Huangdaxian_cn

#DAPP
تم إطلاق أوكار الأقلام حاليًا، وهذا يشكل خطوة هامة في الابتكار المتمثل في النظام المالي المركزي (DeFi) لنظام Scroll اللامركزي. يتمتع بروتوكول أوكار بقيمة تأمين إجمالية (TVL) تبلغ أكثر من 350 مليون دولار ومجتمع يضم أكثر من 550 ألف مستخدم نشط، وهو بروتوكول DeFi الرائد على Scroll وقوة عالمية في مجال الزراعة المالية. سواء كنت مشاركًا متمرسًا في مجال DeFi أو مبتدئًا في هذا المجال، تهدف أوكار الأقلام إلى مساعدتك في تحقيق عوائد قصوى بسهولة والمساهمة في نمو بروتوكول أوكار ونظام Scroll اللامركزي الأكبر بشكل عام (الذي يمثل 40٪ من إجمالي TVL لـ Scroll).
Pencils Protocol Vaults وشبكة Mind تعاونا لت

  #oort #数据标注  #百倍币  #GPT  
في قمة بناء الصين الرقمية في مايو من هذا العام، نجحت تشانغشا في أن تكون واحدة من سبع مدن تحمل مهمة بناء قاعدة بيانات الدولة بفضل مواردها الغنية في مجالات البيانات الصوتية والبصرية ومواردها الجامعية والبحثية عالية الجودة وسلسلة صناعية متكاملة للذكاء الاصطناعي. يمكن القول أن هذه المنصة الوطنية الثقيلة وصلت إلى تشانغشا، وهي تجلب رياحاً قوية إلى صناعة تسميات البيانات وصناعة الذكاء الاصطناعي في تشانغشا.
في العامين المقبلين ، تخطط تشانغشا لبناء قاعدة عالمية عالية الجودة لتطوير البيانات الثقافية والإبداعية الصوتية والمرئية ، وبناء مجموعات بيانات عالية الجودة لثماني صناعات

 #oort #数据标注  #ai  #百倍币  
لماذا تختار OORT DataHub؟ وما الفرق بينه وبين التعليم العادي للبيانات؟
OORT هي منصة بيانات سحابية لامركزية تهدف إلى دمج موارد الحوسبة والتخزين العالمية ، وتحقيق الخصوصية والكفاءة التكلفة القصوى ، وتوفير حل مؤسسي غير مركزي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الشاملة والأعمال المدفوعة بالبيانات.
تم إنشاء واحدة من أكبر البنى التحتية السحابية غير المركزية في العالم حتى الآن، حيث تغطي شبكتها عقدة أكثر من 100 دولة وتحقق ملايين الدولارات من الإيرادات، وقد نُشرت تقنية OORT الأساسية في أفضل المجلات الأكاديمية على مستوى العالم وحصلت على براءة اختراع أمريكية. يتضمن عملاؤها وشركاءها العال

#OORT #百倍币 #AI #datahub
ما هو "التعليق التوضيحي للبيانات" وماذا يفعل
تعتبر تسمية البيانات خطوة مهمة في مجال تعلم العمق الذكاء الاصطناعي (AI)، حيث يتم وضع 'علامات' مسبقًا على 'البيانات مثل الصور' التي يجب على الذكاء الاصطناعي (الحاسوب) التعرف عليها وتمييزها، مما يتيح للذكاء الاصطناعي (الحاسوب) التعرف بشكل مستمر على سمات هذه 'البيانات مثل الصور'، وإقامة 'علاقة تطابق' مع 'العلامات'، ليتمكن في النهاية الذكاء الاصطناعي (الحاسوب) من التعرف بشكل مستقل على هذه 'البيانات مثل الصور'.
على سبيل المثال، لجعل الذكاء الاصطناعي (الكمبيوتر) قادرًا على التعرف على الطائرات، يجب توفير العديد من الصور المختلفة

#OORT #50U #百倍币
يقول الرئيس التنفيذي لأنثروبيك إن تكلفة تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الحالي تبلغ 1 مليار دولار ، وربما يرتفع هذا الرقم إلى 100 مليار دولار أو حتى 1000 مليار دولار خلال الثلاث سنوات القادمة. يجب التذكير بأن نموذج GPT-4o الذي كان الأكبر في وقت سابق فقط استخدم 100 مليون دولار. فما الذي تم إنفاقه على مئات المليارات من الدولارات؟
تمت مناقشة الفجوة الهائلة بين الدخل والإنفاق في صناعة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في الأيام الأخيرة ، ووصلت تكلفة التدريب الحالية وحدها إلى رقم فلكي يبلغ 500 مليار دولار ، ويشعر الكثير من الناس بالقلق من أن انفجار فقاعة الذكاء الاصطناعي قد يؤدي إلى أز

تقدم #OORT OORT منتجاتها وخدماتها لعدد كبير من الشركات الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء آسيا ، مثل DataHub و الذكاء الاصطناعي ، من خلال Shenzhen Data.