عندما يمكن أن تتدفق موارد قوة الحوسبة بحرية مثل الماء والكهرباء، سيكون الذكاء الاصطناعي قد أصبح حقًا لامركزيًا.
لقد لاحظت مؤخرًا مشروعًا يجسد هذه الفكرة - سيتم إطلاق رمز $PLANCK بعد أسبوع واحد، والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزية التي قاموا بإنشائها مثيرة للاهتمام.
المنطق الكامن في النظام بأكمله هو كما يلي: يقدم مزودو قوة الحوسبة GPU إثبات العمل من خلال PoC (إثبات المساهمة) و PoD (إثبات التسليم) للتحقق من أنهم قاموا بالعمل، وليس مجرد ترك جهاز يعمل للحصول على المال؛ من ناحية أخرى، يمكن للمستثمرين في الرموز المميزة من خلال آلية Co-Staking تقاسم الأرباح، مما يعني أن قوة الحوسبة قد تحولت إلى أصول قادرة على توليد الأرباح.
تصميم "قوة الحوسبة-الحوافز-المهام" هذا في جوهره يحل مشكلة جدولة الموارد في تدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام نموذج اقتصادي. ما إذا كان يمكن تنفيذه يعتمد على البيانات الفعلية، لكن الاتجاه بالتأكيد يستند إلى موجة اللامركزية في الذكاء الاصطناعي.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 6
أعجبني
6
5
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
AllTalkLongTrader
· منذ 1 س
المعلومات المفضلة لبطاقة الرسوميات مزرعة التعدين 香啊
شاهد النسخة الأصليةرد0
degenonymous
· منذ 1 س
هل لا تزال تريد الاستفادة من هذا المشروع العقيم لتحقيق أرباح على حساب الآخرين؟
عندما يمكن أن تتدفق موارد قوة الحوسبة بحرية مثل الماء والكهرباء، سيكون الذكاء الاصطناعي قد أصبح حقًا لامركزيًا.
لقد لاحظت مؤخرًا مشروعًا يجسد هذه الفكرة - سيتم إطلاق رمز $PLANCK بعد أسبوع واحد، والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزية التي قاموا بإنشائها مثيرة للاهتمام.
المنطق الكامن في النظام بأكمله هو كما يلي: يقدم مزودو قوة الحوسبة GPU إثبات العمل من خلال PoC (إثبات المساهمة) و PoD (إثبات التسليم) للتحقق من أنهم قاموا بالعمل، وليس مجرد ترك جهاز يعمل للحصول على المال؛ من ناحية أخرى، يمكن للمستثمرين في الرموز المميزة من خلال آلية Co-Staking تقاسم الأرباح، مما يعني أن قوة الحوسبة قد تحولت إلى أصول قادرة على توليد الأرباح.
تصميم "قوة الحوسبة-الحوافز-المهام" هذا في جوهره يحل مشكلة جدولة الموارد في تدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام نموذج اقتصادي. ما إذا كان يمكن تنفيذه يعتمد على البيانات الفعلية، لكن الاتجاه بالتأكيد يستند إلى موجة اللامركزية في الذكاء الاصطناعي.