حتى الذكاء الاصطناعي بدأ يلعب ألعاب الهاتف!
تحديث Acurast هذه المرة ممتع حقًا!!
في 23 أكتوبر،
أصدرت Acurast عرضًا توضيحيًا جديدًا:
يجعل نموذج الذكاء الاصطناعي Laya يلعب تتريس على هاتف أندرويد. قد يبدو الأمر لعبة صغيرة، لكن التقنية الكامنة وراءه تستحق الاطلاع.
① الذكاء الاصطناعي لا يحتاج بالضرورة إلى وحدة معالجة رسومات (GPU) باهظة الثمن
ينتمي Laya إلى نماذج اتخاذ القرار System One، ولا يتولى إجراء محادثات مطوّلة، بل يركّز أساسًا على الاختيار والحُكم. مع كل قطعة تتريس تسقط، يعرض النظام عدة مواضع محتملة، ويقرر Laya أين يضعها. يعمل النموذج بالكامل على هواتف أندرويد ضمن شبكة Acurast، ويمكنه إجراء الحسابات باستخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU). وفي الاختبارات الرسمية، استغرقت بعض القرارات البسيطة نحو 0.2 ثانية فقط في أسرع الحالات.
② لماذا أرى أن هذا أكثر إثارة للاهتمام من مجرد استعراض القدرة الحاسوبية؟
تزداد شعبية وكلاء الذكاء الاصطناعي مؤخرًا، لكن كثيرًا من المهام العملية لا تحتاج إطلاقًا إلى استدلال متكرر باستخدام نماذج ضخمة. مثلًا، التعرّف على الرسائل المزعجة، والحكم على ما إذا كان محتوى المحادثات مخالفًا، وتصفية المطالبات الخبيثة؛ كلها قرارات صغيرة ومتكررة. وقد حوّلت Acurast هذه الحالات إلى عروض توضيحية متاحة عبر الإنترنت. وتكتسب تصفية محتوى الذكاء الاصطناعي لأغراض السلامة أهمية خاصة: فإذا أصبح كل استدعاء مدفوعًا في المستقبل، فستكون الجهة القادرة على خفض التكلفة أقدر على جذب المطورين.
③ أخيرًا، أصبح لاستخدام القدرة الحاسوبية للهواتف تطبيق عملي أوضح
في السابق، كان أكثر ما نراه في مشاريع DePIN هو أعداد الأجهزة والعُقد. لكن بعد ربط الأجهزة، ما الذي يمكنها فعله تحديدًا؟ يمكننا الآن رؤية مثال ملموس على الأقل: يُنشر النموذج على الهاتف، ويتلقى الطلبات عبر واجهة API، ثم يعيد النتائج إلى التطبيق. وبالطبع، نجاح العرض التوضيحي لا يعني أن المشروع حقق تجاريًا انتشارًا واسع النطاق. فما زالت دقة النموذج واستقرار الأجهزة والطلب المستمر على الخدمات المدفوعة بحاجة إلى مزيد من التحقق.
إن كنت مهتمًا، يمكنك تجربة Laya؛ فقد تخفي هذه اللعبة الصغيرة فرصًا أكثر واقعية للذكاء الاصطناعي × DePIN. $ACU
تحديث Acurast هذه المرة ممتع حقًا!!
في 23 أكتوبر،
أصدرت Acurast عرضًا توضيحيًا جديدًا:
يجعل نموذج الذكاء الاصطناعي Laya يلعب تتريس على هاتف أندرويد. قد يبدو الأمر لعبة صغيرة، لكن التقنية الكامنة وراءه تستحق الاطلاع.
① الذكاء الاصطناعي لا يحتاج بالضرورة إلى وحدة معالجة رسومات (GPU) باهظة الثمن
ينتمي Laya إلى نماذج اتخاذ القرار System One، ولا يتولى إجراء محادثات مطوّلة، بل يركّز أساسًا على الاختيار والحُكم. مع كل قطعة تتريس تسقط، يعرض النظام عدة مواضع محتملة، ويقرر Laya أين يضعها. يعمل النموذج بالكامل على هواتف أندرويد ضمن شبكة Acurast، ويمكنه إجراء الحسابات باستخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU). وفي الاختبارات الرسمية، استغرقت بعض القرارات البسيطة نحو 0.2 ثانية فقط في أسرع الحالات.
② لماذا أرى أن هذا أكثر إثارة للاهتمام من مجرد استعراض القدرة الحاسوبية؟
تزداد شعبية وكلاء الذكاء الاصطناعي مؤخرًا، لكن كثيرًا من المهام العملية لا تحتاج إطلاقًا إلى استدلال متكرر باستخدام نماذج ضخمة. مثلًا، التعرّف على الرسائل المزعجة، والحكم على ما إذا كان محتوى المحادثات مخالفًا، وتصفية المطالبات الخبيثة؛ كلها قرارات صغيرة ومتكررة. وقد حوّلت Acurast هذه الحالات إلى عروض توضيحية متاحة عبر الإنترنت. وتكتسب تصفية محتوى الذكاء الاصطناعي لأغراض السلامة أهمية خاصة: فإذا أصبح كل استدعاء مدفوعًا في المستقبل، فستكون الجهة القادرة على خفض التكلفة أقدر على جذب المطورين.
③ أخيرًا، أصبح لاستخدام القدرة الحاسوبية للهواتف تطبيق عملي أوضح
في السابق، كان أكثر ما نراه في مشاريع DePIN هو أعداد الأجهزة والعُقد. لكن بعد ربط الأجهزة، ما الذي يمكنها فعله تحديدًا؟ يمكننا الآن رؤية مثال ملموس على الأقل: يُنشر النموذج على الهاتف، ويتلقى الطلبات عبر واجهة API، ثم يعيد النتائج إلى التطبيق. وبالطبع، نجاح العرض التوضيحي لا يعني أن المشروع حقق تجاريًا انتشارًا واسع النطاق. فما زالت دقة النموذج واستقرار الأجهزة والطلب المستمر على الخدمات المدفوعة بحاجة إلى مزيد من التحقق.
إن كنت مهتمًا، يمكنك تجربة Laya؛ فقد تخفي هذه اللعبة الصغيرة فرصًا أكثر واقعية للذكاء الاصطناعي × DePIN. $ACU