Sogniは、GPUプロバイダーとクリエイターが分散型の創造的経済を高めるためのミッションを遂行しています。そのオープンソースモデルにより、各ユーザーは自分のCPUとGPUを貢献することができます。ユーザーはプラットフォームからWeb3トークンの報酬を受け取るために機械の力を提供し、クリエイターはその計算能力を活用して作品に命を吹き込みます。このプラットフォームは、Supernet SDK、Sogni Studio Pro、およびSogni Pocketを通じて、ユーザーにAI支援クリエイティビティのための分散型インフラストラクチャを提供し、自律的な芸術的表現と報酬を可能にします。
ユーザーがGPUに貢献できるようにすることの重要性は、いくら強調してもし過ぎることはありません。GPU は最新の AI の主力製品となり、自然言語処理から画像認識まで、あらゆるものを強化する多面的な AI モデルをトレーニングして展開できるようになりました。計算負荷の高いタスクは AI の中核を成すものであり、膨大な数の計算を同時に実行できる GPU の能力は、これらのタスクに最適です。
GPU は AI モデルのトレーニングを高速化し、AI 機能を強化し、開発者や研究者がモデルをより迅速に反復できるようにします。複雑な数学演算を実行してパラメータを調整することで、AIモデルをトレーニングします。トレーニングプロセスは、大量のデータを入力し、実際のデータとモデルの予測の不整合のリスクを最小限に抑えるためにパラメーターを調整することで構成されます。
Sogni.ai と CMC Labs が連携して GPU プロバイダーを支援し、AI の創造性を分散化 |Bitcoinist.com
Coinmarketcap独自のWeb3アクセラレータープログラムであるCMC Labsは、ブロックチェーン、AI、デジタルクリエイティビティの交差点を探求するためのコラボレーション Sogni.ai クリエイティブAIプラットフォームを選択しました。Sogniは2025年第1四半期にメインネットを立ち上げる準備をしており、この戦略的コラボレーションにより、AI、ブロックチェーン、創造性が収束する場所で運営されるプラットフォームの成長と認知度が促進されます。
Sogniは、GPUプロバイダーとクリエイターが分散型の創造的経済を高めるためのミッションを遂行しています。そのオープンソースモデルにより、各ユーザーは自分のCPUとGPUを貢献することができます。ユーザーはプラットフォームからWeb3トークンの報酬を受け取るために機械の力を提供し、クリエイターはその計算能力を活用して作品に命を吹き込みます。このプラットフォームは、Supernet SDK、Sogni Studio Pro、およびSogni Pocketを通じて、ユーザーにAI支援クリエイティビティのための分散型インフラストラクチャを提供し、自律的な芸術的表現と報酬を可能にします。
Sogniは現在、第3のテストネットフェーズにあり、これはスーパーネット・ワーカーNFTライセンスおよびAIモデルクリエイターのロイヤルティーを含んでいます。第4および最後のフェーズには、トークン発行イベントとメインネットの最終準備が含まれています。$SOGNIは、100億トークンの供給でBaseメインネットに展開されます。
有望なパートナーシップ
Coinmarketcapは、世界で最も参照されている暗号通貨の価格追跡サイトです。これは、小売ユーザーが最も正確な結論を導き出せるように、貴重で偏りのない情報を提供することで、暗号を効率的かつ発見可能にします。これは、CNBCやブルームバーグなどの主要な報道機関によって一般的に引用されている何千もの暗号通貨を比較する非常に信頼できる情報源です。米国政府でさえ、そのデータをレポートや調査に使用しています。
CMC Labsとのパートナーシップにより、SogniはWeb3における貴重なリソース、戦略的メンターシップ、直接的なネットワーキングの機会にアクセスできるようになります。これらの利点は、プラットフォームがグローバルな存在感を拡大し、成長を加速させ、ブロックチェーンで保護されたクリエイティブ所有権、AIを活用したデジタルアート、NFTのパイオニアとしての地位を確固たるものにするのに役立ちます。CMC Labsの専門知識と広大なネットワークを活用することで、Sogniは、透明性が高く、分散化され、普遍的にアクセス可能なAIを活用した創造性に貢献します。このコラボレーションは、Web3ネイティブのクリエイティブなエコシステムというSogniのビジョンを裏付けるものです。
GPU は最新の AI の柱です
ユーザーがGPUに貢献できるようにすることの重要性は、いくら強調してもし過ぎることはありません。GPU は最新の AI の主力製品となり、自然言語処理から画像認識まで、あらゆるものを強化する多面的な AI モデルをトレーニングして展開できるようになりました。計算負荷の高いタスクは AI の中核を成すものであり、膨大な数の計算を同時に実行できる GPU の能力は、これらのタスクに最適です。
GPU は AI モデルのトレーニングを高速化し、AI 機能を強化し、開発者や研究者がモデルをより迅速に反復できるようにします。複雑な数学演算を実行してパラメータを調整することで、AIモデルをトレーニングします。トレーニングプロセスは、大量のデータを入力し、実際のデータとモデルの予測の不整合のリスクを最小限に抑えるためにパラメーターを調整することで構成されます。
GPU は、AI モデルのトレーニング後にも重要な役割を果たします。この段階では、通常はリアルタイムで新しいデータに対して予測を行うために実行する必要があります。複雑な問題を迅速に解決する能力により、AI搭載アプリケーションはユーザーの要求に迅速に対応できます。これらは、即座に応答するチャットボットや、電光石火の判断を行う自動運転車など、AIモデルのリアルタイム機能を解き放つための鍵となります。
AIパワーを活用した創造性の次の段階：分散化され、透明化されました
分散型AIは、ブロックチェーン技術を使用して、データの処理、保存、制御をノードネットワーク全体に分散させ、データの整合性を確保し、その所有権を保護します。分散ネットワークは、設計仕様、ユーザー設定、芸術的スタイル、およびその他の形式の創造的な入力を処理します。クリエイティブビジネスは、アート、デザイン、メディア関連のデータを、単一の中央集権的な機関に頼ることなくローカルで処理できます。また、分散型AIはカスタマイズされた出力を生成するのに役立ち、アーティストは高精度で作品を作成できます
さらに重要なことに、彼らは中間業者による制御や影響を受けることなく製品を作成することができます。この自律性は、より自由な表現の機会を提供します。分散型AIは、芸術家に創造的な意思決定を委ねますが、カスタマイズされたサポートを提供します。可能な限り、線形回帰や決定木などのより解釈しやすいモデルを使用すべきです。SHAP (Shapley Additive Explanations)およびLIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)は、SHAPテクニックが分散型AIで使用されており、特に連邦学習、マルチエージェントシステム、およびブロックチェーンベースのAIに使用されています。複雑なモデル（例：ディープラーニング）において入力が出力にどのように影響を与えるかを示すことができます。
プラットフォームは、機能の選択、データ ソース、評価メトリック、トレーニング手順など、モデルの開発プロセスの包括的なドキュメントを維持する必要があります。この透明性は、利害関係者がモデルの機能と欠点を把握するのに役立ちます。
最後に、彼らはモデルの結果と意思決定の根拠を分かりやすく提示すべきです。技術的な専門知識を持たない利害関係者に複雑なモデルを明確にするために、サマリーレポートやビジュアルエイドを使用することが1つの例です。