BILLIONAIRE_GAME

ببساطة:
@OpenLedger نحن نبني OpenLoRA لكي تتمكن العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي من العمل على نفس وحدة معالجة الرسوميات بدلاً من الحاجة إلى الكثير من الأجهزة المنفصلة.
هذا يساعد الذكاء الاصطناعي أن يكون أرخص، أسرع وأسهل في التوسع.
مثال سهل الفهم 👇
عادةً:
🤖 كل نموذج ذكاء اصطناعي
→ تحتاج إلى ذاكرة خاصة
→ تحتاج موارد خاصة
→ زيادة تكلفة الخادم بشكل كبير
لكن مع OpenLoRA:
⚡ العديد من النماذج تستخدم نفس البنية التحتية
⚡ تحميل المحول عند الحاجة
⚡ تقليل استخدام الذاكرة
⚡ الاستدلال لا يزال سريعاً

لقد كنت أفكر في شيء مؤخرًا. لسنوات، كانت مشاريع الكريبتو تتنافس بشكل أساسي على السرعة، والرموز الاقتصادية، والضجة. كل بلوكشين جديد كان يدعي أنه أسرع، وأرخص، أو أكثر قابلية للتوسع من الذي قبله. لكن الآن، أعتقد بصدق أن المنافسة الحقيقية تتغير.
الحرب الكبيرة القادمة في عالم الكريبتو ستكون حول تجربة المستخدم.
وعندما يتم دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكشين، تصبح معركة تجربة المستخدم أكثر أهمية.
الآن، معظم منصات العملات الرقمية المدعومة بالذكاء الاصطناعي لا تزال تبدو معقدة جدًا للمستخدمين العاديين. الناس بحاجة لتعلم المحافظ، وفهم الشبكات، والتعامل مع الرسوم، وربط الأدوات، وإدارة الأذونات، وفهم الواجهات التي غالباً ما تبدو مبنية فقط للمطورين. حتى المستخدمين المخضرمين في عالم الكريبتو أحيانًا يشعرون بالإحباط. فتخيل كم سيكون الأمر صعبًا لشخص يدخل Web3 للمرة الأولى.

صناعة الذكاء الاصطناعي تنمو بسرعة غير معقولة، لكن خلف الابتكار يكمن مشكلة كبيرة نادرًا ما يتحدث عنها الناس — ملكية البيانات ومكافآت المساهمين. اليوم، يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام كميات هائلة من البيانات التي ينتجها البشر، ومع ذلك، فإن الأشخاص الذين يخلقون تلك القيمة غالبًا ما يكونون غير مرئيين في النظام.
الكتّاب، الباحثون، المطورون، الفنانون، والمجتمعات على الإنترنت يمدون الإنترنت باستمرار بالمعلومات التي تصبح في النهاية مواد تدريب للذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن المنصات المركزية عادةً ما تلتقط معظم القيمة الاقتصادية بينما يتلقى المساهمون القليل أو لا شيء في المقابل. هذه الفجوة تصبح واحدة من أكبر المشاكل الهيكلية في مستقبل الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي يتطور أسرع من أي وقت مضى، لكن سؤال مهم لا يزال بلا إجابة: من يملك القيمة التي أنشأها الذكاء الاصطناعي؟ معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة يتم تدريبها باستخدام كميات ضخمة من البيانات التي أنشأتها المجتمع، ومع ذلك نادراً ما يتلقى المساهمون اعترافًا أو شفافيه أو مكافآت لدورهم في بناء هذه الأنظمة. هنا يأتي @OpenLedger ليقدم رؤية مختلفة تمامًا من خلال مفهوم "Datanets."
Datanets هي مجموعات بيانات لامركزية حيث يمكن للمجتمعات المساهمة والتحقق وتنظيم المعلومات معًا بدلاً من الاعتماد على الشركات المركزية للتحكم في كل شيء. بدلاً من التعامل مع بيانات المستخدمين كمورد مخفي، تحول OpenLedger المساهمة إلى جزء مرئي وقيّم من النظام البيئي. يمكن تتبع كل تحميل، عملية تحقق، ومساهمة بشفافية على السلسلة، مما يخلق بنية تحتية للذكاء الاصطناعي أكثر انفتاحًا.

لا يزال معظم الناس يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي فقط:
😂 الدردشة مع الروبوتات للإجابة عن الأسئلة
😂 كتابة التغريدات
😂 إنشاء الصور
لكن أعتقد أن التحول الحقيقي يحدث في مكان أكبر بكثير.
لأن الذكاء الاصطناعي يتطور ببطء إلى أنظمة يمكنها:
⚡ تنفيذ سير العمل
⚡ تنسيق الأدوات
⚡ مراقبة الأسواق
⚡ أتمتة الأبحاث
⚡ التحسين من خلال التغذية الراجعة
وعندما تكسب الذكاء الاصطناعي:
🧠 الذكاء
⚡ التنفيذ
🔗 التكاملات
💰 التنسيق الاقتصادي
…يتوقف عن التصرف كمساعد عادي.
يبدأ في أن يصبح نظامًا رقميًا مستقلًا.