CryptoSherry

За останні кілька років галузь штучного інтелекту стала надмірно залежною від постачальників хмарних послуг для обчислень штучного інтелекту та зберігання даних штучного інтелекту, що призвело до широкого кола проблем, які загрожують її майбутньому зростанню та розвитку.
У цьому описі ми аналізуємо, як ці проблеми можна вирішити шляхом інтеграції штучного інтелекту з рішеннями DePIN, що дозволяє створювати більш інтелектуальні та ефективні програми ШІ.
Давайте зануримося в:
Навчання моделі штучного інтелекту та висновок штучного інтелекту – це складні обчислювальні завдання, які потребують різних апаратних ресурсів для ефективного виконання.

Hugging Face нещодавно представив SmolLM, серію інноваційних малих мовних моделей (SLM), які значно перевершують існуючі SLM, у тому числі розроблені технологічними гігантами.
У цій статті ми надаємо коротку інформацію про SmolLM і аналізуємо, як вузли AIOZ DePIN можуть використовувати їх для покращення продуктивності в реальному світі.
Давайте зануримося в:
Великі мовні моделі (LLM) досить сумно відомі кількістю обчислювальної потужності та електроенергії, необхідних для ефективного виконання складних обчислювальних завдань.

ШІ став ключовою силою в сучасному суспільстві, змінюючи все, від повсякденної особистої діяльності до професійних функцій. Традиційно кермо ШІ тримають такі великі корпорації, як Microsoft, Google і Facebook, які контролюють базову інфраструктуру та дані.
Однак у сфері ШІ, що швидко розвивається, відбувається революційна трансформація: DePIN+AI.
Ця інноваційна модель протистоїть монополістичному контролю, який здійснюють відомі гіганти штучного інтелекту, представляючи альтернативу DePIN на основі блокчейну. Поєднуючи ці технології, DePIN+AI вирішує такі ключові проблеми, як конфіденційність даних, можливість перевірки та розширення прав і можливостей користувачів. У цій статті ми представимо типовий приклад DePIN+AI, Web3 AI (W3AI), з мережі AIOZ.