Sogni.ai та CMC Labs об'єднуються, щоб розширити можливості постачальників графічних процесорів і децентралізувати творчість штучного інтелекту | Bitcoinist.com

CMC Labs, ексклюзивна програма прискорення Web3 від Coinmarketcap, обрала креативну платформу штучного інтелекту Sogni.ai для співпраці з метою дослідження перетину блокчейну, штучного інтелекту та цифрової творчості. Sogni готується до запуску своєї Основна мережа в першому кварталі 2025 року, а стратегічна співпраця сприятиме зростанню та поширенню усвідомлення про платформу, яка працює там, де зустрічаються штучний інтелект, блокчейн та творчість.

Sogni покликаний надавати можливість постачальникам GPU та творцям підсилити децентралізовану творчу економіку. Його відкрита модель дозволяє кожному користувачеві вносити свій внесок у вигляді CPU та GPU. Користувачі надають машинну потужність в обмін на нагороди у вигляді токенів Web3 від платформи, а творці використовують обчислювальну потужність, щоб надихнути свої роботи. Платформа пропонує користувачам децентралізовану інфраструктуру для AI-допомагає творчості, що дозволяє автономні художні вирази та нагороди через Supernet SDK, Sogni Studio Pro та Sogni Pocket.

Наразі Sogni перебуває на третій фазі тестової мережі, яка полягає в отриманні ліцензій NFT для працівників Supernet та роялті для творців моделей штучного інтелекту. Четвертий і останній етап включає в себе подію з генерації токенів і фінальну підготовку до запуску Основної мережі. $SOGNI буде розгорнуто на Base Основна мережа з пропозицією 10 мільярдів токенів.

Перспективне партнерство

Coinmarketcap є найбільш згадуваним сайтом для відстеження цін на криптовалюти у всьому світі. Це робить криптовалюту ефективною та доступною для виявлення, надаючи роздрібним користувачам цінну та неупереджену інформацію, щоб вони могли зробити найточніші висновки. Це надійне джерело, яке порівнює тисячі криптовалют, на які зазвичай посилаються великі новинні агентства, включаючи CNBC і Bloomberg. Навіть уряд США використовує свої дані для звітів і досліджень.

Партнерство з CMC Labs надасть Sogni доступ до невцінних ресурсів, стратегічного наставництва та безпосередніх можливостей мережі в Web3. Ці переваги допоможуть платформі розширити свою глобальну присутність, прискорити свій ріст та зміцнити свій статус як піонер в галузі блокчейн-захищеного творчого власництва, штучного інтелекту у цифровому мистецтві та NFT. Використовуючи експертизу та велику мережу CMC Labs, Sogni сприятиме штучному творчості, яке є прозорим, децентралізованим та універсально доступним. Співпраця є підтвердженням, що підтверджує візію Sogni про творчу екосистему, властиву Web3.

графічні процесори – стовпи сучасного штучного інтелекту

Важливість дозволу користувачам вносити свої графічні процесори неможливо переоцінити. Графічні процесори стали робочою конячкою сучасного штучного інтелекту, дозволяючи навчати та розгортати багатогранні моделі штучного інтелекту, які забезпечують все, від обробки природної мови до розпізнавання зображень. Завдання, що вимагають обчислень, складають ядро штучного інтелекту, а здатність графічних процесорів виконувати величезну кількість обчислень одночасно робить їх ідеальними для цих завдань.

Графічні процесори прискорюють навчання моделей штучного інтелекту, розширюючи можливості штучного інтелекту та дозволяючи розробникам і дослідникам швидше виконувати ітерації над моделями. Вони навчають моделі штучного інтелекту, виконуючи складні математичні операції для налаштування параметрів. Процес навчання полягає у введенні великих обсягів даних, а потім коригуванні параметрів, щоб мінімізувати ризик невідповідності між фактичними даними та прогнозами моделі.

Графічні процесори також відіграють вирішальну роль після навчання моделі штучного інтелекту. На цьому етапі його необхідно виконати, щоб робити прогнози на основі нових даних, як правило, в режимі реального часу. Їхня здатність швидко вирішувати складні проблеми дозволяє програмам на основі штучного інтелекту швидше реагувати на запити користувачів. Вони є ключем до розкриття можливостей моделей штучного інтелекту в реальному часі, будь то чат-бот, що забезпечує миттєву відповідь, або безпілотний автомобіль, який приймає блискавичні рішення.

Наступний етап творчості на основі штучного інтелекту: децентралізований і прозорий

Децентралізований штучний інтелект використовує технологію блокчейн для розповсюдження обробки даних, зберігання та контролю по всій мережі вузлів, забезпечуючи цілісність даних та захищаючи їх власність. Розподілена мережа обробляє технічні характеристики, вподобання користувачів, художні стилі та інші форми творчого внеску. Творчі бізнеси можуть обробляти дані, пов'язані з мистецтвом, дизайном та медіа локально, не покладаючись на єдину централізовану владу. Децентралізований штучний інтелект також допомагає генерувати індивідуалізований вихід, дозволяючи художникам створювати роботи з високою точністю.

Можливо, ще важливіше те, що вони можуть творити без посередників, які контролюють або впливають на їхній продукт. Ця автономія сприяє більшій свободі вираження поглядів. Децентралізований штучний інтелект залишає творчі рішення художнику, але надає індивідуальну підтримку. Коли це можливо, слід використовувати простіші для інтерпретації моделі, такі як лінійна регресія або дерева рішень. SHAP (Shapley Additive Explanations) та LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) можуть показати, як вхідні дані впливають на виходи в складних моделях, таких як глибоке навчання. Техніка SHAP використовується в децентралізованому штучному інтелекті, зокрема у федеративному навчанні, мультиагентних системах і штучному інтелекті на основі блокчейну.

Платформи повинні забезпечити комплексну документацію процесу розробки моделей, включаючи вибір ознак, джерела даних, метрики оцінки та процедури навчання. Ця прозорість допомагає зацікавленим сторонам зрозуміти функції та недоліки моделі.

Нарешті, вони повинні доступно представити результати моделі та обґрунтування рішень. Прикладом є використання зведених звітів та наочних посібників для роз'яснення складних моделей зацікавленим сторонам, яким не вистачає технічних знань.