transparentai
211 مشاهدات
5 يقومون بالنقاش
رائج
جديد
@OpenLedger والعصر الجديد للذكاء الاصطناعي الشفاف
لقد كانت الشفافية لفترة طويلة حلقة مفقودة في الذكاء الاصطناعي. تقدم OpenLedger حلاً -bringing عمليات الذكاء الاصطناعي بالكامل على السلسلة، حيث يمكن التحقق من كل معاملة وخطوة تدريب بواسطة أي شخص.
إنها شبكة بلوكتشين مصممة خصيصًا لمشاركة الذكاء الاصطناعي، مما يمكّن نماذج التعلم الآلي، والوكلاء، ومجموعات البيانات من العمل ضمن بيئة لامركزية. وهذا يخلق الثقة بين المبدعين والمستخدمين والأنظمة - وهي خاصية نادرة في مشهد الذكاء الاصطناعي المغلق اليوم.
باستخدام معايير Ethereum والعقود الذكية، تضمن OpenLedger حوكمة آلية قائمة على القواعد بدون وسطاء. وهذا يعني مزيدًا من السيطرة للمطورين، وتحقيق monetization بشكل أكثر عدلاً، ونزاهة غير مقيدة لعمليات الذكاء الاصطناعي.
باختصار، تبني OpenLedger ليس فقط تكنولوجيا، بل ثقة في الذكاء نفسه.
#TransparentAI #OpenLedger #BlockchainTechnology #FutureOfAI $OPEN
لقد كانت الشفافية لفترة طويلة حلقة مفقودة في الذكاء الاصطناعي. تقدم OpenLedger حلاً -bringing عمليات الذكاء الاصطناعي بالكامل على السلسلة، حيث يمكن التحقق من كل معاملة وخطوة تدريب بواسطة أي شخص.
إنها شبكة بلوكتشين مصممة خصيصًا لمشاركة الذكاء الاصطناعي، مما يمكّن نماذج التعلم الآلي، والوكلاء، ومجموعات البيانات من العمل ضمن بيئة لامركزية. وهذا يخلق الثقة بين المبدعين والمستخدمين والأنظمة - وهي خاصية نادرة في مشهد الذكاء الاصطناعي المغلق اليوم.
باستخدام معايير Ethereum والعقود الذكية، تضمن OpenLedger حوكمة آلية قائمة على القواعد بدون وسطاء. وهذا يعني مزيدًا من السيطرة للمطورين، وتحقيق monetization بشكل أكثر عدلاً، ونزاهة غير مقيدة لعمليات الذكاء الاصطناعي.
باختصار، تبني OpenLedger ليس فقط تكنولوجيا، بل ثقة في الذكاء نفسه.
#TransparentAI #OpenLedger #BlockchainTechnology #FutureOfAI $OPEN
الذكاء الاصطناعي اللامركزي: رؤية HOLO لمستقبل شفاف
في مشهد رقمي تهيمن عليه الخوارزميات غير الشفافة والتحكم المركزي، يظهر Holoworld AI (HOLO) كمنارة للشفافية واللامركزية. في جوهره، HOLO ليس مجرد منصة؛ إنه حركة نحو مستقبل يعمل فيه الذكاء الاصطناعي بشكل مفتوح وعادل، وفي تناغم مع مبادئ البلوكشين.
1. المشكلة مع الذكاء الاصطناعي المركزي
غالبًا ما تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية صناديق سوداء - قوية، نعم، ولكن عمليات اتخاذ القرار فيها مخفية عن المستخدمين والمبدعين على حد سواء. هذه الافتقار إلى الشفافية يولد انعدام الثقة ويحد من المساءلة. علاوة على ذلك، تتحكم المنصات المركزية في الوصول والبيانات والأرباح، مما يترك المبدعين مع ملكية قليلة على عملهم.
1. المشكلة مع الذكاء الاصطناعي المركزي
غالبًا ما تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية صناديق سوداء - قوية، نعم، ولكن عمليات اتخاذ القرار فيها مخفية عن المستخدمين والمبدعين على حد سواء. هذه الافتقار إلى الشفافية يولد انعدام الثقة ويحد من المساءلة. علاوة على ذلك، تتحكم المنصات المركزية في الوصول والبيانات والأرباح، مما يترك المبدعين مع ملكية قليلة على عملهم.
الأساس يتم وضعه!
تبدأ الرحلة نحو الذكاء الاصطناعي المتخصص والموثوق بخطوة واحدة حاسمة: البيانات التي تم بناؤه عليها.
إطلاق طبقة ذكاء البيانات في 9 يناير هو تلك الخطوة الأساسية. هذه ليست مجرد تحديث تقني آخر؛ إنها تتعلق ببناء معيار جديد.
نحن نتحرك نحو مستقبل من الذكاء الاصطناعي يكون:
✅ متخصص: مصمم لمهام محددة، وليس مجرد إجابات عامة.
✅ قابل للتتبع: يمكنك متابعة أصل البيانات. لا مزيد من الصناديق السوداء.
✅ شفاف: مبني على معلومات واضحة وقابلة للتحقق.
إطلاق طبقة ذكاء البيانات في 9 يناير هو تلك الخطوة الأساسية. هذه ليست مجرد تحديث تقني آخر؛ إنها تتعلق ببناء معيار جديد.
نحن نتحرك نحو مستقبل من الذكاء الاصطناعي يكون:
✅ متخصص: مصمم لمهام محددة، وليس مجرد إجابات عامة.
✅ قابل للتتبع: يمكنك متابعة أصل البيانات. لا مزيد من الصناديق السوداء.
✅ شفاف: مبني على معلومات واضحة وقابلة للتحقق.
بنية البيانات التحتية (Datanets) 📊
Datanets: بناء مجموعات بيانات AI لقطاعات معينة ولامركزية
تم بناء هندسة OpenLedger على Datanets، وهي شبكات لامركزية تُدار من قبل المجتمع لمشاركة والتحقق من مجموعات البيانات المتخصصة. يرفع المساهمون بيانات عالية الجودة ومتخصصة إلى Datanets، والتي تُستخدم بعد ذلك لتدريب وتحسين نماذج AI. من خلال توفير مصدر شفاف وقابل للتحقق من الحقيقة لبيانات تدريب AI، تقلل Datanets من التحيز، وتعزز دقة النموذج، وتضمن حصول المساهمين على المكافآت المستحقة OPEN عندما تُستخدم بياناتهم من قبل نموذج.
o
#Datanets #DataSourcing #TransparentAI #Decentralization
Datanets: بناء مجموعات بيانات AI لقطاعات معينة ولامركزية
تم بناء هندسة OpenLedger على Datanets، وهي شبكات لامركزية تُدار من قبل المجتمع لمشاركة والتحقق من مجموعات البيانات المتخصصة. يرفع المساهمون بيانات عالية الجودة ومتخصصة إلى Datanets، والتي تُستخدم بعد ذلك لتدريب وتحسين نماذج AI. من خلال توفير مصدر شفاف وقابل للتحقق من الحقيقة لبيانات تدريب AI، تقلل Datanets من التحيز، وتعزز دقة النموذج، وتضمن حصول المساهمين على المكافآت المستحقة OPEN عندما تُستخدم بياناتهم من قبل نموذج.
o
#Datanets #DataSourcing #TransparentAI #Decentralization
أرباحي وخسائري خلال 30 يوم
2025-08-30~2025-09-28
+$777.16
+231.91%
سجّل الدخول لاستكشاف المزيد من المُحتوى