Sự hội nhập của Web3 và AI: Khám phá sáu lĩnh vực then chốt của internet tương lai
Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có tiềm năng tích hợp tự nhiên với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị hạn chế nghiêm ngặt, đối mặt với nhiều thách thức như nút thắt về sức mạnh tính toán, rò rỉ quyền riêng tư, và thuật toán không minh bạch. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể cung cấp động lực mới cho sự phát triển của AI thông qua mạng lưới chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán bảo mật. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều lợi ích cho Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, phát triển thuật toán chống gian lận, v.v., thúc đẩy xây dựng hệ sinh thái của nó. Do đó, việc khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI có ý nghĩa quan trọng trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và sức mạnh tính toán.
Dữ liệu驱动: Nền tảng vững chắc của AI và Web3
Dữ liệu là động lực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI. Các mô hình AI cần tiêu hóa một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được sự hiểu biết sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ, dữ liệu không chỉ cung cấp nền tảng đào tạo cho các mô hình học máy, mà còn quyết định độ chính xác và độ tin cậy của mô hình.
Mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống gặp phải các vấn đề chính sau đây:
Chi phí thu thập dữ liệu cao, các doanh nghiệp vừa và nhỏ khó có thể gánh vác
Tài nguyên dữ liệu bị các ông lớn công nghệ độc quyền, tạo ra các hòn đảo dữ liệu.
Dữ liệu cá nhân đối mặt với rủi ro rò rỉ và lạm dụng
Web3 có thể giải quyết các điểm đau của mô hình truyền thống bằng một mô hình dữ liệu phi tập trung mới:
Người dùng có thể bán tài nguyên mạng không sử dụng cho các công ty AI, thu thập dữ liệu mạng một cách phi tập trung, sau khi được làm sạch và chuyển đổi, cung cấp dữ liệu thực và chất lượng cao cho việc đào tạo mô hình AI.
Áp dụng mô hình "label to earn", thông qua việc khuyến khích bằng token để người lao động toàn cầu tham gia vào việc gán nhãn dữ liệu, tập hợp kiến thức chuyên môn toàn cầu, tăng cường khả năng phân tích dữ liệu.
Nền tảng giao dịch dữ liệu blockchain cung cấp môi trường giao dịch công khai và minh bạch cho cả hai bên cung cầu dữ liệu, khuyến khích đổi mới và chia sẻ dữ liệu.
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực vẫn gặp phải một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, độ khó trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể là điểm nổi bật trong lĩnh vực dữ liệu Web3 trong tương lai. Dựa trên công nghệ AI sinh生成 và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có thể mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, như một sự bổ sung hiệu quả, nâng cao hiệu quả sử dụng dữ liệu. Trong các lĩnh vực như lái xe tự động, giao dịch thị trường tài chính, phát triển trò chơi, dữ liệu tổng hợp đã cho thấy tiềm năng ứng dụng trưởng thành.
Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của FHE trong Web3
Thời đại dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành điểm chú ý toàn cầu, các quy định như Quy định Bảo vệ Dữ liệu Tổng quát (GDPR) của Liên minh Châu Âu phản ánh sự bảo vệ nghiêm ngặt đối với quyền riêng tư cá nhân. Tuy nhiên, điều này cũng mang lại thách thức: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được khai thác đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
FHE (mã hóa hoàn toàn đồng nhất) cho phép thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán sẽ nhất quán với kết quả của phép toán được thực hiện trên dữ liệu rõ ràng. FHE cung cấp sự bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư của AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện các nhiệm vụ huấn luyện và suy luận mô hình trong môi trường không chạm vào dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, có thể mở dịch vụ API một cách an toàn trong khi bảo vệ bí mật thương mại.
FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong toàn bộ chu kỳ học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm an toàn, ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. FHEML tăng cường quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI. FHEML là sự bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện học máy đúng cách, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu mã hóa để duy trì quyền riêng tư dữ liệu.
Cách mạng sức mạnh tính toán: Tính toán AI trong mạng phi tập trung
Độ phức tạp tính toán của hệ thống AI hiện tại tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu tính toán gia tăng mạnh mẽ, vượt xa nguồn cung cấp tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, việc huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn cần một lượng lớn sức mạnh tính toán, tương đương với thời gian huấn luyện 355 năm trên một thiết bị đơn lẻ. Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán như vậy không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI, mà còn khiến các mô hình AI tiên tiến trở nên khó tiếp cận với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cộng với việc hiệu suất vi xử lý tăng trưởng chậm lại và việc thiếu chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, đã khiến vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm việc trong lĩnh vực AI đang rơi vào tình thế khó khăn: hoặc là tự mua phần cứng, hoặc là thuê tài nguyên đám mây, họ đang rất cần một cách thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu và tiết kiệm chi phí.
Mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tổng hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường tính toán dễ tiếp cận về kinh tế. Các bên có nhu cầu tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán lên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân phối nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ đóng góp tính toán, các thợ mỏ thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác thực sẽ nhận được phần thưởng điểm. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề tắc nghẽn tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có các mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy luận AI. Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng tính toán. Trong hệ sinh thái Web3, mạng lưới tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò quan trọng, thu hút nhiều dapp đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI
Edge AI cho phép tính toán diễn ra tại nguồn dữ liệu, thực hiện xử lý thời gian thực với độ trễ thấp, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ Edge AI đã được ứng dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động. Trong lĩnh vực Web3, chúng ta có một cái tên quen thuộc hơn - DePIN. Web3 nhấn mạnh tính phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN thông qua việc xử lý dữ liệu cục bộ, tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu; Cơ chế kinh tế Token bản địa của Web3 có thể khuyến khích các nút DePIN cung cấp tài nguyên tính toán, xây dựng một hệ sinh thái bền vững.
Hiện tại, DePIN đang phát triển nhanh chóng trong một hệ sinh thái công chain, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được ưa chuộng. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của công chain này đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện tại, giá trị thị trường của các dự án DePIN trên công chain này đã vượt quá 10 tỷ đô la, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được tiến bộ đáng kể.
IMO：Mô hình AI công bố kiểu mẫu mới
Khái niệm IMO cho phép mã hóa các mô hình AI. Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, các nhà phát triển mô hình AI khó có thể thu được lợi nhuận liên tục từ việc sử dụng mô hình sau này, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của các mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, khiến các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng khó đánh giá giá trị thực sự của chúng, hạn chế sự công nhận trên thị trường và tiềm năng thương mại của mô hình.
IMO đã cung cấp một cách hỗ trợ tài chính và chia sẻ giá trị hoàn toàn mới cho các mô hình AI mã nguồn mở, nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận phát sinh từ mô hình sau này. Một giao thức sử dụng tiêu chuẩn ERC cụ thể, kết hợp công nghệ AI oracle và OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và các chủ sở hữu token có thể chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO tăng cường tính minh bạch và niềm tin, khuyến khích hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền điện tử, và thúc đẩy sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với việc nâng cao mức độ chấp nhận của thị trường và mở rộng phạm vi tham gia, tính đổi mới và giá trị tiềm năng của nó đáng được mong đợi.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có khả năng cảm nhận môi trường, tư duy độc lập và thực hiện các hành động phù hợp để đạt được mục tiêu đã định. Dưới sự hỗ trợ của mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có thể lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có thể hoạt động như trợ lý ảo, học hỏi sở thích của người dùng qua tương tác, cung cấp các giải pháp cá nhân hóa. Ngay cả khi không có chỉ dẫn rõ ràng, AI Agent cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị mới.
Một nền tảng ứng dụng AI gốc cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, hình dáng, âm thanh của robot cũng như kết nối với kho kiến thức bên ngoài, quyết tâm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, sử dụng công nghệ AI tạo sinh, trao quyền cho cá nhân trở thành những người sáng tạo siêu phàm. Nền tảng này đã đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên dụng, giúp việc nhập vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói của nó có thể tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm chi phí tổng hợp giọng nói xuống 99%, việc sao chép giọng nói chỉ cần 1 phút để thực hiện. Với AI Agent được tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Trong việc tích hợp Web3 và AI, hiện tại phần lớn là khám phá các lớp hạ tầng cơ bản, như làm thế nào để thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu, làm thế nào để lưu trữ mô hình trên chuỗi, làm thế nào để nâng cao việc sử dụng hiệu quả sức mạnh tính toán phi tập trung, làm thế nào để xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn và các vấn đề quan trọng khác. Khi các hạ tầng cơ bản này dần được hoàn thiện, chúng ta có lý do để tin rằng sự tích hợp giữa Web3 và AI sẽ sinh ra một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
17 thích
Phần thưởng
17
7
Chia sẻ
Bình luận
0/400
Rugman_Walking
· 16giờ trước
Bạn nói thật huyền bí, nhưng dưới đáy vẫn chỉ là được chơi cho Suckers.
Xem bản gốcTrả lời0
TokenUnlocker
· 07-26 01:36
Khả năng tính toán nâng cao mới là điểm chính
Xem bản gốcTrả lời0
NeverVoteOnDAO
· 07-24 20:04
老 bẫy đã thanh lý好吗
Xem bản gốcTrả lời0
MetaverseLandlord
· 07-24 20:02
Đừng làm điều ảo tưởng này, hãy giao dịch tiền điện tử cho tốt.
Xem bản gốcTrả lời0
TokenTherapist
· 07-24 19:59
Chỉ có vậy mà đã là sáu cái lớn, ngay cả một tiêu đề nghiêm chỉnh cũng chưa nói xong.
AI+Web3: Khám phá sáu lĩnh vực cốt lõi của Internet tương lai
Sự hội nhập của Web3 và AI: Khám phá sáu lĩnh vực then chốt của internet tương lai
Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có tiềm năng tích hợp tự nhiên với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị hạn chế nghiêm ngặt, đối mặt với nhiều thách thức như nút thắt về sức mạnh tính toán, rò rỉ quyền riêng tư, và thuật toán không minh bạch. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể cung cấp động lực mới cho sự phát triển của AI thông qua mạng lưới chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán bảo mật. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều lợi ích cho Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, phát triển thuật toán chống gian lận, v.v., thúc đẩy xây dựng hệ sinh thái của nó. Do đó, việc khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI có ý nghĩa quan trọng trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và sức mạnh tính toán.
Dữ liệu驱动: Nền tảng vững chắc của AI và Web3
Dữ liệu là động lực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI. Các mô hình AI cần tiêu hóa một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được sự hiểu biết sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ, dữ liệu không chỉ cung cấp nền tảng đào tạo cho các mô hình học máy, mà còn quyết định độ chính xác và độ tin cậy của mô hình.
Mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống gặp phải các vấn đề chính sau đây:
Web3 có thể giải quyết các điểm đau của mô hình truyền thống bằng một mô hình dữ liệu phi tập trung mới:
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực vẫn gặp phải một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, độ khó trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể là điểm nổi bật trong lĩnh vực dữ liệu Web3 trong tương lai. Dựa trên công nghệ AI sinh生成 và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có thể mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, như một sự bổ sung hiệu quả, nâng cao hiệu quả sử dụng dữ liệu. Trong các lĩnh vực như lái xe tự động, giao dịch thị trường tài chính, phát triển trò chơi, dữ liệu tổng hợp đã cho thấy tiềm năng ứng dụng trưởng thành.
Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của FHE trong Web3
Thời đại dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành điểm chú ý toàn cầu, các quy định như Quy định Bảo vệ Dữ liệu Tổng quát (GDPR) của Liên minh Châu Âu phản ánh sự bảo vệ nghiêm ngặt đối với quyền riêng tư cá nhân. Tuy nhiên, điều này cũng mang lại thách thức: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được khai thác đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
FHE (mã hóa hoàn toàn đồng nhất) cho phép thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán sẽ nhất quán với kết quả của phép toán được thực hiện trên dữ liệu rõ ràng. FHE cung cấp sự bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư của AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện các nhiệm vụ huấn luyện và suy luận mô hình trong môi trường không chạm vào dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, có thể mở dịch vụ API một cách an toàn trong khi bảo vệ bí mật thương mại.
FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong toàn bộ chu kỳ học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm an toàn, ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. FHEML tăng cường quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI. FHEML là sự bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện học máy đúng cách, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu mã hóa để duy trì quyền riêng tư dữ liệu.
Cách mạng sức mạnh tính toán: Tính toán AI trong mạng phi tập trung
Độ phức tạp tính toán của hệ thống AI hiện tại tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu tính toán gia tăng mạnh mẽ, vượt xa nguồn cung cấp tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, việc huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn cần một lượng lớn sức mạnh tính toán, tương đương với thời gian huấn luyện 355 năm trên một thiết bị đơn lẻ. Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán như vậy không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI, mà còn khiến các mô hình AI tiên tiến trở nên khó tiếp cận với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cộng với việc hiệu suất vi xử lý tăng trưởng chậm lại và việc thiếu chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, đã khiến vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm việc trong lĩnh vực AI đang rơi vào tình thế khó khăn: hoặc là tự mua phần cứng, hoặc là thuê tài nguyên đám mây, họ đang rất cần một cách thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu và tiết kiệm chi phí.
Mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tổng hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường tính toán dễ tiếp cận về kinh tế. Các bên có nhu cầu tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán lên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân phối nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ đóng góp tính toán, các thợ mỏ thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác thực sẽ nhận được phần thưởng điểm. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề tắc nghẽn tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có các mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy luận AI. Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng tính toán. Trong hệ sinh thái Web3, mạng lưới tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò quan trọng, thu hút nhiều dapp đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI
Edge AI cho phép tính toán diễn ra tại nguồn dữ liệu, thực hiện xử lý thời gian thực với độ trễ thấp, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ Edge AI đã được ứng dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động. Trong lĩnh vực Web3, chúng ta có một cái tên quen thuộc hơn - DePIN. Web3 nhấn mạnh tính phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN thông qua việc xử lý dữ liệu cục bộ, tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu; Cơ chế kinh tế Token bản địa của Web3 có thể khuyến khích các nút DePIN cung cấp tài nguyên tính toán, xây dựng một hệ sinh thái bền vững.
Hiện tại, DePIN đang phát triển nhanh chóng trong một hệ sinh thái công chain, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được ưa chuộng. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của công chain này đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện tại, giá trị thị trường của các dự án DePIN trên công chain này đã vượt quá 10 tỷ đô la, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được tiến bộ đáng kể.
IMO：Mô hình AI công bố kiểu mẫu mới
Khái niệm IMO cho phép mã hóa các mô hình AI. Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, các nhà phát triển mô hình AI khó có thể thu được lợi nhuận liên tục từ việc sử dụng mô hình sau này, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của các mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, khiến các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng khó đánh giá giá trị thực sự của chúng, hạn chế sự công nhận trên thị trường và tiềm năng thương mại của mô hình.
IMO đã cung cấp một cách hỗ trợ tài chính và chia sẻ giá trị hoàn toàn mới cho các mô hình AI mã nguồn mở, nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận phát sinh từ mô hình sau này. Một giao thức sử dụng tiêu chuẩn ERC cụ thể, kết hợp công nghệ AI oracle và OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và các chủ sở hữu token có thể chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO tăng cường tính minh bạch và niềm tin, khuyến khích hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền điện tử, và thúc đẩy sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với việc nâng cao mức độ chấp nhận của thị trường và mở rộng phạm vi tham gia, tính đổi mới và giá trị tiềm năng của nó đáng được mong đợi.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có khả năng cảm nhận môi trường, tư duy độc lập và thực hiện các hành động phù hợp để đạt được mục tiêu đã định. Dưới sự hỗ trợ của mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có thể lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có thể hoạt động như trợ lý ảo, học hỏi sở thích của người dùng qua tương tác, cung cấp các giải pháp cá nhân hóa. Ngay cả khi không có chỉ dẫn rõ ràng, AI Agent cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị mới.
Một nền tảng ứng dụng AI gốc cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, hình dáng, âm thanh của robot cũng như kết nối với kho kiến thức bên ngoài, quyết tâm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, sử dụng công nghệ AI tạo sinh, trao quyền cho cá nhân trở thành những người sáng tạo siêu phàm. Nền tảng này đã đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên dụng, giúp việc nhập vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói của nó có thể tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm chi phí tổng hợp giọng nói xuống 99%, việc sao chép giọng nói chỉ cần 1 phút để thực hiện. Với AI Agent được tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Trong việc tích hợp Web3 và AI, hiện tại phần lớn là khám phá các lớp hạ tầng cơ bản, như làm thế nào để thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu, làm thế nào để lưu trữ mô hình trên chuỗi, làm thế nào để nâng cao việc sử dụng hiệu quả sức mạnh tính toán phi tập trung, làm thế nào để xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn và các vấn đề quan trọng khác. Khi các hạ tầng cơ bản này dần được hoàn thiện, chúng ta có lý do để tin rằng sự tích hợp giữa Web3 và AI sẽ sinh ra một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.