أصبحت الذكاء الاصطناعي أكثر قوة، لكن لماذا أصبح أكثر تكلفة؟
تخيل أنه إذا كان هناك منصة تتيح موارد الذكاء الاصطناعي أن تكون متاحة بحرية كما هو الهواء، مما يسمح للجميع بتدريب واستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي بسهولة، كيف سيكون هذا العالم؟ اليوم، أود أن أقدم لكم مشروعًا مبتكرًا يغير كل ذلك - 0G Labs.
0G Labs @0G_labs فريق يكرس جهوده لبناء بنية تحتية فعالة ومركزية للذكاء الاصطناعي من خلال تقنية البلوكشين القابلة للتعديل. هدفهم هو جعل موارد الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة وتعزيز التنمية المتكاملة بين Web3 و AI.
الآن، أصبحت الذكاء الاصطناعي حقًا شائعًا للغاية، يمكنه القيام بالعديد من الأشياء، مثل مساعدتي في الدردشة الصوتية، والتعرف على الصور، والتنبؤ بالطقس، بالإضافة إلى مساعدتي في تحليل البيانات وما إلى ذلك. لكن المشكلة هي أن الذكاء الاصطناعي يصبح أكثر قوة، بينما يصبح استخدامه أيضًا أكثر تكلفة. لماذا؟
لأن تدريب نموذج ذكاء اصطناعي قوي يتطلب أجهزة كمبيوتر قوية جدًا، بالإضافة إلى كميات كبيرة من البيانات والوقت. هذا يشبه بناء سفينة كبيرة، حيث يتعين إنفاق الكثير من المال لشراء المواد واستئجار الخبراء، ويتطلب أيضًا الكثير من الوقت للصقل ببطء. بالنسبة للعديد من الشركات الصغيرة والفرق، فإن هذه التكلفة مرتفعة جدًا ولا يمكن تحملها.
في هذا السياق، ظهرت DiLoCoX، التي تستخدم طريقة جديدة تمامًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، ليس فقط بتكلفة منخفضة، ولكن أيضًا بكفاءة عالية.
➤DiLoCoX: موفر وفعال DiLoCoX يشبه أداة جديدة تجعل تدريب الذكاء الاصطناعي بسيطًا ورخيصًا. سابقًا، كان تدريب الذكاء الاصطناعي يتطلب جهاز كمبيوتر قوي جدًا، مثل مصنع كبير، وكانت التكاليف مرتفعة. لكن DiLoCoX مختلف، حيث يقوم بتوزيع المهام على العديد من أجهزة الكمبيوتر العادية، مثل تقسيم مهمة كبيرة إلى مهام صغيرة وتوزيعها على الكثير من الأشخاص للقيام بها معًا. بهذه الطريقة، لم تنخفض التكاليف فحسب، بل زادت السرعة أيضًا. قامت 0G Labs بتدريب نموذج AI ضخم باستخدام DiLoCoX، حيث بلغ عدد المعلمات 107 مليار. سرعة تدريب هذا النموذج أسرع بعشر مرات من السابق، ويحتاج فقط إلى شبكة عادية لإكماله. هذا يشبه استخدام بيئة شبكة عادية، يمكن أيضًا إنجاز مهام معقدة، مما يسمح للعديد من الشركات الصغيرة بالاستفادة من الذكاء الاصطناعي.
➤0G Labs و China Mobile: اتحاد قوي 0G Labs @0G_labs تتعاون مع China Mobile مثل شراكة بين اثنين من المحترفين. تمتلك China Mobile عددًا كبيرًا من المستخدمين وشبكة قوية، بينما يمتلك 0G Labs تقنية متقدمة. بعد تعاونهم، أصبح DiLoCoX أكثر استقرارًا، كما يمكن الترويج له بسرعة في الصين. هذا يشبه فريقين يعملان معًا لجعل شيء جيد أفضل، بحيث يتمكن المزيد من الناس من استخدامه.
➤فريق التكنولوجيا: دعم قوي فريق التكنولوجيا في 0G Labs قوي جداً، وCTO وو مينغ هو خبير تقني. DiLoCoX الذي طوروه ليس فقط منخفض التكلفة، ولكنه أيضاً مناسب جداً للشركات التي تحتاج إلى السرية وأمان البيانات. يمكن لهذه الشركات تدريب الذكاء الاصطناعي على أراضيها دون القلق بشأن تسرب البيانات، كما يمكنها توفير الكثير من المال.
➤التعاون بين الشرق والغرب: التخطيط العالمي إن طريقة التعاون هذه من 0G Labs مثيرة للاهتمام ورؤية بعيدة. من ناحية، حصلت 0G Labs على دعم كبير من العديد من مستثمري رأس المال المغامر الغربيين في الولايات المتحدة، حيث يشبه هؤلاء المستثمرون مجموعة من "الآباء الأغنياء" الذين يوفرون لها دعماً اقتصادياً متيناً لتطوير التكنولوجيا ودفع المشاريع، مما يتيح لها عدم القلق بشأن "عدم وجود أموال للقيام بالأعمال". من ناحية أخرى، تعاونت 0G Labs مع China Mobile، وهذا يشبه أن 0G Labs وجدت "دعماً" قوياً في الصين، مما يمكنها من ترسيخ وجودها في السوق الصينية وتطبيق التكنولوجيا بشكل أفضل في السيناريوهات العملية.
تستطيع هذه النموذج من التعاون الذي يجمع بين الشرق والغرب أن يحقق النجاح في كل من السوقين الشرقية والغربية، مما يلبي بشكل أفضل احتياجات المناطق المختلفة ويواجه التحديات التقنية المتنوعة. ومن ثم، ستزداد تأثيرات 0G Labs في مجال الذكاء الاصطناعي العالمي، وستكون تقنياتها وخدماتها مقبولة ومعترف بها من قبل المستخدمين في جميع أنحاء العالم.
➤ تصميم معياري: مرن ومريح كنموذج أول من نوعه لسلسلة الكتل العامة (بلوك تشين) المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بالكامل والموزعة، يحقق إطار عمل DiLoCoX من 0G Labs استخدامًا معياريًا في جوانب مثل توفر البيانات (DA) والتخزين (Storage) وقوة الحوسبة (Compute). يعزز هذا التصميم المعياري مرونة النظام وقابلية التوسع، ويوفر أيضًا المزيد من الإمكانيات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الموزعة. بالإضافة إلى ذلك، قدمت 0G Labs مبادرات مبتكرة مثل بروتوكول iNFT قبل إجراء TGE، مما يثبت مكانتها الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي اللامركزي. من خلال هذه الابتكارات، توفر 0G Labs حلولاً أكثر كفاءة ومرونة لتدريب الذكاء الاصطناعي.
➤ المعنى الأخلاقي: شفاف وموثوق الآن، العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي تشبه "صندوق أسود"، حيث يتم إدخال البيانات، وتقدم النتائج، لكننا لا نعرف كيف تفكر. وهذا يؤدي إلى بعض المشكلات، مثل أن الذكاء الاصطناعي أحيانًا يعطي نتائج خاطئة، ولكننا لا نعرف لماذا، وهذا ما يسمى "هلوسة الذكاء الاصطناعي". الذكاء الاصطناعي اللامركزي مختلف تمامًا. إنه مثل صندوق زجاجي شفاف، حيث يمكننا أن نرى بوضوح كيف يتخذ الذكاء الاصطناعي قراراته. إنه كما لو أننا قد وضعنا "كاميرات مراقبة" على الذكاء الاصطناعي، وبمجرد حدوث أي مشكلة، يمكننا العثور على السبب ومحاسبة المسؤول. إطار DiLoCoX من 0G Labs هو نظام ذكاء اصطناعي لا مركزي من هذا القبيل. إنه ليس فقط متقدمًا من الناحية التكنولوجية، ولكنه أيضًا شفاف. يمكن للمستخدمين رؤية كيف يعمل الذكاء الاصطناعي بوضوح، مما يساعد في تجنب العديد من المشكلات. هذه الشفافية وقابلية التتبع تجعلنا نثق أكثر في الذكاء الاصطناعي، كما تجعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي أكثر أمانًا وموثوقية.
ظهور إطار DiLoCoX لم يكسر فقط قيود التدريب التقليدي للذكاء الاصطناعي، بل جعل التدريب اللامركزي ممكنًا، كما أنه مهد الطريق لتطور مستقبل الذكاء الاصطناعي. تعاون 0G Labs مع الصين للاتصالات أعطى لهذه التقنية دعمًا قويًا. مع التحسين المستمر وإكمال إطار DiLoCoX، لدينا سبب للاعتقاد أن الذكاء الاصطناعي اللامركزي سيلعب دورًا أكثر أهمية في التطور المستقبلي. إنه لا يساعد فقط المزيد من الشركات والمنظمات على استخدام الذكاء الاصطناعي، ولكن أيضًا يجعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية وموثوقية. وهذا ليس فقط دافعًا كبيرًا لتطور التكنولوجيا، ولكنه يؤثر أيضًا على جميع جوانب حياتنا. @0G_labs @0g_CN #0GLabs # AI
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
أصبحت الذكاء الاصطناعي أكثر قوة، لكن لماذا أصبح أكثر تكلفة؟
تخيل أنه إذا كان هناك منصة تتيح موارد الذكاء الاصطناعي أن تكون متاحة بحرية كما هو الهواء، مما يسمح للجميع بتدريب واستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي بسهولة، كيف سيكون هذا العالم؟ اليوم، أود أن أقدم لكم مشروعًا مبتكرًا يغير كل ذلك - 0G Labs.
0G Labs @0G_labs فريق يكرس جهوده لبناء بنية تحتية فعالة ومركزية للذكاء الاصطناعي من خلال تقنية البلوكشين القابلة للتعديل. هدفهم هو جعل موارد الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة وتعزيز التنمية المتكاملة بين Web3 و AI.
الآن، أصبحت الذكاء الاصطناعي حقًا شائعًا للغاية، يمكنه القيام بالعديد من الأشياء، مثل مساعدتي في الدردشة الصوتية، والتعرف على الصور، والتنبؤ بالطقس، بالإضافة إلى مساعدتي في تحليل البيانات وما إلى ذلك. لكن المشكلة هي أن الذكاء الاصطناعي يصبح أكثر قوة، بينما يصبح استخدامه أيضًا أكثر تكلفة. لماذا؟
لأن تدريب نموذج ذكاء اصطناعي قوي يتطلب أجهزة كمبيوتر قوية جدًا، بالإضافة إلى كميات كبيرة من البيانات والوقت. هذا يشبه بناء سفينة كبيرة، حيث يتعين إنفاق الكثير من المال لشراء المواد واستئجار الخبراء، ويتطلب أيضًا الكثير من الوقت للصقل ببطء. بالنسبة للعديد من الشركات الصغيرة والفرق، فإن هذه التكلفة مرتفعة جدًا ولا يمكن تحملها.
في هذا السياق، ظهرت DiLoCoX، التي تستخدم طريقة جديدة تمامًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، ليس فقط بتكلفة منخفضة، ولكن أيضًا بكفاءة عالية.
➤DiLoCoX: موفر وفعال
DiLoCoX يشبه أداة جديدة تجعل تدريب الذكاء الاصطناعي بسيطًا ورخيصًا. سابقًا، كان تدريب الذكاء الاصطناعي يتطلب جهاز كمبيوتر قوي جدًا، مثل مصنع كبير، وكانت التكاليف مرتفعة. لكن DiLoCoX مختلف، حيث يقوم بتوزيع المهام على العديد من أجهزة الكمبيوتر العادية، مثل تقسيم مهمة كبيرة إلى مهام صغيرة وتوزيعها على الكثير من الأشخاص للقيام بها معًا. بهذه الطريقة، لم تنخفض التكاليف فحسب، بل زادت السرعة أيضًا.
قامت 0G Labs بتدريب نموذج AI ضخم باستخدام DiLoCoX، حيث بلغ عدد المعلمات 107 مليار. سرعة تدريب هذا النموذج أسرع بعشر مرات من السابق، ويحتاج فقط إلى شبكة عادية لإكماله.
هذا يشبه استخدام بيئة شبكة عادية، يمكن أيضًا إنجاز مهام معقدة، مما يسمح للعديد من الشركات الصغيرة بالاستفادة من الذكاء الاصطناعي.
➤0G Labs و China Mobile: اتحاد قوي
0G Labs @0G_labs تتعاون مع China Mobile مثل شراكة بين اثنين من المحترفين. تمتلك China Mobile عددًا كبيرًا من المستخدمين وشبكة قوية، بينما يمتلك 0G Labs تقنية متقدمة. بعد تعاونهم، أصبح DiLoCoX أكثر استقرارًا، كما يمكن الترويج له بسرعة في الصين.
هذا يشبه فريقين يعملان معًا لجعل شيء جيد أفضل، بحيث يتمكن المزيد من الناس من استخدامه.
➤فريق التكنولوجيا: دعم قوي
فريق التكنولوجيا في 0G Labs قوي جداً، وCTO وو مينغ هو خبير تقني. DiLoCoX الذي طوروه ليس فقط منخفض التكلفة، ولكنه أيضاً مناسب جداً للشركات التي تحتاج إلى السرية وأمان البيانات.
يمكن لهذه الشركات تدريب الذكاء الاصطناعي على أراضيها دون القلق بشأن تسرب البيانات، كما يمكنها توفير الكثير من المال.
➤التعاون بين الشرق والغرب: التخطيط العالمي
إن طريقة التعاون هذه من 0G Labs مثيرة للاهتمام ورؤية بعيدة.
من ناحية، حصلت 0G Labs على دعم كبير من العديد من مستثمري رأس المال المغامر الغربيين في الولايات المتحدة، حيث يشبه هؤلاء المستثمرون مجموعة من "الآباء الأغنياء" الذين يوفرون لها دعماً اقتصادياً متيناً لتطوير التكنولوجيا ودفع المشاريع، مما يتيح لها عدم القلق بشأن "عدم وجود أموال للقيام بالأعمال".
من ناحية أخرى، تعاونت 0G Labs مع China Mobile، وهذا يشبه أن 0G Labs وجدت "دعماً" قوياً في الصين، مما يمكنها من ترسيخ وجودها في السوق الصينية وتطبيق التكنولوجيا بشكل أفضل في السيناريوهات العملية.
تستطيع هذه النموذج من التعاون الذي يجمع بين الشرق والغرب أن يحقق النجاح في كل من السوقين الشرقية والغربية، مما يلبي بشكل أفضل احتياجات المناطق المختلفة ويواجه التحديات التقنية المتنوعة. ومن ثم، ستزداد تأثيرات 0G Labs في مجال الذكاء الاصطناعي العالمي، وستكون تقنياتها وخدماتها مقبولة ومعترف بها من قبل المستخدمين في جميع أنحاء العالم.
➤ تصميم معياري: مرن ومريح
كنموذج أول من نوعه لسلسلة الكتل العامة (بلوك تشين) المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بالكامل والموزعة، يحقق إطار عمل DiLoCoX من 0G Labs استخدامًا معياريًا في جوانب مثل توفر البيانات (DA) والتخزين (Storage) وقوة الحوسبة (Compute). يعزز هذا التصميم المعياري مرونة النظام وقابلية التوسع، ويوفر أيضًا المزيد من الإمكانيات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الموزعة.
بالإضافة إلى ذلك، قدمت 0G Labs مبادرات مبتكرة مثل بروتوكول iNFT قبل إجراء TGE، مما يثبت مكانتها الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
من خلال هذه الابتكارات، توفر 0G Labs حلولاً أكثر كفاءة ومرونة لتدريب الذكاء الاصطناعي.
➤ المعنى الأخلاقي: شفاف وموثوق
الآن، العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي تشبه "صندوق أسود"، حيث يتم إدخال البيانات، وتقدم النتائج، لكننا لا نعرف كيف تفكر. وهذا يؤدي إلى بعض المشكلات، مثل أن الذكاء الاصطناعي أحيانًا يعطي نتائج خاطئة، ولكننا لا نعرف لماذا، وهذا ما يسمى "هلوسة الذكاء الاصطناعي".
الذكاء الاصطناعي اللامركزي مختلف تمامًا. إنه مثل صندوق زجاجي شفاف، حيث يمكننا أن نرى بوضوح كيف يتخذ الذكاء الاصطناعي قراراته. إنه كما لو أننا قد وضعنا "كاميرات مراقبة" على الذكاء الاصطناعي، وبمجرد حدوث أي مشكلة، يمكننا العثور على السبب ومحاسبة المسؤول.
إطار DiLoCoX من 0G Labs هو نظام ذكاء اصطناعي لا مركزي من هذا القبيل. إنه ليس فقط متقدمًا من الناحية التكنولوجية، ولكنه أيضًا شفاف. يمكن للمستخدمين رؤية كيف يعمل الذكاء الاصطناعي بوضوح، مما يساعد في تجنب العديد من المشكلات. هذه الشفافية وقابلية التتبع تجعلنا نثق أكثر في الذكاء الاصطناعي، كما تجعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي أكثر أمانًا وموثوقية.
ظهور إطار DiLoCoX لم يكسر فقط قيود التدريب التقليدي للذكاء الاصطناعي، بل جعل التدريب اللامركزي ممكنًا، كما أنه مهد الطريق لتطور مستقبل الذكاء الاصطناعي. تعاون 0G Labs مع الصين للاتصالات أعطى لهذه التقنية دعمًا قويًا.
مع التحسين المستمر وإكمال إطار DiLoCoX، لدينا سبب للاعتقاد أن الذكاء الاصطناعي اللامركزي سيلعب دورًا أكثر أهمية في التطور المستقبلي.
إنه لا يساعد فقط المزيد من الشركات والمنظمات على استخدام الذكاء الاصطناعي، ولكن أيضًا يجعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية وموثوقية. وهذا ليس فقط دافعًا كبيرًا لتطور التكنولوجيا، ولكنه يؤثر أيضًا على جميع جوانب حياتنا.
@0G_labs @0g_CN #0GLabs # AI