Sahara AI-hinta

Kaikki kysyvät: "Mikä on seuraava Solana?" Tässä on 3 testiverkkovaiheen L1:tä, joita et voi sivuuttaa: Monadi – Solana-nopeus, mutta EVM-yhteensopiva BlockDAG – DAG-arkkitehtuuri, mieletön skaalautuvuus Sahara AI – tekoälynatiivi ketju, joka on rakennettu todellisille agenteille Niitä ei ole vielä listattu. Olet vielä aikaisin. 👀

Ei, USC:llä on toinen professori Web3:n kokoamiseksi! Sahara on ollut erittäin vaikuttava TGE:stä lähtien, ja esittelin perustaja Sean Renin USC:n professoriksi nuorena. Nyt täällä ovat myös toinen USC:n dekaani, professori Salman Avestimehr ja hänen oppilaansa, tohtori Aiden He. Sukelletaan sisään! ⬇️ Jos lohkoketjussa on edelleen holtittomia ihmisiä, rehellisesti sanottuna tekoälyä ei harrasta juuri lainkaan siviilejä. Ei ole mitään keinoa, teollisuutta on ohjattava tieteellisellä tutkimuksella, ja akateemisten saavutusten muuttaminen kaupallisiksi tuotteiksi on lyhin tie tieteellisiin ja teknologisiin innovaatioihin, jotka ovat erityisen yleisiä Bay Areassa. Mitä tulee Salman Avestimehriin ja Aiden Heen, monet Web3-piirissä olevat ihmiset eivät tiedä siitä, mutta tekoälypiirissä, vaikka et tietäisikään sitä, olet luultavasti kuullut FedML:stä ja käyttänyt sitä. FedML on lähes yleisimmin käytetty avoimen lähdekoodin koneoppimiskehys, joka keskittyy federoituun oppimiseen, hajautettuun koulutukseen ja mallien käyttöönottoon. Githubissa FedML:llä on 3 900+ tähteä, 755 haarukkaa ja 66 avustajaa. FedML on laajalti käytössä akateemisessa maailmassa ja teollisuudessa, ja sillä on 50+ aiheeseen liittyvää artikkelia ja se on voittanut NeurIPS 2020 Best Paper Award -palkinnon. Tämän kehyksen perustaja on tohtori Aiden He, tietojenkäsittelytieteen tohtori Etelä-Kalifornian yliopistosta, joka on työskennellyt tutkijana Metassa, Googlessa ja Amazonissa koneoppimiseen liittyvissä projekteissa. Aiden He:n mentori Salman Avestimehr on alan raskassarjalainen, USC:n dekaaniprofessori, jolla on 18 000+ viittausta ja presidentti Ma Obama PECASE -palkinnon voittaja, sekä USC-Amazon Center for Trusted AI -keskuksen perustajajohtaja, jossa hän johtaa informaatioteorian ja koneoppimisen tutkimuslaboratoriota. FedML:stä TensorOperaan ja nykypäivän @ChainOpera_AI mentori ja harjoittelija ovat työskennelleet yhdessä yrityksen perustamiseksi, sitoutuneet tarjoamaan AI Agent- ja GenAI-infrastruktuuripalveluita yrityksille ja kehittäjille ja keränneet tähän mennessä 17 miljoonaa dollaria. Mikä on ChainOpera? Ymmärrä vain, että se on hajautettu tekoälykäyttöjärjestelmä, joka on rakennettu supertekoälysovellusten ja täyden pinon tekoälyinfrastruktuurin päälle, mukaan lukien: ▰ Luovan talouden järjestelmä tekoälyagenttien kehittämiseen, jakeluun ja kaupallistamiseen ▰ Mallin koulutus ja päättelyarkkitehtuuri, joka perustuu hajautettuun GPU:hen ytimenä ▰ Tue tekoälynatiiveja lohkoketjuja todennettavissa olevilla omistajuus- ja tokenisointikannustimilla ChainOpera integroi orgaanisesti käyttäjät, kehittäjät ja infrastruktuurin tarjoajat jakamistalousmallin avulla ja rekonstruoi tavan, jolla tekoäly luodaan ja jaetaan, avoin, yhteistyöhön perustuva ja tokenoitava, mikä on tavoite. Miten ChainOpera-järjestelmä on rakennettu ChainOpera on luultavasti yksi monimutkaisimmista projekteista, joita olen koskaan nähnyt, lähinnä siksi, että tuotteita on liikaa ja alustavassa laskennassa on yli 10 tuotetta, mutta nämä tuotteet ovat itse asiassa vauhtipyöriä tekoälyn tuotannon ja kulutuksen ympärillä. AI-päätesovelluskerros: Tämä on käyttäjäkerros, jossa on yli 150 000 maksullista päivittäistä aktiivista käyttäjää, ja se sijoittuu BNB-ekosysteemin neljän parhaan hajautetun sovelluksen joukkoon, mikä tarjoaa käyttäjille yhtenäisen sisäänpääsyn satoihin tekoälyagentteihin, jotka kattavat kryptotapahtumat, maksut, tuottavuuden ja muut skenaariot Agent Development Platform Layer: Tarjoaa kokonaisvaltaisia ratkaisuja modulaaristen työkalujen ja sovellusliittymien avulla, jotka tukevat kehittäjiä tekoälyagenttien nopeassa luomisessa, käyttöönotossa ja kaupallistamisessa Federated AI Infrastructure Layer: Hajautettu taustajärjestelmä, joka integroi federoidun oppimisen, hajautetun tietojenkäsittelyn ja ketjun sisäiset varmennustekniikat tekoälyagenttien toimintojen tehostamiseksi ja kannustamiseksi Onko ChainOperassa myös vauhtipyörä? Kyllä, vauhtipyörä taas. ChainOperan tavoitteena on tehdä hajautettujen supertekoälyagenttien rakentamisesta helppoa kaikille, joten sen vauhtipyörä on ekologisten roolien ympärille suunniteltu tuotematriisi. Tavalliset käyttäjät voivat käyttää kryptovaluuttaa kuluttaakseen tekoälypalveluita pyynnöstä, ja jos he pystyvät tarjoamaan tietoja, he voivat helposti saada kannustimia tai käydä kauppaa suoraan kaupankäyntimarkkinoilla. Sisällöntuottajat voivat panostaa tunnuksia agenttien rekisteröinnin ja käyttöönoton viimeistelemiseksi, ja jos käyttäjiä kulutetaan, he voivat saada jaon suoraan. Alimmalla tasolla GPU-louhijoiden ja token-panostajien on yhdessä ylläpidettävä järjestelmän normaalia toimintaa ja turvallisuutta. / ChainOperalla on syvä akateeminen ja tekninen tausta, ja FedML:llä ja TensorOperalla on myös pitkäaikainen kertyminen, ja tuote on lanseerattu todellisilla käyttäjillä, asiakkailla ja tuloilla. IDG, Amber, Finality ja Modular Capital ovat myös tarjonneet pääomatukea, ja niillä on syvät siteet alan Babyloniin, EigenLayeriin ja Sahara AI:hen. Kaiken kaikkiaan se on erinomainen opiskelija, ja se on myös linjassa nykyisen valtavirran narratiivin ja suosikkielementtien kanssa, mihin kannattaa kiinnittää huomiota. Tämä on pehmeän ytimen tieteen popularisointi, tämän artikkelin kautta voit ymmärtää seuraavat tiedot: ▰ Mikä on FedML? ▰ Kuinka ChainOpera rakentaa hajautetun tekoälykäyttöjärjestelmän ▰ Mestari ja harjoittelija yhdistävät voimansa, ja heidän voittonsa katkeavat (ei Kirjoittaja: anymose | Pehmoporno populaaritieteellinen kirjailija <全文完>. . * Tämä artikkeli on tarkoitettu vain populaaritieteelliseen käyttöön, eikä se ole sijoitusneuvoja, muista aina DYOR!