CryptoSherry

صناعة الذكاء الاصطناعي أصبحت تعتمد بشكل مفرط على مقدمي خدمات السحابة للحوسبة وتخزين بيانات الذكاء الاصطناعي في السنوات القليلة الماضية، مما أدى إلى مجموعة واسعة من القضايا التي تهدد نموها وتطورها في المستقبل.
في هذه المقالة، نقوم بتحليل كيف يمكن حل هذه القضايا من خلال دمج الذكاء الاصطناعي مع حلول DePIN - مما يمكّن من إنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً وكفاءة.
لنبدأ:
تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واستنتاج الذكاء الاصطناعي هما مهام حوسبة معقدة تتطلب موارد أجهزة مختلفة لتنفيذها بشكل فعال.

قدمت Hugging Face مؤخرًا SmolLM، وهي سلسلة من نماذج اللغة الصغيرة المبتكرة (SLMs) التي تتفوق بشكل كبير على SLMs السابقة، بما في ذلك تلك التي طورتها عمالقة التكنولوجيا.
في هذه المقالة، نقدم لمحة موجزة عن SmolLM ونحلل كيف يمكن لعقد AIOZ DePIN تشغيلها لتحسين الأداء في العالم الحقيقي.
دعونا نغوص في الموضوع:
نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) معروفة للغاية بالكمية الكبيرة من قوة المعالجة والكهرباء التي تحتاجها للتعامل مع المهام الحسابية المعقدة بشكل فعال.

لقد أصبح الذكاء الاصطناعي قوة محورية في المجتمع الحديث، يعيد تشكيل كل شيء من الأنشطة الشخصية اليومية إلى الوظائف المهنية. تقليدياً، كانت زمام الأمور في الذكاء الاصطناعي بيد الشركات الكبرى مثل مايكروسوفت، وجوجل، وفيسبوك، التي تتحكم في البنية التحتية والبيانات الأساسية.
ومع ذلك، في عالم الذكاء الاصطناعي المتطور بسرعة، تحدث تحول ثوري: DePIN+AI.
يتصدى هذا النموذج المبتكر للسيطرة الاحتكارية التي تمارسها عمالقة الذكاء الاصطناعي الراسخين، مقدماً بديلاً لـ DePIN مدعوماً بتقنية البلوكشين. من خلال دمج هذه التقنيات، يعالج DePIN+AI القضايا الرئيسية مثل خصوصية البيانات، وقابلية التحقق، وتمكين المستخدمين. في هذه المقالة، سنقدم مثالاً نموذجياً على DePIN+AI، وهو Web3 AI (W3AI) من شبكة AIOZ.