyla tercihlerini öğrenerek kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Açık talimatlar olmadan, AI Ajanı da otonom olarak sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.
Bazı AI yerel uygulama platformları, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarına bağlantıyı yapılandırmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanıcı dostu bir yaratıcılık araç seti sunmaktadır. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedeflemekte ve yaratıcı AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmektedir. Platform, karakter rolünü daha insani hale getirmek için özel bir büyük dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir, ses sentez maliyetini %99 oranında düşürebilir ve ses klonlama yalnızca 1 dakikada gerçekleştirilebilir. Bu platformda özelleştirilmiş AI Agent kullanılarak, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilmektedir.
Web3 ile AI'nin entegrasyonunda, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfine odaklanılmakta; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, modellerin zincir üzerinde nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplamanın verimli kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi önemli sorunlar üzerinde durulmaktadır. Bu altyapıların kademeli olarak geliştirilmesiyle, Web3 ile AI'nin entegrasyonunun bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetler doğuracağına dair bir inanca sahibiz.