إذا قمت بتفكيك معظم ما يسمى ب "سلاسل الذكاء الاصطناعي العامة" ، فستجد أنها أكثر مجرد سلسلة مع طبقة حوافز أو طبقة ضبط دقيقة ، ولا تزال بيانات التدريب وتخزين النموذج مركزية ، بالمعنى الدقيق للكلمة ، لا يمكن اعتبارها إلا "طبقة شبه الذكاء الاصطناعي 1" أو حتى "طبقة الذكاء الاصطناعي الزائفة 1". يتمثل الاختلاف الأكبر بين 0G @0G_labs في أن اللامركزية الشاملة ليست فقط حوافز وتنسيق اقتصاديين ، ولكنها أيضا تعمل على نمطية تخزين البيانات والتدريب على النماذج والاستدلال وأسواق الطاقة الحوسبية وتنفيذها في المرافق الأساسية اللامركزية. تنعكس النقاط البارزة في 0G بشكل أساسي في ثلاث نقاط: 1️⃣ التصميم المعياري: من سلسلة 0G والتخزين و DA إلى عقد الحوسبة والسوق والمحاذاة ، يمكن لكل طبقة أن تعمل بشكل مستقل أو مرن لتحل وترقيتها للتكيف مع تكرارات تقنية الذكاء الاصطناعي المستقبلية. 2️⃣ مزايا التخزين والأداء: تم تحسين تخزين 0G لقراءة الذكاء الاصطناعي عالي التردد وكتابته ، وهو أفضل بكثير من التجربة البطيئة ل IPFS / Filecoin ، وهو حقا تخزين لامركزي يمكنه حمل نماذج الذكاء الاصطناعي والبيانات واسعة النطاق. 3️⃣ البناء والتنفيذ البيئي: مع أكثر من 300+ مشروع بالتعاون ، أنتجت شبكة الاختبار مئات الملايين من التفاعلات ، ويتم فرض منطق المقارنة المعيارية ل BitTensor + ، مع إمكانات بيئية كبيرة. 0G ليس شعارا فارغا ل "الذكاء الاصطناعي + blockchain" ، ولكنه يكمل حقا اللغز الرئيسي لطبقة الذكاء الاصطناعي 1! #starboard