"Miksi olen optimistinen sen suhteen, että @Mira_Network tulee häikäisevä uusi tähti tulevaisuuden tekoälyradalla?" Koska edellinen artikkeli esitteli vain Miran osallistumismenetelmiä, monet ystävät luulivat virheellisesti, että olin optimistinen sen suhteen Yapper-pisteiden kokoamiseksi, mutta itse asiassa olen henkilökohtaisesti hyvin optimistinen itse Miran projektin ja sen tulevan kehityksen suhteen. Ensinnäkin, jos olet lukenut edellisen artikkelini, sinun pitäisi tietää, että olen henkilökohtaisesti erittäin optimistinen lohkoketjun tekoälyradan tulevan kehityksen suhteen, mukaan lukien pieni studioni nyt seulomaan projekteja osallistuakseen, mikä on myös pääasiassa tekoälyn suuntaan. ✍️ Joten miksi olen niin nousujohteinen AI+web3:n suhteen? Ensinnäkin puhutaan siitä, miksi olen optimistinen tekoälyn suhteen. Lohkoketjun dataa ei voi peukaloida ja jäljittää, mikä voi tarjota tekoälylle laadukkaita ja uskottavia tietolähteitä. Tekoäly voi käsitellä tehokkaasti valtavia tietomääriä, mikä tuo älykkään automaattisen päätöksenteon ja hallinnon optimoinnin ketjun järjestelmiin. Voidaan sanoa, että tekoälyn ja lohkoketjun välillä on luonnollinen täydentävä suhde. Tekoälyn kehittyminen valon nopeudella ja laaja hyväksyntä viimeisen kahden vuoden aikana on kuitenkin ollut jotain, mitä lohkoketjuteknologia ei ole pystynyt saavuttamaan yli vuosikymmeneen. Jos lohkoketju on ratkaissut ongelman "kuinka tehdä yhteistyötä ilman luottamusta" viimeisen vuosikymmenen aikana. Seuraavan vuosikymmenen aikana se kohtaa ongelman "kuinka tehdä yhteistyötä tehokkaasti, älykkäästi ja itsenäisesti monimutkaisessa ympäristössä". Tässä tekoäly tulee kuvaan. Olipa kyse ketjun sisäisistä mallimarkkinapaikoista, älylompakoista, tekoälytarkastuksista, ennakoivasta hallinnosta tai täysin autonomisista tekoälyagenttiverkoista, lohkoketjut tarvitsevat tekoälyä tullakseen älykkäämmäksi, turvallisemmaksi ja käyttäjäystävällisemmäksi. Voidaan sanoa, että tekoälyrata on tällä hetkellä yksi alan huolestuttavimmista radoista Solana järjesti alkuvuodesta AI Hackathonin, johon osallistui yli 400 projektia, ja myös erilaisten tekoälykonseptien tokenit saivat aikaan innostuksen aallon. BSC Chain ilmoitti myös tekoälyystävällisen lohkoketjun luomisesta, joka tarjoaa joukon ratkaisuja tekoälyagenteille ja järjestää jatkuvasti tekoälyhakkereita tukemaan erinomaisia projekteja. Binance Alpha Tällä hetkellä yli 30 % BSC-ketjun tuottamista tokeneista on tekoälykonsepteja. Myönnettäköön, että monet aiemman villityksen tekoälykonseptien lipun alla olevat tokenit eivät poikenneet pohjimmiltaan meemeistä, mutta kuten CZ @cz_binance mainitsi twiitissä: Todelliset rakentajat jäävät hypen jälkeen. Suurten aaltojen jälkeen projektit, jotka jatkavat asioiden tekemistä, ovat todellista kultaa. ✍️ Koska olet niin optimistinen tekoälyn kehityksen suhteen lohkoketjussa, miksi luulet, että @Mira_Network on häikäisevä uusi tähti tekoälyn radalla tulevaisuudessa? Ensinnäkin Mira on hajautettu tekoälyinfrastruktuuri, joka on omistettu rakentamaan konsensuskerros tekoälyn tulostulosten synnyttämien illuusioiden ja harhavirheiden ratkaisemiseksi, mikä on vielä suhteellisen uutta suhteellisen ruuhkaisella tekoälyradalla. Mitä hallusinaatiot ja ennakkoluulot sitten ovat? Voimme ajatella tekoälyä lapsena, ja joskus se antaa vastuuttomia, poikkeavia ja "lapsellisia" vastauksia täydentääkseen vastaamisen, jota kutsumme hallusinaatioiksi. Samaan aikaan tekoälyn koulutusprosessissa koulutusdata on väistämättä saattanut luoda maantieteellisistä tekijöistä ja muista tekijöistä johtuvia vääristymiä ja eriarvoisuutta, ja tekoäly menettää huomaamattomasti neutraaliutensa kasvuprosessissa, mikä johtaa systeemisiin virheisiin tai syrjiviin tuloksiin, joita kutsumme puolueellisuudeksi. Ennakkoluulot kasaantuvat vähitellen, ja niitä on vaikeampi tunnistaa kuin hallusinaatioita, ja uhka informaatioekologialle on salakavalampi ja vaarallisempi. Tekoälyjärjestelmien ennakkoluulojen ja illuusioiden vähentämiseksi Mira Network tarjoaa ratkaisun ottamalla käyttöön hajautetun konsensusmekanismin. Tämän mekanismin avulla useat riippumattomat tekoälymallit voivat tarkistaa jokaisen tulosteen ja varmistaa, että lopputulos on lähellä oikeudenmukaisuutta ja tarkkuutta. Mira purkaa tekoälyn tulosteen itsenäisiksi faktalauselmiksi, jotka ristiintarkistetaan solmuoperaattoreiden, kuten Miran, tarjoamilla heterogeenisillä malleilla ja jotka vaativat yli 2/3 solmuista läpäisemään. Tämä monimallinen konsensustietoisuus ei ainoastaan lisää tekoälyn luotettavuutta, vaan myös edistää oikeudenmukaista päätöksentekoprosessia. Miran viime kuussa julkaistun tutkimusraportin mukaan Mira on onnistuneesti optimoinut tekoälyn tuotoksen luotettavuuden hajautetun mallin konsensusmekanismin avulla, ja sen varmennuskerros voi parantaa tekoälyfaktojen tarkkuutta skenaarioissa, kuten rahoituksessa ja koulutuksessa, 70 prosentista 96 prosenttiin. Mielestäni Miran tavoitteena on ratkaista iso ongelma, ja hän yrittää ratkaista tekoälyn illuusioita ja ennakkoluuloja laajentaakseen tekoälyn käyttötapauksia. Ajatus ongelman ratkaisemisesta on myös uusi, sillä lohkoketjun hajautettuja solmuja ja kannustinmekanismia käytetään ratkaisujen tarjoamiseen tekoälylle. Kunnianhimoisia aiheita on vaikea toteuttaa, mutta ne tuovat myös lisää mahdollisuuksia arvon hyödyntämiseen. Markkinoiden tämänhetkinen TGE:n arvostus on noin 500 miljoonaa, mikä on mielestäni hyvin aliarvioitua, ja Miran potentiaali on paljon enemmän, mikä on pitkän aikavälin seurannan arvoista. Jos olet myös optimistinen Miran tulevaisuuden potentiaalin suhteen, edellisessä artikkelissa esittelin yksityiskohtaisesti 5 tapaa osallistua Miran panokseen tässä vaiheessa mahdollisten hyötyjen saamiseksi tulevaisuudessa, tervetuloa kaikki ystävät olemaan vuorovaikutuksessa minun ja Gmiran kanssa yhdessä! Ole hyvä ja siirry eteenpäin: #Mira #gmira @MiraNetworkCN