Aethir Utiliza Ethereum para Oferta de GPU como Serviço

A geração aumentada por recuperação (RAG) emergiu como um método fundamental para integrar grandes modelos de linguagem (LLMs) em aplicações comerciais especializadas, permitindo a infusão de dados proprietários nas respostas do modelo. Apesar de sua eficácia durante a fase de prova de conceito (POC), os desenvolvedores frequentemente enfrentam quedas significativas de precisão ao transitar o RAG para a produção. Esse problema é particularmente pronunciado durante a fase de recuperação, onde o objetivo é buscar com precisão o contexto mais relevante para uma determinada consulta, uma métrica conhecida como recordação de contexto. Este artigo explora estratégias para aprimorar a recordação de contexto por meio da personalização e ajuste fino de modelos de incorporação, melhorando, em última análise, o desempenho do RAG em aplicações do mundo real. O RAG opera em duas etapas principais: recuperação e geração. Na fase de recuperação, o modelo converte texto em vetores, indexa, recupera e reclassifica esses vetores para identificar as melhores correspondências. No entanto, falhas nessa fase podem levar a contextos relevantes perdidos, resultando em uma menor recordação de contexto e saídas de geração menos precisas. Uma solução eficaz é adaptar o modelo de incorporação, que é projetado para entender as relações entre dados textuais, para produzir incorporações específicas para o conjunto de dados em uso. Esse ajuste fino permite que o modelo gere vetores semelhantes para frases semelhantes, aprimorando sua capacidade de recuperar contextos altamente relevantes para a consulta. Para melhorar a recordação de contexto, é essencial preparar um conjunto de dados personalizado que reflita os tipos de consultas que o modelo encontrará. Isso envolve extrair uma variedade de perguntas da base de conhecimento, parafraseá-las para variabilidade e organizá-las por relevância. Além disso, a construção de um conjunto de dados de avaliação ajuda a avaliar o desempenho do modelo em um cenário realista. Ao empregar um Avaliador de Recuperação de Informação, os desenvolvedores podem medir métricas como Recall@k e Precision@k para avaliar a precisão da recuperação. Em última análise, o ajuste fino do modelo de incorporação pode levar a melhorias substanciais na recordação de contexto, garantindo que o RAG permaneça preciso e confiável em ambientes de produção.

A Theta anunciou uma parceria significativa com a Universidade Nacional de Seul (SNU), a principal instituição acadêmica da Coreia do Sul, para aprimorar a pesquisa em IA por meio de sua plataforma EdgeCloud. Esta colaboração beneficiará especificamente o Laboratório AIoT da SNU, dirigido pelo Professor Associado Hyung-Sin Kim, conhecido por sua expertise em Ambient AI e sistemas IoT. A parceria visa acelerar a pesquisa em áreas como inovações em saúde impulsionadas por IA e processamento de dados em tempo real, aproveitando os avançados recursos de GPU em nuvem híbrida da Theta. A SNU, fundada em 1946, é reconhecida por sua excelência em várias disciplinas e está consistentemente classificada entre as melhores universidades da Ásia. Desde o lançamento do EdgeCloud em junho, a Theta ganhou destaque tanto nos círculos acadêmicos dos EUA quanto da Coreia, formando parcerias com várias instituições prestigiadas, incluindo a Universidade de Oregon e a KAIST. O Laboratório AIoT da SNU já fez contribuições notáveis para o campo, com o Professor Kim liderando esforços que receberam numerosos prêmios e subsídios de pesquisa de alto impacto. As conquistas recentes incluem prêmios em conferências e competições importantes, demonstrando o compromisso do laboratório em avançar nas tecnologias de IA e IoT. A integração da infraestrutura da Theta deve ainda mais aprimorar as capacidades do laboratório no desenvolvimento de modelos adaptativos que priorizam a privacidade dos dados e insights de saúde em tempo real. O Professor Kim expressou entusiasmo sobre a colaboração, destacando como a infraestrutura de IA descentralizada da Theta irá redefinir o cenário de GPU e possibilitar avanços inovadores em aplicações de Ambient AI e IoT. Esta parceria não apenas reforça o compromisso da Theta em apoiar pesquisas de IA de classe mundial, mas também posiciona a empresa como um jogador-chave no cenário acadêmico, com aspirações de integrar mais instituições de alto nível na Ásia e na América do Norte. À medida que a Theta continua a expandir sua influência, a colaboração com a SNU marca um passo crucial para fomentar aplicações inovadoras no mundo real nos domínios de IA e IoT.

Em um desenvolvimento empolgante para a interseção de IA e blockchain, a VentureMind AI anunciou uma parceria com a Theta EdgeCloud. Esta colaboração visa aproveitar os recursos de computação e streaming descentralizados e de baixa latência da Theta para aprimorar as capacidades da VentureMind AI. Ao integrar o EdgeCloud, a VentureMind AI poderá escalar suas ferramentas de IA, otimizar a renderização de vídeos e oferecer controle de robótica em tempo real, melhorando significativamente suas ofertas de serviços em setores como construção e segurança. Esta parceria marca um passo significativo na criação de um ecossistema abrangente que une inovação em IA com finanças descentralizadas e robótica avançada. A VentureMind AI é uma plataforma pioneira que permite aos usuários criar, cunhar e negociar ferramentas de IA como NFTs, proporcionando uma camada única de propriedade e potencial de renda. A plataforma também apresenta um construtor de Agentes Autônomos personalizado, permitindo que os usuários lancem comunidades tokenizadas e gerenciem atividades de criação de mercado. Desde sua criação em junho de 2023, o EdgeCloud ganhou tração em ambientes acadêmicos e empresariais, com instituições como a Universidade Nacional de Seul e empresas como a GenAI search Liner utilizando sua infraestrutura para avançar na pesquisa e aplicações de IA. Com a integração da Theta EdgeCloud, a VentureMind AI está pronta para redefinir possibilidades nos domínios de IA, robótica e Web3. A parceria facilitará computação escalável para inovação em IA, controle confiável de robótica, processamento de vídeo econômico e integração aprimorada para NFTs e ferramentas autônomas. Fundada por Jermaine Anugwom, a VentureMind AI evoluiu rapidamente de uma coleção de ferramentas de IA especializadas para uma plataforma robusta que incorpora tecnologia blockchain e tokenomics, posicionando-se como líder no emergente cenário do Web3.

A integração da tecnologia IoT na agricultura está transformando o setor, permitindo que os agricultores tomem decisões informadas e baseadas em dados que aumentam a produtividade e a sustentabilidade. O mercado global de agricultura inteligente está projetado para alcançar US$ 20 bilhões até 2026, impulsionado pela crescente adoção de soluções IoT nas fazendas. Essas tecnologias otimizam vários aspectos do manejo de culturas e gado, ajudando os agricultores a reduzir custos enquanto melhoram os rendimentos e a gestão ambiental. À medida que os dispositivos IoT proliferam, eles oferecem vantagens significativas, incluindo a automação da gestão de recursos e a coleta de dados em tempo real sobre fatores críticos como clima e condições do solo. Dispositivos IoT como estações meteorológicas e sensores de solo desempenham um papel fundamental na agricultura inteligente. As estações meteorológicas fornecem dados essenciais sobre temperatura, umidade e precipitação, permitindo que os agricultores façam ajustes oportunos nos cronogramas de irrigação e plantio. Sensores de solo oferecem insights em tempo real sobre níveis de umidade, otimizando o uso de água e estratégias de fertilização. Além disso, colares de monitoramento de gado garantem a gestão proativa da saúde e localização dos animais. Ao automatizar a irrigação e a distribuição de recursos com base em dados em tempo real, os agricultores podem conservar recursos e melhorar a saúde das culturas, levando, em última análise, ao aumento da lucratividade. A plataforma da Chirp aumenta a eficácia desses dispositivos IoT integrando-os em um sistema coeso gerenciado a partir de um único painel. A incorporação da tecnologia blockchain fortalece ainda mais a gestão de dados, garantindo armazenamento seguro e à prova de adulteração, além da rastreabilidade das vastas quantidades de informações geradas pelos dispositivos IoT. Os mineradores Blackbird da Chirp fornecem conectividade de longo alcance para esses dispositivos, facilitando a transmissão confiável de dados em grandes áreas sem a necessidade de conexões individuais à internet. Essa integração perfeita da tecnologia IoT posiciona a Chirp como um parceiro vital para os agricultores, capacitando-os a enfrentar desafios e aproveitar novas oportunidades no cenário agrícola em evolução.

O Digital Currency Group (DCG), sob a liderança de Barry Silbert, lançou oficialmente a Yuma, uma nova subsidiária destinada a promover a inovação dentro da rede de IA descentralizada do Bittensor. A missão da Yuma é equipar startups e empresas com os recursos necessários para desenvolver, treinar e utilizar inteligência artificial em um framework descentralizado. Central para o ecossistema do Bittensor está o token $TAO, que incentiva a participação recompensando os contribuintes por seu poder computacional e a qualidade de seu trabalho. Esse modelo não apenas incentiva a eficiência, mas também fomenta a colaboração entre os usuários, tornando-se uma alternativa atraente aos sistemas de IA centralizados tradicionais dominados por grandes empresas de tecnologia. A Yuma foi projetada para apoiar vários projetos impulsionados por IA que podem ganhar recompensas através da rede do Bittensor. A empresa oferece dois modelos de parceria distintos: um programa de aceleradora voltado para startups e empresas estabelecidas, e um incubador de sub-rede que facilita a criação de novos projetos desde o início. Através de seu programa inicial de incubadora de sub-rede, a Yuma já formou parcerias com várias empresas, incluindo Sturdy, Masa, Score e Infinite Games. Além disso, colaborou com a Foundry para lançar a sub-rede S&P 500 Oracle, demonstrando seu compromisso em construir um ecossistema robusto em torno da IA descentralizada. Como observou Jacob Steeves, cofundador do Bittensor, a plataforma foi criada para fornecer uma alternativa competitiva à abordagem convencional de cima para baixo que restringe o acesso a capacidades avançadas de IA. O envolvimento da DCG com o Bittensor remonta a 2021, e seu braço de gestão de ativos, Grayscale, desde então introduziu um Trust do Bittensor e um fundo de IA descentralizado, com o Bittensor representando 21% deste último. Este investimento estratégico destaca a crescente importância das redes descentralizadas no futuro da inteligência artificial e da propriedade digital.

A Fundação DIMO anunciou uma parceria significativa com a MATT3R, visando aprimorar a interoperabilidade e descentralização dos ecossistemas de veículos modernos. Esta colaboração está destinada a acelerar o desenvolvimento de modelos de inteligência artificial (IA) e veículos autônomos (AV) ao melhorar a coleta, validação e acessibilidade de dados. A MATT3R será a primeira empresa, após a Digital Infrastructure Inc., a se integrar totalmente ao ecossistema DIMO, utilizando o SDK DIMO e introduzindo um novo dispositivo de hardware para coletar conjuntos de dados de vídeo exclusivos. Esta iniciativa representa um passo crucial na expansão do protocolo DIMO, que é projetado para facilitar diversos tipos de dados e criar um ambiente mais interconectado para os desenvolvedores. No campo da visão computacional, a capacidade de interpretar dados visuais é essencial para o avanço dos veículos autônomos. No entanto, um grande desafio reside na aquisição de vastos conjuntos de dados de alta qualidade necessários para treinar modelos de IA. A MATT3R aborda essa questão permitindo que os usuários coletem e compartilhem dados de seus veículos por meio do dispositivo K3Y. Este dispositivo permite a agregação de dados visuais e de sensores, que são então categorizados e rotulados para uso dos desenvolvedores. Ao aproveitar uma abordagem de crowdsourcing, a MATT3R pode fornecer aos desenvolvedores acesso a uma ampla gama de cenários do mundo real, melhorando assim a robustez de seus modelos de IA e AV, enquanto garante a privacidade do usuário e o controle sobre os dados pessoais. A parceria também inclui a integração do SDK DIMO no aplicativo móvel Consol3 da MATT3R, permitindo acesso contínuo para usuários DIMO existentes e novos. Essa integração não apenas melhora a experiência do usuário, mas também promove uma relação mutuamente benéfica entre desenvolvedores e usuários. À medida que a MATT3R se prepara para lançar a pré-venda dos dispositivos K3Y em novembro, essa colaboração promete criar um ecossistema de dados confiável que aprimora a eficiência e a qualidade do treinamento de modelos de IA e AV em escala global. A estrutura de validação do protocolo DIMO garantirá ainda a integridade dos dados coletados, abrindo caminho para um futuro descentralizado na tecnologia automotiva.