AI sektöründeki yeni trendler: Buluttan yerelleşmeye
Son dönemde AI sektöründe ilginç bir gelişim trendi ortaya çıktı: Başlangıçta büyük ölçekli hesaplama gücü ve devasa modellere odaklanan ana akımdan, giderek yerel küçük modellere ve kenar hesaplamaya yönelen yeni bir yol ayrıldı.
Bu trend, birçok alanda kendini göstermektedir. Örneğin, bir teknoloji devinin akıllı sistemi 500 milyon cihazı kapsıyor, başka bir yazılım devi en son işletim sistemi için özel olarak 330 milyon parametreli küçük bir model piyasaya sürdü ve tanınmış bir AI araştırma kurumu "çevrimdışı" çalışabilen robot teknolojisi geliştiriyor.
Bulut AI ve yerel AI arasındaki rekabet odaklarında belirgin farklılıklar vardır. Bulut AI, esas olarak parametre ölçeği ve eğitim veri miktarı ile rekabet ederken, finansal güç temel rekabet gücünü oluşturur. Buna karşılık, yerel AI mühendislik optimizasyonu ve senaryo uyumuna daha fazla önem verir, gizliliği koruma, güvenilirlik ve pratiklik konularında avantajlara sahiptir. Bu özellikle önemlidir çünkü genel modellerin yanılsama sorunları, belirli alanlardaki uygulamalarını ciddi şekilde etkileyebilir.
Bu dönüşüm, Web3 AI projeleri için yeni fırsatlar sundu. Geçmişteki "genelleştirme" rekabetinde, geleneksel teknoloji devleri kaynaklar, teknoloji ve kullanıcı tabanı avantajlarıyla hakimiyet kurmuştu ve Web3 projeleri bununla rekabet etmekte zorlanıyordu. Ancak, yerelleştirilmiş modeller ve kenar bilişimdeki yeni yapı ile blok zinciri teknolojisinin avantajları öne çıkmaya başladı.
Kullanıcı cihazında AI modelinin çalıştığı zaman, çıktı sonuçlarının gerçekliğini nasıl garanti edebilirsiniz? Gizliliği korurken model iş birliğini nasıl gerçekleştirebilirsiniz? Bu sorular tam olarak blok zinciri teknolojisinin uzmanlık alanıdır.
Sektörde bu sorunlara yönelik bazı yenilikçi projeler ortaya çıkmıştır. Örneğin, belirli bir veri iletişim protokolü, merkezi AI platformlarının veri tekelini ve şeffaflık sorununu çözmeyi amaçlamaktadır. Ayrıca, bazı projeler gerçek insan verilerini toplamak için beyin dalgası cihazları kullanarak "yapay doğrulama katmanı" oluşturmuş ve dikkate değer gelir elde etmiştir. Bu girişimler, yerel AI'nın güvenilirlik sorununu çözmeye yönelik çabalar göstermektedir.
Genel olarak, yalnızca AI gerçekten her cihaza "inmelidir" ki merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek bir ihtiyaç haline dönüşsün. Web3 AI projeleri için, zaten kalabalık olan genel alanda rekabet etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına altyapı desteği sağlamaya odaklanmak, muhtemelen daha umut verici bir yön olacaktır.
View Original
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.
11 Likes
Reward
11
4
Share
Comment
0/400
EthSandwichHero
· 15h ago
Sonunda büyük şirketlerle bilek güreşi yapabilirim.
View OriginalReply0
Hash_Bandit
· 07-29 22:16
sonunda... madenciler 2017'den beri kenar bilişim bekliyor, açıkçası. ağ verimliliği burada anahtar.
View OriginalReply0
shadowy_supercoder
· 07-29 22:12
Aferin, altyapı inşaatı hmm.
View OriginalReply0
LiquidityNinja
· 07-29 22:09
Söyleyecek söz bulamıyorum, yine bir konsept spekülasyonu başladı.
AI Yeni Eğilimleri: Yerelleştirilmiş Modeller Web3 Projelerine Fırsatlar Sunuyor
AI sektöründeki yeni trendler: Buluttan yerelleşmeye
Son dönemde AI sektöründe ilginç bir gelişim trendi ortaya çıktı: Başlangıçta büyük ölçekli hesaplama gücü ve devasa modellere odaklanan ana akımdan, giderek yerel küçük modellere ve kenar hesaplamaya yönelen yeni bir yol ayrıldı.
Bu trend, birçok alanda kendini göstermektedir. Örneğin, bir teknoloji devinin akıllı sistemi 500 milyon cihazı kapsıyor, başka bir yazılım devi en son işletim sistemi için özel olarak 330 milyon parametreli küçük bir model piyasaya sürdü ve tanınmış bir AI araştırma kurumu "çevrimdışı" çalışabilen robot teknolojisi geliştiriyor.
Bulut AI ve yerel AI arasındaki rekabet odaklarında belirgin farklılıklar vardır. Bulut AI, esas olarak parametre ölçeği ve eğitim veri miktarı ile rekabet ederken, finansal güç temel rekabet gücünü oluşturur. Buna karşılık, yerel AI mühendislik optimizasyonu ve senaryo uyumuna daha fazla önem verir, gizliliği koruma, güvenilirlik ve pratiklik konularında avantajlara sahiptir. Bu özellikle önemlidir çünkü genel modellerin yanılsama sorunları, belirli alanlardaki uygulamalarını ciddi şekilde etkileyebilir.
Bu dönüşüm, Web3 AI projeleri için yeni fırsatlar sundu. Geçmişteki "genelleştirme" rekabetinde, geleneksel teknoloji devleri kaynaklar, teknoloji ve kullanıcı tabanı avantajlarıyla hakimiyet kurmuştu ve Web3 projeleri bununla rekabet etmekte zorlanıyordu. Ancak, yerelleştirilmiş modeller ve kenar bilişimdeki yeni yapı ile blok zinciri teknolojisinin avantajları öne çıkmaya başladı.
Kullanıcı cihazında AI modelinin çalıştığı zaman, çıktı sonuçlarının gerçekliğini nasıl garanti edebilirsiniz? Gizliliği korurken model iş birliğini nasıl gerçekleştirebilirsiniz? Bu sorular tam olarak blok zinciri teknolojisinin uzmanlık alanıdır.
Sektörde bu sorunlara yönelik bazı yenilikçi projeler ortaya çıkmıştır. Örneğin, belirli bir veri iletişim protokolü, merkezi AI platformlarının veri tekelini ve şeffaflık sorununu çözmeyi amaçlamaktadır. Ayrıca, bazı projeler gerçek insan verilerini toplamak için beyin dalgası cihazları kullanarak "yapay doğrulama katmanı" oluşturmuş ve dikkate değer gelir elde etmiştir. Bu girişimler, yerel AI'nın güvenilirlik sorununu çözmeye yönelik çabalar göstermektedir.
Genel olarak, yalnızca AI gerçekten her cihaza "inmelidir" ki merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek bir ihtiyaç haline dönüşsün. Web3 AI projeleri için, zaten kalabalık olan genel alanda rekabet etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına altyapı desteği sağlamaya odaklanmak, muhtemelen daha umut verici bir yön olacaktır.