AI sektöründeki yeni trendler: Buluttan yerel alanlara
Son zamanlarda yapay zeka sektörünü gözlemlediğimde, dikkat çekici bir eğilimin şekillendiğini görüyorum: Önceden büyük ölçekli hesaplama gücü ve devasa modellerin ana akım düşüncesine odaklanılırken, giderek yerel küçük modeller ve kenar hesaplama üzerinde yoğunlaşan yeni bir yön ortaya çıkıyor.
Bu trend, birçok alanda kendini göstermektedir. Örneğin, bir teknoloji devi tarafından piyasaya sürülen akıllı sistem 500 milyon cihazı kapsıyor; başka bir teknoloji şirketi, işletim sistemi için 3.3 milyar parametreye sahip özel bir küçük model geliştirdi; ayrıca araştırma kuruluşları, robotların çevrimdışı çalışma yeteneklerini keşfetmektedir.
Bulut AI ve yerel AI arasında rekabet odaklarında belirgin farklılıklar bulunmaktadır. Bulut AI esas olarak model boyutu ve eğitim veri miktarı ile rekabet ederken, mali güç temel rekabet avantajıdır. Buna karşılık, yerel AI mühendislik optimizasyonu ve senaryo uyumluluğuna daha fazla önem vererek, gizlilik koruma, güvenilirlik ve pratiklik açısından avantajlar sunmaktadır. Bu farklılık, genel modellerin belirli alanlarda uygulandığında ortaya çıkabilecek doğruluk sorunlarından kaynaklanmaktadır.
Bu trend, Web3 AI projelerine yeni fırsatlar sunuyor. Genel AI alanında, geleneksel teknoloji devleri kaynaklar, teknoloji ve kullanıcı tabanı avantajlarıyla neredeyse bir tekel oluşturmuş durumda. Ancak, yerelleştirilmiş modeller ve kenar bilişimi yeni alanlarında, blok zinciri teknolojisi önemli bir rol oynayabilir.
AI modelleri kullanıcı cihazlarında çalıştığında, çıktının doğruluğu nasıl sağlanır? Gizliliği korurken model işbirliği nasıl gerçekleştirilir? Bu sorular tam olarak blok zinciri teknolojisinin uzmanlık alanıdır.
Sektörde bazı yeni projeler ortaya çıkmaya başladı. Örneğin, bir şirket merkezi AI platformlarının veri tekelleşmesi ve belirsizlik sorunlarını çözmek amacıyla veri iletişim protokolü geliştirdi. Diğer bir proje ise beyin dalgası cihazları aracılığıyla gerçek insan verileri toplamakta, "yapay doğrulama katmanı" kurmakta ve önemli gelirler elde etmektedir. Bu projeler, yerel AI'nın güvenilirlik sorununu çözmeye çalışmaktadır.
Kısacası, yalnızca AI her cihaza gerçekten entegre edildiğinde, merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek bir ihtiyaç haline gelebilir.
Web3 AI projeleri için, kalabalık genel AI pazarında rekabet etmektense, yerelleştirilmiş AI dalgasına altyapı desteği sağlamak üzerine düşünmek daha akıllıca olabilir. Bu, daha umut verici bir gelişim yönü 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.
10 Likes
Reward
10
6
Repost
Share
Comment
0/400
SadMoneyMeow
· 07-22 17:41
Büyük kardeş AI'yi telefona soktu.
View OriginalReply0
rug_connoisseur
· 07-21 15:15
Kısa kısa, bu Uç Bilişim biraz kötü oldu.
View OriginalReply0
GasFeeLover
· 07-21 06:26
Ritim tamamen fırsatlarla dolu.
View OriginalReply0
gas_fee_therapist
· 07-19 18:39
Yerel AI hala tasarruf sağlıyor.
View OriginalReply0
OnChain_Detective
· 07-19 18:27
desen tespit edildi: kenar bilişim = daha fazla saldırı vektörü... dikkatli kal anon
Yapay Zeka Yeni Eğilimleri: Buluttan Yerel Ortama Web3 Projeleri için Yeni Fırsatlar Açmak
AI sektöründeki yeni trendler: Buluttan yerel alanlara
Son zamanlarda yapay zeka sektörünü gözlemlediğimde, dikkat çekici bir eğilimin şekillendiğini görüyorum: Önceden büyük ölçekli hesaplama gücü ve devasa modellerin ana akım düşüncesine odaklanılırken, giderek yerel küçük modeller ve kenar hesaplama üzerinde yoğunlaşan yeni bir yön ortaya çıkıyor.
Bu trend, birçok alanda kendini göstermektedir. Örneğin, bir teknoloji devi tarafından piyasaya sürülen akıllı sistem 500 milyon cihazı kapsıyor; başka bir teknoloji şirketi, işletim sistemi için 3.3 milyar parametreye sahip özel bir küçük model geliştirdi; ayrıca araştırma kuruluşları, robotların çevrimdışı çalışma yeteneklerini keşfetmektedir.
Bulut AI ve yerel AI arasında rekabet odaklarında belirgin farklılıklar bulunmaktadır. Bulut AI esas olarak model boyutu ve eğitim veri miktarı ile rekabet ederken, mali güç temel rekabet avantajıdır. Buna karşılık, yerel AI mühendislik optimizasyonu ve senaryo uyumluluğuna daha fazla önem vererek, gizlilik koruma, güvenilirlik ve pratiklik açısından avantajlar sunmaktadır. Bu farklılık, genel modellerin belirli alanlarda uygulandığında ortaya çıkabilecek doğruluk sorunlarından kaynaklanmaktadır.
Bu trend, Web3 AI projelerine yeni fırsatlar sunuyor. Genel AI alanında, geleneksel teknoloji devleri kaynaklar, teknoloji ve kullanıcı tabanı avantajlarıyla neredeyse bir tekel oluşturmuş durumda. Ancak, yerelleştirilmiş modeller ve kenar bilişimi yeni alanlarında, blok zinciri teknolojisi önemli bir rol oynayabilir.
AI modelleri kullanıcı cihazlarında çalıştığında, çıktının doğruluğu nasıl sağlanır? Gizliliği korurken model işbirliği nasıl gerçekleştirilir? Bu sorular tam olarak blok zinciri teknolojisinin uzmanlık alanıdır.
Sektörde bazı yeni projeler ortaya çıkmaya başladı. Örneğin, bir şirket merkezi AI platformlarının veri tekelleşmesi ve belirsizlik sorunlarını çözmek amacıyla veri iletişim protokolü geliştirdi. Diğer bir proje ise beyin dalgası cihazları aracılığıyla gerçek insan verileri toplamakta, "yapay doğrulama katmanı" kurmakta ve önemli gelirler elde etmektedir. Bu projeler, yerel AI'nın güvenilirlik sorununu çözmeye çalışmaktadır.
Kısacası, yalnızca AI her cihaza gerçekten entegre edildiğinde, merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek bir ihtiyaç haline gelebilir.
Web3 AI projeleri için, kalabalık genel AI pazarında rekabet etmektense, yerelleştirilmiş AI dalgasına altyapı desteği sağlamak üzerine düşünmek daha akıllıca olabilir. Bu, daha umut verici bir gelişim yönü olabilir.