Web3 ve AI'nin Entegrasyonu: Bir Sonraki Nesil İnternet Altyapısını İnşa Etmek
Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir yeni internet paradigması olarak, AI ile doğal bir entegrasyon fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi mimaride, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir kontrol altındadır ve hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlalleri, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayanarak, paylaşılan hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplama gibi yollarla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI, akıllı sözleşme optimizasyonu, sahteciliği önleme algoritmaları gibi birçok güçlendirme ile Web3'e katkıda bulunarak ekosistem inşasına yardımcı olabilir. Web3 ve AI'nin birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama gücü değerini serbest bırakmak açısından kritik öneme sahiptir.
Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli
Veriler, AI gelişiminin temel gücüdür, tıpkı yakıtın bir motor için önemi gibi. AI modellerinin derin bir anlayışa ve güçlü bir akıl yürütme yeteneğine sahip olabilmesi için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi sindirmesi gerekmektedir. Veriler yalnızca makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.
Geleneksel merkeziyetsiz AI veri edinim ve kullanım modelinin aşağıdaki başlıca sorunları vardır:
Veri edinme maliyetleri yüksek, KOBİ'lerin bunu karşılaması zor.
Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleştiriliyor ve veri adaları oluşturuluyor.
Kişisel verilerin gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riski ile karşı karşıya
Web3, geleneksel modelin sorunlarını yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması ile çözebilir:
Kullanıcılar, AI şirketlerine kullanılmayan ağlarını satabilir, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplayabilir, temizleyip dönüştürerek AI model eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlayabilir.
"label to earn" modelini benimseyerek, token teşviki ile dünya genelinde çalışanların veri etiketleme süreçlerine katılmasını sağlamak, küresel uzmanlığı bir araya getirmek ve veri analiz yeteneklerini artırmak
Blok zinciri veri ticaret platformu, veri talep eden ve sunan taraflara açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunar, verinin yenilikçiliğini ve paylaşımını teşvik eder.
Bununla birlikte, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde bazı sorunlar da bulunmaktadır; örneğin veri kalitesinin farklılık göstermesi, işlem zorluğu, çeşitlilik ve temsil yeterliliğinin yetersizliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyonuna dayanan sentetik veriler, gerçek verilerin özelliklerini taklit edebilmekte ve gerçek verilerin etkin bir tamamlayıcısı olarak veri kullanım verimliliğini artırmaktadır. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik veriler olgun uygulama potansiyelini göstermiştir.
Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü
Veri odaklı çağda, gizlilik koruma dünya genelinde bir odak noktası haline gelmiştir. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi yasaların yürürlüğe girmesi, kişisel gizliliğe olan sıkı korumayı yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri nedeniyle tam olarak kullanılamaması ile zorluklar da getirmektedir ve bu da AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneğini sınırlamaktadır.
FHE, yani tam homomorfik şifreleme, verileri şifrelemeden doğrudan şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama işlemleri yapmaya olanak tanır ve hesaplama sonuçları, düz metin verileri üzerinde yapılan aynı hesaplamaların sonuçlarıyla tutarlıdır.
FHE, AI gizlilik hesaplamalarına sağlam bir koruma sağlar ve GPU hesaplama gücünün orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini yerine getirmesine olanak tanır. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar sunar. Ticari sırlarını korurken, API hizmetlerini güvenli bir şekilde açabilirler.
FHEML, veri ve modellerin makine öğrenimi döngüsü boyunca şifrelenmesini destekleyerek, hassas bilgilerin güvenliğini sağlamakta ve veri sızıntısı riskini önlemektedir. Bu şekilde, FHEML veri gizliliğini güçlendirirken, AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunmaktadır.
FHEML, ZKML'in bir tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde çalıştığını kanıtlarken, FHEML, veri gizliliğini korumak için şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapmanın önemini vurgular.
Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlardaki AI Hesaplaması
Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkmakta, bu da hesaplama gücü talebinin artmasına neden olmakta ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini aşmaktadır. Örneğin, bir AI şirketinin büyük dil modeli eğitimi, tek bir cihazda 355 yıl süren bir eğitim zamanına eşdeğer büyük bir hesaplama gücü gerektirmektedir. Bu tür bir hesaplama gücü eksikliği, yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmamakta, aynı zamanda bu tür gelişmiş AI modellerini çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale getirmektedir.
Aynı zamanda, küresel GPU kullanım oranı %40'tan az olup, mikroişlemcilerin performans artışındaki yavaşlama ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI çalışanları bir ikilemde kalmış durumda: ya kendi donanımlarını satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, ihtiyaç duydukları şey ise talebe dayalı, ekonomik olarak verimli bir hesaplama hizmeti.
Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine hem ekonomik hem de erişimi kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler, ağ üzerinde hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama katkısı yapan madenci düğümlerine atar, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra puan ödülü alırlar. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorununu çözmeye yardımcı olur.
Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimi üzerine odaklanmış platformlar ve AI çıkarımı için özel hesaplama ağları da bulunmaktadır.
Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekeli kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağı kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi dapp'in katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulamasını birlikte teşvik edecektir.
DePIN: Web3 ile Edge AI'yi Güçlendirme
Hayal edin ki, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınız, AI çalıştırma yeteneğine sahip - işte Edge AI'nin çekici yanı bu. Verilerin üretildiği kaynakta hesaplamanın gerçekleşmesini sağlıyor, düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işlem sağlarken, kullanıcıların gizliliğini koruyor. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmaya başlandı.
Web3 alanında, daha tanıdık bir isim var - DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verilerinin egemenliğini vurgular, DePIN yerel olarak verileri işleyerek kullanıcı gizliliğini artırabilir ve veri sızıntısı riskini azaltabilir; Web3'e özgü Token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerinin hesaplama kaynakları sağlamasını teşvik edebilir ve sürdürülebilir bir ekosistem inşa edebilir.
Şu anda DePIN, belirli bir kamu blok zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımında en iyi tercih edilen blok zinciri platformlarından biri haline geliyor. Bu blok zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknolojik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü bir destek sağlıyor. Şu anda, bu blok zinciri üzerindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşmış durumda ve birçok tanınmış proje önemli ilerlemeler kaydetmiştir.
IMO: AI modeli yeni bir paradigma yayımladı
IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk olarak önerilmiş olup, AI modellerinin tokenleştirilmesini içermektedir.
Geleneksel modelde, kazanç paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, bir AI modeli geliştirildiğinde ve piyasaya sürüldüğünde, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımından sürekli gelir elde etmeleri genellikle zordur. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcının kullanım durumunu takip etmesi zorlaşır; bu durum, ondan gelir elde etmeyi bir kenara bırakın. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği gösterdiğinden, potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar bunun gerçek değerini değerlendirmekte zorlanır; bu da modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini kısıtlar.
IMO, açık kaynaklı AI modelleri için yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, IMO token'larını satın alarak modelin gelecekte elde edeceği kazançlardan pay alabilirler. Belirli bir protokol, AI oracle'ları ve OPML teknolojisini birleştirerek AI modelinin doğruluğunu sağlamakta ve token sahiplerinin kazanç paylaşımını mümkün kılmaktadır.
IMO modeli şeffaflığı ve güveni artırarak, açık kaynak iş birliğini teşvik etmekte, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlamaktadır ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırmaktadır. IMO şu anda başlangıç aşamasındadır, ancak pazarın kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri beklemeye değerdir.
AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı
AI Ajansı çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünce geliştirebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajansı yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda kararlar planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim yoluyla tercihlerini öğrenerek kişiselleştirilmiş çözümler sunan sanal asistanlar olarak işlev görebilirler. Açık talimatlar olmadan bile, AI Ajansı kendi başına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.
Açık bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarına bağlanmayı yapılandırmasına olanak tanıyan kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araç seti sunmaktadır. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedeflemekte, jeneratif AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmeyi amaçlamaktadır. Platform, rol yapmayı daha insani hale getiren özel bir büyük dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimlerini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetlerini %99 oranında düşürebilir. Ses klonlama işlemi yalnızca 1 dakika içinde gerçekleştirilebilir. Bu platformda özelleştirilen AI Agent, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü üretimi gibi birçok alanda kullanılabilir.
Web3 ve AI'nin birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanına yönelik bir keşif söz konusu. Yüksek kaliteli verilere nasıl erişileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, zincir üzerinde modellerin nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün verimli kullanımının nasıl artırılacağı, büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi anahtar sorunlar bulunmaktadır. Bu altyapıların aşamalı olarak geliştirilmesiyle, Web3 ve AI'nin birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetin doğmasına neden olacağına inanmak için nedenlerimiz var.
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.
Web3 ve AI entegrasyonu: Merkeziyetsiz veri, Bilgi İşlem Gücü ve gizlilik ile geleceğin internetini inşa etmek
Web3 ve AI'nin Entegrasyonu: Bir Sonraki Nesil İnternet Altyapısını İnşa Etmek
Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir yeni internet paradigması olarak, AI ile doğal bir entegrasyon fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi mimaride, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir kontrol altındadır ve hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlalleri, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayanarak, paylaşılan hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplama gibi yollarla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI, akıllı sözleşme optimizasyonu, sahteciliği önleme algoritmaları gibi birçok güçlendirme ile Web3'e katkıda bulunarak ekosistem inşasına yardımcı olabilir. Web3 ve AI'nin birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama gücü değerini serbest bırakmak açısından kritik öneme sahiptir.
Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli
Veriler, AI gelişiminin temel gücüdür, tıpkı yakıtın bir motor için önemi gibi. AI modellerinin derin bir anlayışa ve güçlü bir akıl yürütme yeteneğine sahip olabilmesi için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi sindirmesi gerekmektedir. Veriler yalnızca makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.
Geleneksel merkeziyetsiz AI veri edinim ve kullanım modelinin aşağıdaki başlıca sorunları vardır:
Web3, geleneksel modelin sorunlarını yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması ile çözebilir:
Bununla birlikte, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde bazı sorunlar da bulunmaktadır; örneğin veri kalitesinin farklılık göstermesi, işlem zorluğu, çeşitlilik ve temsil yeterliliğinin yetersizliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyonuna dayanan sentetik veriler, gerçek verilerin özelliklerini taklit edebilmekte ve gerçek verilerin etkin bir tamamlayıcısı olarak veri kullanım verimliliğini artırmaktadır. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik veriler olgun uygulama potansiyelini göstermiştir.
Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü
Veri odaklı çağda, gizlilik koruma dünya genelinde bir odak noktası haline gelmiştir. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi yasaların yürürlüğe girmesi, kişisel gizliliğe olan sıkı korumayı yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri nedeniyle tam olarak kullanılamaması ile zorluklar da getirmektedir ve bu da AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneğini sınırlamaktadır.
FHE, yani tam homomorfik şifreleme, verileri şifrelemeden doğrudan şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama işlemleri yapmaya olanak tanır ve hesaplama sonuçları, düz metin verileri üzerinde yapılan aynı hesaplamaların sonuçlarıyla tutarlıdır.
FHE, AI gizlilik hesaplamalarına sağlam bir koruma sağlar ve GPU hesaplama gücünün orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini yerine getirmesine olanak tanır. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar sunar. Ticari sırlarını korurken, API hizmetlerini güvenli bir şekilde açabilirler.
FHEML, veri ve modellerin makine öğrenimi döngüsü boyunca şifrelenmesini destekleyerek, hassas bilgilerin güvenliğini sağlamakta ve veri sızıntısı riskini önlemektedir. Bu şekilde, FHEML veri gizliliğini güçlendirirken, AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunmaktadır.
FHEML, ZKML'in bir tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde çalıştığını kanıtlarken, FHEML, veri gizliliğini korumak için şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapmanın önemini vurgular.
Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlardaki AI Hesaplaması
Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkmakta, bu da hesaplama gücü talebinin artmasına neden olmakta ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini aşmaktadır. Örneğin, bir AI şirketinin büyük dil modeli eğitimi, tek bir cihazda 355 yıl süren bir eğitim zamanına eşdeğer büyük bir hesaplama gücü gerektirmektedir. Bu tür bir hesaplama gücü eksikliği, yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmamakta, aynı zamanda bu tür gelişmiş AI modellerini çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale getirmektedir.
Aynı zamanda, küresel GPU kullanım oranı %40'tan az olup, mikroişlemcilerin performans artışındaki yavaşlama ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI çalışanları bir ikilemde kalmış durumda: ya kendi donanımlarını satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, ihtiyaç duydukları şey ise talebe dayalı, ekonomik olarak verimli bir hesaplama hizmeti.
Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine hem ekonomik hem de erişimi kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler, ağ üzerinde hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama katkısı yapan madenci düğümlerine atar, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra puan ödülü alırlar. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorununu çözmeye yardımcı olur.
Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimi üzerine odaklanmış platformlar ve AI çıkarımı için özel hesaplama ağları da bulunmaktadır.
Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekeli kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağı kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi dapp'in katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulamasını birlikte teşvik edecektir.
DePIN: Web3 ile Edge AI'yi Güçlendirme
Hayal edin ki, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınız, AI çalıştırma yeteneğine sahip - işte Edge AI'nin çekici yanı bu. Verilerin üretildiği kaynakta hesaplamanın gerçekleşmesini sağlıyor, düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işlem sağlarken, kullanıcıların gizliliğini koruyor. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmaya başlandı.
Web3 alanında, daha tanıdık bir isim var - DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verilerinin egemenliğini vurgular, DePIN yerel olarak verileri işleyerek kullanıcı gizliliğini artırabilir ve veri sızıntısı riskini azaltabilir; Web3'e özgü Token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerinin hesaplama kaynakları sağlamasını teşvik edebilir ve sürdürülebilir bir ekosistem inşa edebilir.
Şu anda DePIN, belirli bir kamu blok zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımında en iyi tercih edilen blok zinciri platformlarından biri haline geliyor. Bu blok zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknolojik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü bir destek sağlıyor. Şu anda, bu blok zinciri üzerindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşmış durumda ve birçok tanınmış proje önemli ilerlemeler kaydetmiştir.
IMO: AI modeli yeni bir paradigma yayımladı
IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk olarak önerilmiş olup, AI modellerinin tokenleştirilmesini içermektedir.
Geleneksel modelde, kazanç paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, bir AI modeli geliştirildiğinde ve piyasaya sürüldüğünde, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımından sürekli gelir elde etmeleri genellikle zordur. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcının kullanım durumunu takip etmesi zorlaşır; bu durum, ondan gelir elde etmeyi bir kenara bırakın. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği gösterdiğinden, potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar bunun gerçek değerini değerlendirmekte zorlanır; bu da modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini kısıtlar.
IMO, açık kaynaklı AI modelleri için yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, IMO token'larını satın alarak modelin gelecekte elde edeceği kazançlardan pay alabilirler. Belirli bir protokol, AI oracle'ları ve OPML teknolojisini birleştirerek AI modelinin doğruluğunu sağlamakta ve token sahiplerinin kazanç paylaşımını mümkün kılmaktadır.
IMO modeli şeffaflığı ve güveni artırarak, açık kaynak iş birliğini teşvik etmekte, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlamaktadır ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırmaktadır. IMO şu anda başlangıç aşamasındadır, ancak pazarın kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri beklemeye değerdir.
AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı
AI Ajansı çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünce geliştirebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajansı yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda kararlar planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim yoluyla tercihlerini öğrenerek kişiselleştirilmiş çözümler sunan sanal asistanlar olarak işlev görebilirler. Açık talimatlar olmadan bile, AI Ajansı kendi başına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.
Açık bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarına bağlanmayı yapılandırmasına olanak tanıyan kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araç seti sunmaktadır. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedeflemekte, jeneratif AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmeyi amaçlamaktadır. Platform, rol yapmayı daha insani hale getiren özel bir büyük dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimlerini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetlerini %99 oranında düşürebilir. Ses klonlama işlemi yalnızca 1 dakika içinde gerçekleştirilebilir. Bu platformda özelleştirilen AI Agent, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü üretimi gibi birçok alanda kullanılabilir.
Web3 ve AI'nin birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanına yönelik bir keşif söz konusu. Yüksek kaliteli verilere nasıl erişileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, zincir üzerinde modellerin nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün verimli kullanımının nasıl artırılacağı, büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi anahtar sorunlar bulunmaktadır. Bu altyapıların aşamalı olarak geliştirilmesiyle, Web3 ve AI'nin birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetin doğmasına neden olacağına inanmak için nedenlerimiz var.