AmnaJen
9.2k منشورات
AmnaJen
تم التحقُّق من Square
The inves, Binance and BNB Powering Freedom, Fueling the Future of Finance :verified KOL: X:@Binanceinves
4.2K+ تتابع
40.1K+ المتابعون
45.6K+ إعجاب
منشورات
الكل
اقتباسات
مقاطع فيديو
Live
PINNED
تمّ التحقق
لقد لاحظت أن الغالبية العظمى من الناس يعتقدون أن أكبر تحدي للذكاء الصناعي هو أن يصبح أكثر ذكاءً.
أنا أبدأ في الاعتقاد أن التحدي الأكبر هو الحفاظ على المنظور. يتم تخزين أدلة الاستدلال الكبيرة أيضًا على Walrus لتجنب ازدحام blockchain
هذا يسمح للشبكة بالتوسع دون ازدحام الحالة مع ضمان بقاء جميع الأدلة متاحة وقابلة للتحقق. تخزين الأدلة على السلسلة مرجع معرف Blob وحالة التحقق Walrus بيانات الأدلة الكاملة. تجمع أنظمة الذكاء الصناعي أنماطًا بالإضافة إلى الذاكرة. يمكن أن تصبح التخصيصات غرفة صدى بمرور الوقت تعزز بدلاً من تحدي المعتقدات السابقة.
لهذا السبب كنت أركز على @OpenGradient و $OPG . ما يبرز هو أكثر من مجرد التركيز على بنية الذكاء الصناعي اللامركزية. إنه الاعتقاد بأن الذكاء يجب أن يكون قابلاً للتحقق وموثوقًا ويجب تشكيله من مجموعة متنوعة من المنظورات بدلاً من نموذج واحد مغلق.
ثم هناك MemSync.
بينما تركز العديد من المشاريع على التفكير، MemSync هو طبقة ذاكرة طويلة الأجل للذكاء الصناعي مبنية بالكامل على بنية الاستدلال القابلة للتحقق من OpenGradient. جميع عمليات الذاكرة، استخراج، تصنيف، توليد ملف شخصي وصيانة، مدعومة من استدلال LLM المعتمد من TEE. يركز على الذاكرة، وهو عنصر من عناصر الذكاء الذي يوفر السياق لجميع القرارات المستقبلية. يمكنه تصنيف واسترجاع المعلومات من المحادثات والمستندات والبيانات الخارجية، مميزًا بين المعرفة طويلة الأجل والأحداث المحددة. في بعض النواحي، يعكس كيف يتذكر البشر. يبدو ذلك مهمًا من حيث الاتجاه. يتم تحقيق تركيب المنظور القابل للتحقق حيث يتم اشتقاق الاستنتاجات من عدة نماذج قابلة للتدقيق بدلاً من نموذج واحد غير شفاف بفضل تركيزه على الاستدلال القابل للتحقق وتنفيذ النماذج اللامركزية. لن يتحدد مستقبل الذكاء الصناعي فقط من خلال مدى جودة تفكير النماذج. سيتحدد أيضًا بما تتذكره، وكيف تتذكره، وما إذا كانت تلك الذاكرة موثوقة. مع تطور الذكاء الصناعي من أداة إلى بنية تحتية نعتمد عليها، تصبح مشاريع مثل OpenGradient أكثر أهمية بشكل متزايد.
#OPG $SPCXB $O
أنا أبدأ في الاعتقاد أن التحدي الأكبر هو الحفاظ على المنظور. يتم تخزين أدلة الاستدلال الكبيرة أيضًا على Walrus لتجنب ازدحام blockchain
هذا يسمح للشبكة بالتوسع دون ازدحام الحالة مع ضمان بقاء جميع الأدلة متاحة وقابلة للتحقق. تخزين الأدلة على السلسلة مرجع معرف Blob وحالة التحقق Walrus بيانات الأدلة الكاملة. تجمع أنظمة الذكاء الصناعي أنماطًا بالإضافة إلى الذاكرة. يمكن أن تصبح التخصيصات غرفة صدى بمرور الوقت تعزز بدلاً من تحدي المعتقدات السابقة.
لهذا السبب كنت أركز على @OpenGradient و $OPG . ما يبرز هو أكثر من مجرد التركيز على بنية الذكاء الصناعي اللامركزية. إنه الاعتقاد بأن الذكاء يجب أن يكون قابلاً للتحقق وموثوقًا ويجب تشكيله من مجموعة متنوعة من المنظورات بدلاً من نموذج واحد مغلق.
ثم هناك MemSync.
بينما تركز العديد من المشاريع على التفكير، MemSync هو طبقة ذاكرة طويلة الأجل للذكاء الصناعي مبنية بالكامل على بنية الاستدلال القابلة للتحقق من OpenGradient. جميع عمليات الذاكرة، استخراج، تصنيف، توليد ملف شخصي وصيانة، مدعومة من استدلال LLM المعتمد من TEE. يركز على الذاكرة، وهو عنصر من عناصر الذكاء الذي يوفر السياق لجميع القرارات المستقبلية. يمكنه تصنيف واسترجاع المعلومات من المحادثات والمستندات والبيانات الخارجية، مميزًا بين المعرفة طويلة الأجل والأحداث المحددة. في بعض النواحي، يعكس كيف يتذكر البشر. يبدو ذلك مهمًا من حيث الاتجاه. يتم تحقيق تركيب المنظور القابل للتحقق حيث يتم اشتقاق الاستنتاجات من عدة نماذج قابلة للتدقيق بدلاً من نموذج واحد غير شفاف بفضل تركيزه على الاستدلال القابل للتحقق وتنفيذ النماذج اللامركزية. لن يتحدد مستقبل الذكاء الصناعي فقط من خلال مدى جودة تفكير النماذج. سيتحدد أيضًا بما تتذكره، وكيف تتذكره، وما إذا كانت تلك الذاكرة موثوقة. مع تطور الذكاء الصناعي من أداة إلى بنية تحتية نعتمد عليها، تصبح مشاريع مثل OpenGradient أكثر أهمية بشكل متزايد.
#OPG $SPCXB $O
PINNED
#opg $OPG @OpenGradient
الجميع يتسابق لبناء ذكاء اصطناعي أذكى.
نماذج أكبر.
استدلال أسرع.
عملاء أقوى.
أمس طلبت الطعام من خلال تطبيق
نقرت على بعض الأزرار دفعت وانتظرت
بعد عشرين دقيقة وصل سائق التوصيل في الوقت المحدد بالضبط.
لم أسأل كيف استلم المطعم طلبي.
لم أسأل كيف تمت معالجة الدفع.
كنت مهتمًا فقط بأنه قد نجح.
ثم أدركت أن هذه هي الطريقة التي يستخدم بها معظم الناس الذكاء الاصطناعي اليوم.
نطرح سؤالاً.
الذكاء الاصطناعي يجيب.
نتقدم.
قليل من الناس يتوقفون ويسألون
كيف أعرف أن هذه النتيجة صحيحة؟
من تعامل مع بياناتي؟
من يستفيد من القيمة التي تخلقها بياناتي؟
لهذا السبب لفت انتباهي @OpenGradient OpenGradient.
ليس فقط مركزًا على جعل الذكاء الاصطناعي أسرع.
بل يركز على جعل الذكاء الاصطناعي قابلًا للإثبات.
لأنه مع بدء الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات المالية وتحريك رأس المال وتنفيذ الصفقات وتفعيل التطبيقات في العالم الحقيقي، لا يمكن أن يعتمد الثقة على الوعود وحدها.
يجب أن تعتمد على الأدلة.
وهناك طبقة أخرى تثير اهتمامي
البيانات.
الجميع يقول إن المستخدمين يجب أن يمتلكوا بياناتهم.
لكن الملكية تعني القليل جدًا إذا كانت كل القيمة الناتجة عن تلك البيانات تتدفق إلى مكان آخر.
إذا كانت بياناتي تساعد في تحسين الذكاء الاصطناعي وتفعيل النشاط الشبكي وتوليد قيمة اقتصادية.
أليس من المفترض أن أشارك في القيمة أيضًا؟
هذا هو السؤال الذي تتجنبه معظم الصناعة حتى الآن.
ربما ليست الثورة القادمة في الذكاء الاصطناعي تتعلق بالذكاء.
ربما تتعلق بالتحقق والملكية وتوزيع القيمة.
بعض المشاريع تعالج استدلال الذكاء الاصطناعي كأوراكل، مدخل خارجي يُحقن في السلسلة. لكن هذا فقط ينقل مشكلة الثقة. من يدير الأوراكل؟ كيف تعرف أن الأوراكل قام بتشغيل النموذج الصحيح مع المدخلات الصحيحة؟ في النهاية، تنتهي بالثقة في طرف واحد، مما يهزم الغرض.
تأخذ OpenGradient approach المعاكس بدلاً من ملاءمة الذكاء الاصطناعي في نموذج سلسلة الكتل القائم، تبني نموذج سلسلة الكتل حول المتطلبات الفعلية للذكاء الاصطناعي.
لأن كل نظام، البنية التحتية الأكثر أهمية، عادة ما تكون الجزء الذي لا يلاحظه أحد.
حتى يفشل
👀 أراقب هذا المجال عن كثب
كيف تعرف أن الأوراكل قام بتشغيل النموذج الصحيح مع المدخلات الصحيحة؟ $TSLAB $O
الجميع يتسابق لبناء ذكاء اصطناعي أذكى.
نماذج أكبر.
استدلال أسرع.
عملاء أقوى.
أمس طلبت الطعام من خلال تطبيق
نقرت على بعض الأزرار دفعت وانتظرت
بعد عشرين دقيقة وصل سائق التوصيل في الوقت المحدد بالضبط.
لم أسأل كيف استلم المطعم طلبي.
لم أسأل كيف تمت معالجة الدفع.
كنت مهتمًا فقط بأنه قد نجح.
ثم أدركت أن هذه هي الطريقة التي يستخدم بها معظم الناس الذكاء الاصطناعي اليوم.
نطرح سؤالاً.
الذكاء الاصطناعي يجيب.
نتقدم.
قليل من الناس يتوقفون ويسألون
كيف أعرف أن هذه النتيجة صحيحة؟
من تعامل مع بياناتي؟
من يستفيد من القيمة التي تخلقها بياناتي؟
لهذا السبب لفت انتباهي @OpenGradient OpenGradient.
ليس فقط مركزًا على جعل الذكاء الاصطناعي أسرع.
بل يركز على جعل الذكاء الاصطناعي قابلًا للإثبات.
لأنه مع بدء الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات المالية وتحريك رأس المال وتنفيذ الصفقات وتفعيل التطبيقات في العالم الحقيقي، لا يمكن أن يعتمد الثقة على الوعود وحدها.
يجب أن تعتمد على الأدلة.
وهناك طبقة أخرى تثير اهتمامي
البيانات.
الجميع يقول إن المستخدمين يجب أن يمتلكوا بياناتهم.
لكن الملكية تعني القليل جدًا إذا كانت كل القيمة الناتجة عن تلك البيانات تتدفق إلى مكان آخر.
إذا كانت بياناتي تساعد في تحسين الذكاء الاصطناعي وتفعيل النشاط الشبكي وتوليد قيمة اقتصادية.
أليس من المفترض أن أشارك في القيمة أيضًا؟
هذا هو السؤال الذي تتجنبه معظم الصناعة حتى الآن.
ربما ليست الثورة القادمة في الذكاء الاصطناعي تتعلق بالذكاء.
ربما تتعلق بالتحقق والملكية وتوزيع القيمة.
بعض المشاريع تعالج استدلال الذكاء الاصطناعي كأوراكل، مدخل خارجي يُحقن في السلسلة. لكن هذا فقط ينقل مشكلة الثقة. من يدير الأوراكل؟ كيف تعرف أن الأوراكل قام بتشغيل النموذج الصحيح مع المدخلات الصحيحة؟ في النهاية، تنتهي بالثقة في طرف واحد، مما يهزم الغرض.
تأخذ OpenGradient approach المعاكس بدلاً من ملاءمة الذكاء الاصطناعي في نموذج سلسلة الكتل القائم، تبني نموذج سلسلة الكتل حول المتطلبات الفعلية للذكاء الاصطناعي.
لأن كل نظام، البنية التحتية الأكثر أهمية، عادة ما تكون الجزء الذي لا يلاحظه أحد.
حتى يفشل
👀 أراقب هذا المجال عن كثب
كيف تعرف أن الأوراكل قام بتشغيل النموذج الصحيح مع المدخلات الصحيحة؟ $TSLAB $O
Blockchain model
53%
infrastructure
6%
AI
33%
Economic value
8%
51 الأصوات • تمّ إغلاق التصويت
*$GOLD تم كسر هدف $4,120 حتى الآن ✅*
$XAU
*يوجد دعم قوي بالقرب من مستوى $4,100.*
*أتوقع انتعاشًا صغيرًا، لذا قمت بحجز بعض الأرباح على الذهب.
#BOJGovernorUedaDischarged #VanceDelaysUSIranSwitzerlandTalks #ChinaUSTreasuryHoldings18YearLow
$XAU
*يوجد دعم قوي بالقرب من مستوى $4,100.*
*أتوقع انتعاشًا صغيرًا، لذا قمت بحجز بعض الأرباح على الذهب.
#BOJGovernorUedaDischarged #VanceDelaysUSIranSwitzerlandTalks #ChinaUSTreasuryHoldings18YearLow
الآن قيمة SpaceX أكبر من سوق العملات الرقمية بالكامل.
نعم، لقد قلتها من قبل، قبل أن تنطلق @TheTraders073 😱
#AsianStocksHitRecord
نعم، لقد قلتها من قبل، قبل أن تنطلق @TheTraders073 😱
#AsianStocksHitRecord
الخبر العاجل: 🇺🇸 الاحتياطي الفيدرالي يترك أسعار الفائدة دون تغيير، تبقى عند 3.50% - 3.75%.
$BTC $SPCXB $BNB
$BTC $SPCXB $BNB
ميزة رائعة
Binance TG Community
·
--
تداول أبسط: خدمة تحويل بينانس الآن متاحة في صفحة الشراء/البيع 😀💪
لتوفير تجربة تداول أكثر سلاسة وبساطة، يمكن للمستخدمين المؤهلين الآن الوصول إلى خدمة تحويل بينانس من قسم الشراء/البيع في تطبيق بينانس.
more info here #BinanceSquareTG $BNB
{spot}(BNBUSDT)
لتوفير تجربة تداول أكثر سلاسة وبساطة، يمكن للمستخدمين المؤهلين الآن الوصول إلى خدمة تحويل بينانس من قسم الشراء/البيع في تطبيق بينانس.
more info here #BinanceSquareTG $BNB
{spot}(BNBUSDT)
انضم لجلسة تداول مباشرة
MJunaid786
·
--
[انتهى] 🎙️ ليلة FOMC: مستويات البتكوين الحاسمة | لقاء مع زملاء بينانس
344 يستمعون
سيكون هناك تقلبات كبيرة في السوق صباح الغد، لذا كن حذراً
$SPCXB $BTC $BNB
#SBFPlansCryptoTokenAfterPrison
$SPCXB $BTC $BNB
#SBFPlansCryptoTokenAfterPrison
$BNB
معظم الناس لا يدركون بعد أن بينانس ليست مجرد منصة تبادل أخرى، بل هي المكان الذي يصبح فيه الكريبتو فعلاً قابلاً للاستخدام.
الأمر لا يتعلق بمشاهدة الرسوم البيانية طوال اليوم أو مطاردة التوكن التالي. إنه يتعلق بالوصول.
الوصول إلى الأسواق العالمية. الوصول إلى المال السريع بلا حدود. الوصول إلى الفرص التي كانت محصورة خلف الجغرافيا والبنوك والإذن.
الكريبتو لا يهم إذا لم تتمكن من استخدامه فعلياً. وهذا هو المكان الذي تتفوق فيه بينانس بهدوء، حيث تربط الناس بسيولة حقيقية، أدوات حقيقية، وشبكة مالية حقيقية لا تنام.
في عالم يتجه نحو القيمة الرقمية، فإن منصات مثل بينانس ليست مجرد مشاركة في النظام، بل تعيد تشكيله.
مستقبل المال لن يطلب الإذن. سيكون مجرد عمل.
#binan #Binance $OPG #OPG @OpenGradient
$SPCXB
معظم الناس لا يدركون بعد أن بينانس ليست مجرد منصة تبادل أخرى، بل هي المكان الذي يصبح فيه الكريبتو فعلاً قابلاً للاستخدام.
الأمر لا يتعلق بمشاهدة الرسوم البيانية طوال اليوم أو مطاردة التوكن التالي. إنه يتعلق بالوصول.
الوصول إلى الأسواق العالمية. الوصول إلى المال السريع بلا حدود. الوصول إلى الفرص التي كانت محصورة خلف الجغرافيا والبنوك والإذن.
الكريبتو لا يهم إذا لم تتمكن من استخدامه فعلياً. وهذا هو المكان الذي تتفوق فيه بينانس بهدوء، حيث تربط الناس بسيولة حقيقية، أدوات حقيقية، وشبكة مالية حقيقية لا تنام.
في عالم يتجه نحو القيمة الرقمية، فإن منصات مثل بينانس ليست مجرد مشاركة في النظام، بل تعيد تشكيله.
مستقبل المال لن يطلب الإذن. سيكون مجرد عمل.
#binan #Binance $OPG #OPG @OpenGradient
$SPCXB
أريد أن أوضح أن سباق الذكاء الاصطناعي هو التركيز الرئيسي لمعظم الناس.
أي نموذج أكثر ذكاءً؟
ما هو النموذج الأسرع؟
أي نموذج يحتوي على معلمات أكثر ثراءً؟
أنا أركز على شيء آخر.
البنية التحتية وراء الذكاء وتسوية الإثبات.
لأن الشركات التي تنشئ النماذج لن تكون الوحيدة التي تمتلك القوة الحقيقية عندما يتم دمج الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية.
سيكون الأمر ملكًا لمن يتحكم في الشبكات التي تستضيف وتتحقق وتقدم تلك النماذج.
لهذا السبب أقدر @OpenGradient
بينما يتنافس الآخرون من أجل الاختراق التالي في الذكاء الاصطناعي، تقوم OpenGradient ببناء بنية تحتية قابلة للتحقق للذكاء الاصطناعي حيث يمكن إثبات الاستدلال والتحقق منه، وتسجيله على السلسلة. تسوية الإثبات هي العملية التي يتم من خلالها التحقق من أدلة الاستدلال والشهادات وتسجيلها على دفتر أستاذ OpenGradient. وهذا يجعل جميع عمليات استدلال الذكاء الاصطناعي قابلة للتحقق والتدقيق من البداية إلى النهاية من قبل كل عقدة كاملة على الشبكة. تستخدم OpenGradient طرق تحقق قابلة للتكوين، حيث يدعم تنفيذ ML التحقق ZKML TEE والتحقق الفانيلا، بينما يستخدم تنفيذ LLM التحقق TEE (انظر تنفيذ ML وتنفيذ LLM للحصول على التفاصيل).
لا تثق في المخرجات.
تحقق من المخرجات.
هذا التغيير مهم.
لم تكن المواقع الإلكترونية هي أساس الإنترنت.
كانت البنية التحتية هي أساسه.
لم يتم بناء الحوسبة السحابية على التطبيقات.
كانت البنية التحتية هي أساسه.
قد لا يكون الذكاء الاصطناعي مختلفًا.
يمكن أن تصبح المشاريع التي تبني الأساس اليوم أهم قطع في النظام البيئي غدًا.
لا تسأل OpenGradient فقط عن الذكاء المحتمل للذكاء الاصطناعي.
بل تسأل كيف يمكن أن يستمر الذكاء في أن يكون شفافًا ومفتوحًا وقابلًا للتحقق من قبل الجميع.
ومن الجدير مناقشة ذلك.
#OPG $OPG $SPCXB $BLESS
ما رأيك؟ على مدى السنوات الخمس القادمة، ما الذي سيضيف أكبر قيمة للذكاء الاصطناعي؟
أي نموذج أكثر ذكاءً؟
ما هو النموذج الأسرع؟
أي نموذج يحتوي على معلمات أكثر ثراءً؟
أنا أركز على شيء آخر.
البنية التحتية وراء الذكاء وتسوية الإثبات.
لأن الشركات التي تنشئ النماذج لن تكون الوحيدة التي تمتلك القوة الحقيقية عندما يتم دمج الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية.
سيكون الأمر ملكًا لمن يتحكم في الشبكات التي تستضيف وتتحقق وتقدم تلك النماذج.
لهذا السبب أقدر @OpenGradient
بينما يتنافس الآخرون من أجل الاختراق التالي في الذكاء الاصطناعي، تقوم OpenGradient ببناء بنية تحتية قابلة للتحقق للذكاء الاصطناعي حيث يمكن إثبات الاستدلال والتحقق منه، وتسجيله على السلسلة. تسوية الإثبات هي العملية التي يتم من خلالها التحقق من أدلة الاستدلال والشهادات وتسجيلها على دفتر أستاذ OpenGradient. وهذا يجعل جميع عمليات استدلال الذكاء الاصطناعي قابلة للتحقق والتدقيق من البداية إلى النهاية من قبل كل عقدة كاملة على الشبكة. تستخدم OpenGradient طرق تحقق قابلة للتكوين، حيث يدعم تنفيذ ML التحقق ZKML TEE والتحقق الفانيلا، بينما يستخدم تنفيذ LLM التحقق TEE (انظر تنفيذ ML وتنفيذ LLM للحصول على التفاصيل).
لا تثق في المخرجات.
تحقق من المخرجات.
هذا التغيير مهم.
لم تكن المواقع الإلكترونية هي أساس الإنترنت.
كانت البنية التحتية هي أساسه.
لم يتم بناء الحوسبة السحابية على التطبيقات.
كانت البنية التحتية هي أساسه.
قد لا يكون الذكاء الاصطناعي مختلفًا.
يمكن أن تصبح المشاريع التي تبني الأساس اليوم أهم قطع في النظام البيئي غدًا.
لا تسأل OpenGradient فقط عن الذكاء المحتمل للذكاء الاصطناعي.
بل تسأل كيف يمكن أن يستمر الذكاء في أن يكون شفافًا ومفتوحًا وقابلًا للتحقق من قبل الجميع.
ومن الجدير مناقشة ذلك.
#OPG $OPG $SPCXB $BLESS
ما رأيك؟ على مدى السنوات الخمس القادمة، ما الذي سيضيف أكبر قيمة للذكاء الاصطناعي؟
Superior Models
55%
Ai infrastructure
21%
Ai data network
15%
Ai uses
9%
33 الأصوات • تمّ إغلاق التصويت
🚀 الفرق بين الفائزين والمراقبين في عالم الكريبتو
قبل عام، كان العديد من الناس ينتظرون الدخول المثالي.
اليوم، هؤلاء نفس الأشخاص يراقبون السوق من على الهامش بينما يقوم آخرون ببناء مراكزهم وتعلم أنظمة بيئية جديدة واستغلال الفرص.
الكريبتو يكافئ العمل وليس التردد.
كل دورة تخلق روايات جديدة: 🔹 الذكاء الاصطناعي 🔹 التمويل اللامركزي 🔹 الأصول الحقيقية 🔹 التمويل بالبيتكوين 🔹 البنية التحتية
لكن أكبر الأرباح غالباً ما تأتي من فهم الاتجاهات قبل أن تصبح عناوين رئيسية.
لهذا السبب، يستمر الملايين من المستخدمين في استكشاف التداول والتعلم من خلال واحدة من أكبر أنظمة الكريبتو في العالم.
السوق سيستمر في التحرك. السؤال بسيط
هل ستنظر إلى هذه اللحظة بعد عام وتتمنى أنك بدأت اليوم، أم أنك ستحتفل لأنك فعلت؟
$BNB $SPCXB $TSLAB
#باينانس #Crypto_Jobs🎯 إلى #بيتكوين #blockchain في #Web3 3 #Investing" ng #التمويل_اللامركزي #الذكاء_الاصطناعي #BTC #Cryptocom munity 🚀📈
قبل عام، كان العديد من الناس ينتظرون الدخول المثالي.
اليوم، هؤلاء نفس الأشخاص يراقبون السوق من على الهامش بينما يقوم آخرون ببناء مراكزهم وتعلم أنظمة بيئية جديدة واستغلال الفرص.
الكريبتو يكافئ العمل وليس التردد.
كل دورة تخلق روايات جديدة: 🔹 الذكاء الاصطناعي 🔹 التمويل اللامركزي 🔹 الأصول الحقيقية 🔹 التمويل بالبيتكوين 🔹 البنية التحتية
لكن أكبر الأرباح غالباً ما تأتي من فهم الاتجاهات قبل أن تصبح عناوين رئيسية.
لهذا السبب، يستمر الملايين من المستخدمين في استكشاف التداول والتعلم من خلال واحدة من أكبر أنظمة الكريبتو في العالم.
السوق سيستمر في التحرك. السؤال بسيط
هل ستنظر إلى هذه اللحظة بعد عام وتتمنى أنك بدأت اليوم، أم أنك ستحتفل لأنك فعلت؟
$BNB $SPCXB $TSLAB
#باينانس #Crypto_Jobs🎯 إلى #بيتكوين #blockchain في #Web3 3 #Investing" ng #التمويل_اللامركزي #الذكاء_الاصطناعي #BTC #Cryptocom munity 🚀📈
لقد لاحظت منذ عدة أشهر أن موضوع الذكاء الاصطناعي كان دائمًا يتم مناقشته بنفس الطريقة.
نماذج أكبر.
عملاء أكثر ذكاءً.
زيادة في الأتمتة.
لأكون صادقًا، كان ذلك منطقيًا. ما يجذب الانتباه إلى الذكاء الاصطناعي هو جانبه المرئي.
يعني أنه كلما قضيت وقتًا أطول في التحقيق في الصناعة، كلما وجدت نفسي أغوص أعمق.
من يبني البنية التحتية؟
لأن الذكاء الاصطناعي يتطلب أساسًا يمكنه التوسع والتحقق من النتائج ودعم التطبيقات العملية بغض النظر عن مدى ذكائه.
لقد جذبتني <a>@OpenGradient </a> بسبب
الكتل التقليدية لم تكن مخصصة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي بل كانت مخصصة للمعاملات المالية. إنه مكلف وبطيء وتحدي لتوسيع استنتاج النموذج عبر جميع المدققين.
أولاً، تتخذ بنية OpenGradient الهجينة لحساب الذكاء الاصطناعي HACA نهجًا مختلفًا للمشكلة. يتم تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي بواسطة عقد الاستدلال. تحمي العقد الكاملة الشبكة وتتحقق من الأدلة. بالنسبة لاستنتاج LLM، يتولى بروتوكول الدفع x402 إدارة SDK بايثون و
تقدم عقد البيانات بيانات خارجية موثوقة.
في هذه الأثناء، يتم إدارة التخزين القابل للتوسع خارج السلسلة بشكل مستقل، مما يحرر الشبكة للتركيز على السرعة والكفاءة والقابلية للتحقق بدلاً من جعل كل عقدة تؤدي كل مهمة.
أود أن أقول إن قصة الذكاء الاصطناعي نفسها ليست ما يثير اهتمامي أكثر.
إنها تتعلق بالاستدامة.
غالبًا ما تتبع الأسواق العناوين المثيرة للذكاء الاصطناعي. لذلك، يظهر التاريخ أن المشاريع التي تخلق بنية تحتية يستمر المطورون في استخدامها بعد أن يهدأ الضجيج عادةً ما تكون الفائزين على المدى الطويل.
ثانيًا، يقترب مفهوم يتجاوز دورات الانتباه من خلال أدوات SDK بايثون من OpenGradient، والعمليات الآلية القابلة للتحقق، والتركيز على المطورين.
قد لا تكون السؤال الحقيقي هو
هل سيستمر الذكاء الاصطناعي في النمو؟
السؤال الفعلي هو
هل سيدرك السوق في النهاية قيمة البنية التحتية التي تدعم روايات الذكاء الاصطناعي أم أنه سيستمر في متابعتها؟ 👀
لأن المستقبل يتشكل في النهاية بواسطة الشبكات المستدامة بدلاً من الصيحات العابرة.
<a>#OPG $OPG </a>$SIREN $SPCXB
نماذج أكبر.
عملاء أكثر ذكاءً.
زيادة في الأتمتة.
لأكون صادقًا، كان ذلك منطقيًا. ما يجذب الانتباه إلى الذكاء الاصطناعي هو جانبه المرئي.
يعني أنه كلما قضيت وقتًا أطول في التحقيق في الصناعة، كلما وجدت نفسي أغوص أعمق.
من يبني البنية التحتية؟
لأن الذكاء الاصطناعي يتطلب أساسًا يمكنه التوسع والتحقق من النتائج ودعم التطبيقات العملية بغض النظر عن مدى ذكائه.
لقد جذبتني <a>@OpenGradient </a> بسبب
الكتل التقليدية لم تكن مخصصة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي بل كانت مخصصة للمعاملات المالية. إنه مكلف وبطيء وتحدي لتوسيع استنتاج النموذج عبر جميع المدققين.
أولاً، تتخذ بنية OpenGradient الهجينة لحساب الذكاء الاصطناعي HACA نهجًا مختلفًا للمشكلة. يتم تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي بواسطة عقد الاستدلال. تحمي العقد الكاملة الشبكة وتتحقق من الأدلة. بالنسبة لاستنتاج LLM، يتولى بروتوكول الدفع x402 إدارة SDK بايثون و
تقدم عقد البيانات بيانات خارجية موثوقة.
في هذه الأثناء، يتم إدارة التخزين القابل للتوسع خارج السلسلة بشكل مستقل، مما يحرر الشبكة للتركيز على السرعة والكفاءة والقابلية للتحقق بدلاً من جعل كل عقدة تؤدي كل مهمة.
أود أن أقول إن قصة الذكاء الاصطناعي نفسها ليست ما يثير اهتمامي أكثر.
إنها تتعلق بالاستدامة.
غالبًا ما تتبع الأسواق العناوين المثيرة للذكاء الاصطناعي. لذلك، يظهر التاريخ أن المشاريع التي تخلق بنية تحتية يستمر المطورون في استخدامها بعد أن يهدأ الضجيج عادةً ما تكون الفائزين على المدى الطويل.
ثانيًا، يقترب مفهوم يتجاوز دورات الانتباه من خلال أدوات SDK بايثون من OpenGradient، والعمليات الآلية القابلة للتحقق، والتركيز على المطورين.
قد لا تكون السؤال الحقيقي هو
هل سيستمر الذكاء الاصطناعي في النمو؟
السؤال الفعلي هو
هل سيدرك السوق في النهاية قيمة البنية التحتية التي تدعم روايات الذكاء الاصطناعي أم أنه سيستمر في متابعتها؟ 👀
لأن المستقبل يتشكل في النهاية بواسطة الشبكات المستدامة بدلاً من الصيحات العابرة.
<a>#OPG $OPG </a>$SIREN $SPCXB
Smarter AI models
70%
Ai infrastructure
18%
verification
6%
Develop ecosystem
6%
17 الأصوات • تمّ إغلاق التصويت
جديد: "استراتيجية" مايكل سايلور تشتري 1,587 بيتكوين بقيمة 105 مليون دولار. 🔥🔥🔥
ماسكسبيس $1 ترليون إيرادات 2030
$BTC $BNB
ماسكسبيس $1 ترليون إيرادات 2030
$BTC $BNB
سجّل الدخول لاستكشاف المزيد من المُحتوى