AI sektörünün yerelleştirme trendleri ve Web3 fırsatları
Son zamanlarda AI endüstrisi, önceki büyük ölçekli hesaplama ve büyük modellerin ana akım yönünden, yerel küçük modeller ve kenar hesaplamaya yönelik yeni bir dalın ortaya çıkmasıyla "aşağıya doğru" bir gelişme trendi sergiliyor. Bu trend, birçok alanda kendini göstermektedir; örneğin, Apple'ın akıllı teknolojisinin çok sayıda cihazı kapsaması, Microsoft'un Windows 11 için özel küçük modeller sunması ve Google DeepMind'ın çevrimdışı robot teknolojileri geliştirmesi gibi.
Bulut AI ve yerel AI arasında rekabet odaklarında belirgin farklılıklar vardır. Bulut AI, esas olarak model ölçeğine ve eğitim veri miktarına dayanırken, finansal güç temel rekabet avantajı haline gelmiştir. Buna karşılık, yerel AI mühendislik optimizasyonuna ve senaryo uyumuna daha fazla önem vermekte olup, gizlilik koruma, güvenilirlik ve kullanılabilirlik açısından avantajlar sunmaktadır. Bu farklılık, genel modellerin belirli senaryolarda uygulandığında ortaya çıkabilecek yanılsama sorunlarından kaynaklanmakta ve dikey alanlardaki uygulamalarını etkilemektedir.
Bu trend, Web3 AI için yeni fırsatlar sunuyor. "Genelleştirme" yeteneklerinin peşinde koşarken, geleneksel teknoloji devleri kaynak, teknoloji ve kullanıcı tabanı avantajlarıyla hakimiyet kuruyor, Web3 projeleri bununla rekabet etmekte zorlanıyor. Ancak, yerelleştirilmiş modellerin ve kenar hesaplamanın yükselmesiyle, blok zinciri teknolojisinin avantajları görünmeye başlıyor.
AI modelleri kullanıcı cihazlarında çalıştığında, çıktının doğruluğunu nasıl garanti edeceğimiz ve gizliliği korurken model iş birliğini nasıl gerçekleştireceğimiz gibi sorunlar, tam olarak blockchain teknolojisinin uzmanlık alanıdır. Bu, Web3 AI projeleri için yeni bir gelişim yönü sunmaktadır.
Bazı yeni Web3 AI projeleri bu alanda keşfe çıkmaya başladı. Örneğin, bir şirketin piyasaya sürdüğü veri iletişim protokolü, merkezi AI platformlarının veri tekelleşmesi ve şeffaflık sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. Başka bir şirket, beyin dalgalarını ölçen cihazlar aracılığıyla gerçek insan verileri toplayarak "yapay doğrulama katmanı" oluşturmuş ve ilk sonuçlar elde etmiştir. Bu projeler, yerel AI'nın güvenilirlik sorunlarını çözmeye çalışmaktadır.
Genel olarak, yalnızca AI gerçekten her cihaza "daldığında" merkeziyetsiz işbirliği kavramdan pratik bir ihtiyaç haline dönüşebilir. Web3 AI projeleri için, genel bir alanda rekabet etmeye devam etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına altyapı desteği sağlama üzerine odaklanmak daha umut verici bir gelişim yönü olabilir.
View Original
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.
14 Likes
Reward
14
5
Share
Comment
0/400
MysteriousZhang
· 3h ago
Gizlilik cazip bir aldatmacadır.
View OriginalReply0
RugpullAlertOfficer
· 4h ago
Sözde çöküş, para kazanmak işte.
View OriginalReply0
just_another_wallet
· 08-01 06:55
Offline bilgi işlem gücü gelecektir!
View OriginalReply0
Rugman_Walking
· 08-01 06:47
ai yerelleştirme en iyisidir.
View OriginalReply0
GasFeeVictim
· 08-01 06:43
Bugün yemek yemekte de GPT masrafından tasarruf ettik.
Yerli AI yerelleştirme trendinin yükselişi Web3 yeni fırsatlar ile karşılaşıyor
AI sektörünün yerelleştirme trendleri ve Web3 fırsatları
Son zamanlarda AI endüstrisi, önceki büyük ölçekli hesaplama ve büyük modellerin ana akım yönünden, yerel küçük modeller ve kenar hesaplamaya yönelik yeni bir dalın ortaya çıkmasıyla "aşağıya doğru" bir gelişme trendi sergiliyor. Bu trend, birçok alanda kendini göstermektedir; örneğin, Apple'ın akıllı teknolojisinin çok sayıda cihazı kapsaması, Microsoft'un Windows 11 için özel küçük modeller sunması ve Google DeepMind'ın çevrimdışı robot teknolojileri geliştirmesi gibi.
Bulut AI ve yerel AI arasında rekabet odaklarında belirgin farklılıklar vardır. Bulut AI, esas olarak model ölçeğine ve eğitim veri miktarına dayanırken, finansal güç temel rekabet avantajı haline gelmiştir. Buna karşılık, yerel AI mühendislik optimizasyonuna ve senaryo uyumuna daha fazla önem vermekte olup, gizlilik koruma, güvenilirlik ve kullanılabilirlik açısından avantajlar sunmaktadır. Bu farklılık, genel modellerin belirli senaryolarda uygulandığında ortaya çıkabilecek yanılsama sorunlarından kaynaklanmakta ve dikey alanlardaki uygulamalarını etkilemektedir.
Bu trend, Web3 AI için yeni fırsatlar sunuyor. "Genelleştirme" yeteneklerinin peşinde koşarken, geleneksel teknoloji devleri kaynak, teknoloji ve kullanıcı tabanı avantajlarıyla hakimiyet kuruyor, Web3 projeleri bununla rekabet etmekte zorlanıyor. Ancak, yerelleştirilmiş modellerin ve kenar hesaplamanın yükselmesiyle, blok zinciri teknolojisinin avantajları görünmeye başlıyor.
AI modelleri kullanıcı cihazlarında çalıştığında, çıktının doğruluğunu nasıl garanti edeceğimiz ve gizliliği korurken model iş birliğini nasıl gerçekleştireceğimiz gibi sorunlar, tam olarak blockchain teknolojisinin uzmanlık alanıdır. Bu, Web3 AI projeleri için yeni bir gelişim yönü sunmaktadır.
Bazı yeni Web3 AI projeleri bu alanda keşfe çıkmaya başladı. Örneğin, bir şirketin piyasaya sürdüğü veri iletişim protokolü, merkezi AI platformlarının veri tekelleşmesi ve şeffaflık sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. Başka bir şirket, beyin dalgalarını ölçen cihazlar aracılığıyla gerçek insan verileri toplayarak "yapay doğrulama katmanı" oluşturmuş ve ilk sonuçlar elde etmiştir. Bu projeler, yerel AI'nın güvenilirlik sorunlarını çözmeye çalışmaktadır.
Genel olarak, yalnızca AI gerçekten her cihaza "daldığında" merkeziyetsiz işbirliği kavramdan pratik bir ihtiyaç haline dönüşebilir. Web3 AI projeleri için, genel bir alanda rekabet etmeye devam etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına altyapı desteği sağlama üzerine odaklanmak daha umut verici bir gelişim yönü olabilir.