Sogni.ai và CMC Labs Liên minh để Tăng cường Nguồn cung cấp GPU và Phân quyền Sáng tạo Trí tuệ Nhân tạo | Bitcoinist.com

CMC Labs, chương trình tăng tốc Web3 độc quyền của Coinmarketcap, đã chọn nền tảng trí tuệ nhân tạo sáng tạo Sogni.ai để hợp tác khám phá sự giao cắt của blockchain, trí tuệ nhân tạo và sáng tạo kỹ thuật số. Sogni đang chuẩn bị ra mắt Mạng chính của mình vào quý đầu tiên năm 2025, và sự hợp tác chiến lược này sẽ thúc đẩy sự phát triển và nhận thức về nền tảng, hoạt động nơi mà trí tuệ nhân tạo, blockchain và sáng tạo giao nhau.

Sogni đang thực hiện sứ mệnh trao quyền cho các nhà cung cấp và người sáng tạo GPU để tăng cường nền kinh tế sáng tạo phi tập trung. Mô hình mã nguồn mở của nó cho phép mỗi người dùng đóng góp CPU và GPU của họ. Người dùng đóng góp sức mạnh máy móc để đổi lấy phần thưởng mã thông báo Web3 từ nền tảng và người sáng tạo tận dụng sức mạnh tính toán để thổi hồn vào tác phẩm của họ. Nền tảng này cung cấp cho người dùng một cơ sở hạ tầng phi tập trung cho sự sáng tạo được hỗ trợ bởi AI, cho phép thể hiện nghệ thuật tự trị và phần thưởng thông qua Supernet SDK, Sogni Studio Pro và Sogni Pocket.

Sogni hiện đang ở giai đoạn thử nghiệm thứ ba, đó là quyền sở hữu NFT của công nhân Supernet và tiền thù lao cho người tạo mô hình AI. Giai đoạn thứ tư và cuối cùng bao gồm sự kiện tạo mã thông báo và chuẩn bị cuối cùng cho việc ra mắt Mạng chính. $SOGNI sẽ được triển khai trên Base Mạng chính với nguồn cung 10 tỷ mã thông báo.

Một đối tác hứa hẹn

Coinmarketcap là trang web theo dõi giá được tham khảo nhiều nhất cho tiền điện tử trên toàn cầu. Nó làm cho tiền điện tử hiệu quả và có thể khám phá được bằng cách trao quyền cho người dùng bán lẻ với thông tin có giá trị và không thiên vị để họ có thể đưa ra kết luận chính xác nhất. Đây là một nguồn rất đáng tin cậy so sánh hàng ngàn loại tiền điện tử, thường được trích dẫn bởi các cửa hàng tin tức lớn bao gồm CNBC và Bloomberg. Ngay cả chính phủ Hoa Kỳ cũng sử dụng dữ liệu của mình cho các báo cáo và nghiên cứu.

Đối tác với CMC Labs sẽ mang lại cho Sogni quyền truy cập vào các nguồn lực vô giá, sự hướng dẫn chiến lược và cơ hội mạng lưới trực tiếp trong Web3. Những lợi thế này sẽ giúp nền tảng mở rộng sự hiện diện toàn cầu của mình, tăng tốc sự phát triển và củng cố vị thế của mình như một người tiên phong trong việc sở hữu sáng tạo được bảo mật bằng blockchain, nghệ thuật số được điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo và NFT. Bằng cách tận dụng chuyên môn và mạng lưới rộng lớn của CMC Labs, Sogni sẽ đóng góp cho sự sáng tạo được điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo mà minh bạch, phi tập trung và có thể truy cập một cách phổ quát. Sự cộng tác này là một sự chứng nhận, xác nhận tầm nhìn của Sogni về một hệ sinh thái sáng tạo bản địa của Web3.

GPUs là cột mốc của trí tuệ nhân tạo hiện đại

Sự quan trọng của việc cho phép người dùng đóng góp GPU của họ không thể nào được nhấn mạnh quá mức. GPU đã trở thành ngựa đòi của trí tuệ nhân tạo hiện đại, cho phép người ta huấn luyện và triển khai các mô hình trí tuệ nhân tạo đa chiều mạnh mẽ mà cung cấp sức mạnh cho mọi thứ từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên đến nhận diện hình ảnh. Các nhiệm vụ đòi hỏi tính toán mạnh mẽ tạo nên hạt nhân của trí tuệ nhân tạo, và khả năng thực hiện một số lượng tính toán khổng lồ cùng một lúc của GPU khiến chúng trở nên hoàn hảo cho những nhiệm vụ đó.

GPUs tăng tốc quá trình huấn luyện mô hình AI, nâng cao khả năng AI và cho phép các nhà phát triển và nhà nghiên cứu lặp lại mô hình nhanh hơn. Chúng huấn luyện mô hình AI bằng cách thực hiện các phép toán toán học phức tạp để điều chỉnh các tham số. Quá trình huấn luyện bao gồm việc nhập các khối lượng dữ liệu lớn sau đó điều chỉnh các tham số để giảm thiểu nguy cơ không nhất quán giữa dữ liệu thực tế và dự đoán của mô hình.

Các GPU cũng đóng vai trò quan trọng sau khi một mô hình AI được huấn luyện. Ở giai đoạn này, nó phải được thực thi để đưa ra dự đoán trên dữ liệu mới, thường là trong thời gian thực. Khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp một cách nhanh chóng của chúng cho phép các ứng dụng dựa trên AI phản ứng nhanh hơn với yêu cầu của người dùng. Chúng là yếu tố chính để mở khóa khả năng thời gian thực của các mô hình AI, cho dù đó là một chatbot cung cấp phản hồi tức thì hoặc một chiếc xe tự lái đưa ra quyết định với tốc độ chớp mắt.

Giai đoạn tiếp theo của sáng tạo được hỗ trợ bởi AI: Phi tập trung và minh bạch

AI phi tập trung sử dụng công nghệ blockchain để truyền bá quá trình xử lý, lưu trữ và kiểm soát dữ liệu trên toàn bộ mạng nút, đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu và bảo vệ quyền sở hữu của nó. Mạng phân tán xử lý các thông số kỹ thuật thiết kế, sở thích của người dùng, phong cách nghệ thuật và các hình thức đầu vào sáng tạo khác. Các doanh nghiệp sáng tạo có thể xử lý dữ liệu liên quan đến nghệ thuật, thiết kế và truyền thông tại địa phương mà không cần dựa vào một cơ quan tập trung duy nhất. AI phi tập trung cũng giúp tạo ra đầu ra tùy chỉnh, cho phép các nghệ sĩ tạo ra các tác phẩm với độ chính xác cao

Có lẽ quan trọng hơn, họ có thể tạo ra mà không cần trung gian kiểm soát hoặc ảnh hưởng đến sản phẩm của họ. Quyền tự chủ này tạo điều kiện cho tự do ngôn luận lớn hơn. AI phi tập trung để lại các quyết định sáng tạo cho nghệ sĩ nhưng cung cấp hỗ trợ tùy chỉnh. Bất cứ khi nào có thể, nên sử dụng các mô hình dễ giải thích hơn như hồi quy tuyến tính hoặc cây quyết định. SHAP (Shapley Additive Explanations) và LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) có thể cho thấy đầu vào ảnh hưởng đến đầu ra như thế nào trong các mô hình phức tạp như deep learning. Kỹ thuật SHAP được sử dụng trong AI phi tập trung, đặc biệt là trong học tập liên kết, hệ thống đa tác nhân và AI dựa trên blockchain.

Các nền tảng phải duy trì tài liệu toàn diện về quá trình phát triển các mô hình, bao gồm lựa chọn tính năng, nguồn dữ liệu, số liệu đánh giá và quy trình đào tạo. Sự minh bạch này giúp các bên liên quan nắm bắt được chức năng, khuyết điểm của mô hình.

Cuối cùng, họ nên trình bày kết quả mô hình và cơ sở quyết định một cách dễ tiếp cận. Một ví dụ là sử dụng báo cáo tóm tắt và hỗ trợ trực quan để làm rõ các mô hình phức tạp đối với các bên liên quan thiếu chuyên môn.