Son zamanlarda AI sektöründe ilginç bir gelişim trendi ortaya çıkıyor: önceden büyük ölçekli hesaplama gücü ve devasa modellere odaklanırken, giderek yerel küçük modellere ve kenar hesaplamaya yönelik bir dal ortaya çıkıyor. Bu değişimi birçok işaretten gözlemlemek mümkün, örneğin Apple Intelligence birçok cihazı kapsıyor, Microsoft Windows 11 için özel küçük bir model sundu, Google DeepMind da robotların çevrimdışı çalışmasını araştırıyor.
Bulut AI ve yerel AI arasında rekabet odaklarında belirgin farklılıklar bulunmaktadır. Bulut AI, esas olarak parametre ölçeği ve eğitim verileri ile rekabet ederken, mali güç temel rekabet avantajıdır. Yerel AI ise mühendislik optimizasyonu ve senaryo uyumuna daha fazla önem vermekte, gizlilik koruma, güvenilirlik ve pratiklik açısından avantajlar sunmaktadır. Bu durum, genel modellerin yanılsama sorunlarının belirli alanlardaki uygulamalarını ciddi şekilde etkileyebilmesinden kaynaklanmaktadır.
Bu trend, Web3 AI projelerine yeni fırsatlar sundu. Geçmişte, genel yetenekler yarışında, geleneksel büyük teknoloji şirketleri mutlak bir avantaja sahipti ve Web3 projeleri bununla başa çıkmakta zorlanıyordu. Ancak yerelleştirilmiş modeller ve kenar hesaplamanın yeni düzeninde, blok zinciri teknolojisinin avantajları belirgin hale gelmeye başladı.
Kullanıcı cihazlarında AI modelleri çalışırken, çıktı sonuçlarının doğruluğu nasıl sağlanır? Gizliliği korurken model iş birliği nasıl gerçekleştirilir? İşte bunlar, blok zinciri teknolojisinin uzmanlık alanlarıdır. Bazı yeni Web3 AI projeleri bu sorunlara odaklanmaya başladı; örneğin, merkezi AI platformlarının veri tekelleşmesi sorununu çözmek için veri iletişim protokolleri geliştirmek veya gerçek insan verilerini toplamak için beyin dalgası cihazları kullanarak "yapay doğrulama katmanı" oluşturmak gibi.
Diyebilirsiniz ki, yalnızca AI gerçekten her cihaza "yayılmaya" başladığında, merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek bir ihtiyaç haline gelebilir. Web3 AI projeleri için, genel alanlarda rekabet etmeye devam etmek yerine, yerelleşmiş AI dalgasına nasıl altyapı desteği sağlayacaklarını ciddi şekilde düşünmek, belki de daha umut verici bir yön olabilir.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
17 Likes
Reward
17
5
Share
Comment
0/400
rugpull_survivor
· 08-05 00:07
Küçük yatırımcıların saçlarını yolması gibi geliyor.
View OriginalReply0
MentalWealthHarvester
· 08-04 10:31
Ha, Bilgi İşlem Gücü ev kullanıma geri dönsün, bu tarzı seviyorum.
AI sektörü yeni trendler: Buluttan yerelleşmiş Web3 projeleri yeni fırsatlar sunuyor
AI sektöründeki trendler: Buluttan yerelleşmeye
Son zamanlarda AI sektöründe ilginç bir gelişim trendi ortaya çıkıyor: önceden büyük ölçekli hesaplama gücü ve devasa modellere odaklanırken, giderek yerel küçük modellere ve kenar hesaplamaya yönelik bir dal ortaya çıkıyor. Bu değişimi birçok işaretten gözlemlemek mümkün, örneğin Apple Intelligence birçok cihazı kapsıyor, Microsoft Windows 11 için özel küçük bir model sundu, Google DeepMind da robotların çevrimdışı çalışmasını araştırıyor.
Bulut AI ve yerel AI arasında rekabet odaklarında belirgin farklılıklar bulunmaktadır. Bulut AI, esas olarak parametre ölçeği ve eğitim verileri ile rekabet ederken, mali güç temel rekabet avantajıdır. Yerel AI ise mühendislik optimizasyonu ve senaryo uyumuna daha fazla önem vermekte, gizlilik koruma, güvenilirlik ve pratiklik açısından avantajlar sunmaktadır. Bu durum, genel modellerin yanılsama sorunlarının belirli alanlardaki uygulamalarını ciddi şekilde etkileyebilmesinden kaynaklanmaktadır.
Bu trend, Web3 AI projelerine yeni fırsatlar sundu. Geçmişte, genel yetenekler yarışında, geleneksel büyük teknoloji şirketleri mutlak bir avantaja sahipti ve Web3 projeleri bununla başa çıkmakta zorlanıyordu. Ancak yerelleştirilmiş modeller ve kenar hesaplamanın yeni düzeninde, blok zinciri teknolojisinin avantajları belirgin hale gelmeye başladı.
Kullanıcı cihazlarında AI modelleri çalışırken, çıktı sonuçlarının doğruluğu nasıl sağlanır? Gizliliği korurken model iş birliği nasıl gerçekleştirilir? İşte bunlar, blok zinciri teknolojisinin uzmanlık alanlarıdır. Bazı yeni Web3 AI projeleri bu sorunlara odaklanmaya başladı; örneğin, merkezi AI platformlarının veri tekelleşmesi sorununu çözmek için veri iletişim protokolleri geliştirmek veya gerçek insan verilerini toplamak için beyin dalgası cihazları kullanarak "yapay doğrulama katmanı" oluşturmak gibi.
Diyebilirsiniz ki, yalnızca AI gerçekten her cihaza "yayılmaya" başladığında, merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek bir ihtiyaç haline gelebilir. Web3 AI projeleri için, genel alanlarda rekabet etmeye devam etmek yerine, yerelleşmiş AI dalgasına nasıl altyapı desteği sağlayacaklarını ciddi şekilde düşünmek, belki de daha umut verici bir yön olabilir.