Últimas Notícias DePIN IA

Em um desenvolvimento significativo para a Economia de Criadores de IA, a io.net anunciou uma parceria estratégica com a CreatorBid, uma plataforma especializada em ferramentas impulsionadas por IA para criadores e marcas. Essa colaboração permitirá que a CreatorBid utilize a rede de GPU descentralizada da io.net, aprimorando a escalabilidade e a eficiência de seus modelos de imagem e vídeo. Ao aproveitar essa infraestrutura descentralizada, a CreatorBid visa otimizar a utilização de recursos enquanto minimiza custos, tornando a computação de alto desempenho mais acessível para empresas envolvidas em tecnologia de IA. Tausif Ahmed, VP de Desenvolvimento de Negócios da io.net, enfatizou as vantagens dessa parceria, afirmando que ela permite que a CreatorBid aproveite sua rede de GPU descentralizada para soluções avançadas de IA. O CEO da CreatorBid, Phil Kothe, ecoou esse sentimento, destacando o potencial dos recursos de GPU escaláveis para capacitar Influenciadores e Agentes de IA. Esta parceria está prestes a revolucionar a criação de conteúdo, pois permite que os criadores envolvam o público e produzam formatos de conteúdo diversos de forma autônoma, abrindo caminho para uma nova era no empreendedorismo digital. A CreatorBid está na vanguarda da Economia de Criadores de IA, fornecendo ferramentas que permitem aos criadores monetizar seu conteúdo e construir comunidades vibrantes em torno de Agentes de IA. Essas personas digitais personalizáveis facilitam o engajamento e a interação, promovendo a co-propriedade entre criadores e fãs. Ao integrar ferramentas de IA de ponta com tecnologia blockchain, a CreatorBid está redefinindo o cenário dos criadores e se posicionando como um jogador-chave na transição para uma Economia de Criadores autônoma. A parceria com a io.net não apenas demonstra as aplicações práticas das redes de GPU descentralizadas, mas também acelera a visão da CreatorBid para um futuro impulsionado por IA na criação de conteúdo e branding.

O cenário da inteligência artificial (IA) está passando por uma transformação significativa com o surgimento do EdgeAI Descentralizado, que visa democratizar o acesso às tecnologias de IA. Atualmente, um punhado de grandes empresas de tecnologia, incluindo OpenAI, IBM, Amazon e Google, domina a camada de infraestrutura de IA, criando barreiras para entidades menores e limitando o acesso de milhões de usuários e empresas em todo o mundo. Esse controle centralizado não apenas aumenta os custos, mas também restringe a inovação. O EdgeAI Descentralizado, exemplificado por iniciativas como a Network3, busca abordar esses desafios integrando Infraestrutura Física Descentralizada (DePIN) e EdgeAI, permitindo que sistemas de IA sejam executados em vários dispositivos enquanto garante privacidade e envolvimento da comunidade. Uma das vantagens críticas do EdgeAI é sua capacidade de reduzir a dependência de grandes data centers pertencentes a gigantes da tecnologia. Modelos de IA tradicionais, particularmente grandes modelos de linguagem (LLMs) como o GPT-3, exigem recursos substanciais para treinamento, muitas vezes custando entre US$ 500.000 e US$ 4,6 milhões. Essa barreira financeira aprofunda ainda mais o monopólio das grandes tecnologias. Em contraste, o EdgeAI permite que desenvolvedores treinem e implantem modelos em dispositivos menores, desde smartphones até aparelhos IoT, ampliando a acessibilidade e fomentando a inovação. No entanto, para que o EdgeAI atinja seu pleno potencial, os dispositivos devem ser capazes de se comunicar e compartilhar recursos de forma eficaz, superando limitações em computação e armazenamento. O inovador framework de Aprendizado Federado Descentralizado da Network3 representa um avanço significativo no treinamento colaborativo de IA. Ao permitir que múltiplos dispositivos ou 'nós' agrupem seus recursos, esse framework aumenta a eficiência e o crescimento dos sistemas de IA. A integração de métodos de criptografia robustos, como a Assinatura Cifrada Sem Certificado Anônimo (CLSC), garante o compartilhamento seguro de dados enquanto mantém a privacidade. Além disso, o uso de codificação Reed-Solomon otimiza a precisão dos dados. Como resultado, dispositivos de borda dentro do ecossistema Network3 podem realizar análises locais, levando a baixa latência e respostas em tempo real. Essa abordagem descentralizada não apenas mitiga o monopólio centralizado, mas também abre novas fontes de receita para desenvolvedores e usuários, tornando a IA mais acessível e benéfica para todos.

O recente lançamento do Llama 3.2 pela Meta marca um avanço significativo no ajuste fino de grandes modelos de linguagem (LLMs), facilitando para engenheiros de aprendizado de máquina e cientistas de dados a melhoria do desempenho do modelo para tarefas específicas. Este guia descreve o processo de ajuste fino, incluindo a configuração necessária, criação de conjuntos de dados e configuração de scripts de treinamento. O ajuste fino permite que modelos como o Llama 3.2 se especializem em domínios específicos, como suporte ao cliente, resultando em respostas mais precisas e relevantes em comparação com modelos de propósito geral. Para começar o ajuste fino do Llama 3.2, os usuários devem primeiro configurar seu ambiente, especialmente se estiverem usando Windows. Isso envolve a instalação do Windows Subsystem for Linux (WSL) para acessar um terminal Linux, configurar o acesso à GPU com os drivers NVIDIA apropriados e instalar ferramentas essenciais, como dependências de desenvolvimento do Python. Uma vez que o ambiente esteja preparado, os usuários podem criar um conjunto de dados adaptado para o ajuste fino. Por exemplo, um conjunto de dados pode ser gerado para treinar o Llama 3.2 a responder a perguntas simples de matemática, que serve como um exemplo simples de ajuste fino direcionado. Após preparar o conjunto de dados, o próximo passo é configurar um script de treinamento usando a biblioteca Unsloth, que simplifica o processo de ajuste fino por meio da Adaptação de Baixa Classificação (LoRA). Isso envolve a instalação de pacotes necessários, carregamento do modelo e início do processo de treinamento. Uma vez que o modelo esteja ajustado, é crucial avaliar seu desempenho gerando um conjunto de testes e comparando as respostas do modelo com as respostas esperadas. Embora o ajuste fino ofereça benefícios substanciais na melhoria da precisão do modelo para tarefas específicas, é essencial considerar suas limitações e a eficácia potencial do ajuste de prompt para requisitos menos complexos.

Em um desenvolvimento significativo nos setores de blockchain e IA, a Stratos anunciou uma parceria estratégica com a Tatsu, um projeto pioneiro de criptomoeda de IA descentralizada que opera dentro da rede Bittensor e do ecossistema TAO. A Tatsu fez avanços notáveis na verificação de identidade descentralizada, aproveitando métricas avançadas, como atividade no GitHub e saldos de criptomoedas, para criar uma pontuação humana única. Essa abordagem inovadora aprimora os processos de verificação, tornando-os mais confiáveis e eficientes no cenário descentralizado. Com o próximo lançamento do Tatsu Identity 2.0 e uma nova subnet de Compreensão de Documentos, a Tatsu está pronta para redefinir as capacidades da IA descentralizada. A parceria verá a Tatsu integrar as soluções de armazenamento descentralizado da Stratos, o que fortalecerá significativamente seus protocolos de gerenciamento e segurança de dados. Essa colaboração não é apenas uma fusão de tecnologias, mas uma fusão de expertise destinada a expandir os limites do que é possível no espaço descentralizado. Ao utilizar a infraestrutura robusta da Stratos, a Tatsu pode aprimorar suas ofertas e garantir que seus processos de verificação de identidade sejam seguros e eficientes. Essa sinergia deve fomentar a inovação e o crescimento dentro do ecossistema TAO, abrindo portas para novas aplicações da tecnologia avançada da Tatsu. À medida que ambas as empresas embarcam juntas nessa jornada, as implicações para a comunidade blockchain são substanciais. A integração do armazenamento descentralizado com soluções de IA de ponta pode levar a mudanças transformadoras na forma como a verificação de identidade é realizada em vários setores. Essa parceria exemplifica o potencial de combinar tecnologias descentralizadas com IA para criar soluções mais seguras, eficientes e inovadoras, estabelecendo um precedente para futuras colaborações no espaço blockchain.

O Google lançou oficialmente o Imagen 3, seu mais recente modelo de IA de texto para imagem, cinco meses após seu anúncio inicial na Google I/O 2024. Esta nova iteração promete oferecer qualidade de imagem aprimorada com detalhes melhorados, melhor iluminação e menos artefatos visuais em comparação com seus predecessores. O Imagen 3 é projetado para interpretar prompts em linguagem natural de forma mais precisa, permitindo que os usuários gerem imagens específicas sem a necessidade de engenharia de prompts complexos. Ele pode produzir uma variedade de estilos, desde fotografias hiper-realistas até ilustrações caprichosas, e até mesmo renderizar texto dentro das imagens de forma clara, abrindo caminho para aplicações inovadoras, como cartões de saudação personalizados e materiais promocionais. A segurança e o uso responsável estão na vanguarda do desenvolvimento do Imagen 3. O Google DeepMind implementou rigorosas técnicas de filtragem e rotulagem de dados para minimizar o risco de gerar conteúdo prejudicial ou inadequado. Esse compromisso com padrões éticos é crucial à medida que a tecnologia de IA generativa se torna cada vez mais integrada em várias indústrias. Os usuários interessados em experimentar o Imagen 3 podem fazê-lo através do chatbot Gemini do Google, inserindo prompts em linguagem natural, permitindo que o modelo crie imagens detalhadas com base em suas descrições. Apesar de seus avanços, o Imagen 3 possui limitações que podem afetar sua usabilidade para alguns profissionais. Atualmente, ele suporta apenas uma proporção de aspecto quadrada, o que pode restringir projetos que exigem formatos paisagem ou retrato. Além disso, falta recursos de edição, como inpainting ou outpainting, e os usuários não podem aplicar filtros ou estilos artísticos às suas imagens. Quando comparado a concorrentes como Midjourney, DALL-E 3 e Flux, o Imagen 3 se destaca na qualidade da imagem e no processamento de linguagem natural, mas fica aquém em controle do usuário e opções de personalização. No geral, embora o Imagen 3 seja uma ferramenta poderosa para gerar imagens de alta qualidade, suas limitações podem desencorajar usuários que buscam mais flexibilidade em seus processos criativos.

Em uma recente discussão organizada pela Render Foundation Spaces no X, Jules Urbach, CEO da OTOY e fundador da Render Network, forneceu insights sobre as conquistas inovadoras facilitadas pela tecnologia colaborativa durante a produção de "765874 Unificação", um curta-metragem que celebra o 30º aniversário de Star Trek. Urbach enfatizou como a Render Network está revolucionando a criação de conteúdo digital, permitindo que criadores explorem novas fronteiras no cinema, arte e narrativa. A produção do filme demonstrou o potencial da Render Network para democratizar a criação de conteúdo de alta qualidade, permitindo efeitos visuais impressionantes sem a necessidade de orçamentos exorbitantes. Um dos destaques da conversa foi o uso inovador de aprendizado de máquina (ML) para aprimorar os processos tradicionais de filmmaking. Urbach observou que, embora a OTOY tenha uma longa história de utilização de dublês digitais e substituição de rostos, os avanços tecnológicos permitiram reduzir significativamente as horas de trabalho. A integração da IA agilizou a modelagem dos rostos dos atores, eliminando a necessidade de marcadores faciais complicados. Isso não apenas acelerou o processo de produção, mas também capacitou os artistas a se concentrarem mais na narrativa do que nos desafios técnicos, mostrando como a IA e a renderização por GPU podem transformar o cenário criativo. Olhando para o futuro, a Render Network está prestes a lançar novas ferramentas e integrações, especialmente com a aproximação da Black Friday. Os planos incluem a integração de ferramentas de IA em fluxos de trabalho de criação 3D e a expansão do suporte para renderização holográfica. A visão de Urbach permanece clara: fornecer aos criadores os recursos de que precisam para contar histórias envolventes. O sucesso de "Unificação" serve como um testemunho do espírito inovador da Render Network, abrindo caminho para futuros criadores ultrapassarem os limites do que é possível na criação de conteúdo digital.

O Laboratório de IA, um dos principais provedores de e-learning na Coreia do Sul, recentemente firmou um contrato de vários anos com a Theta EdgeCloud, marcando um passo significativo para aprimorar suas ofertas educacionais em Inteligência Artificial (IA) e Análise de Dados (DA). Esta parceria permite que o Laboratório de IA aproveite os recursos de GPU distribuídos da Theta EdgeCloud, o que facilitará a educação avançada em IA, treinamento de modelos e aplicações de IA generativa. Com um forte foco em experiências práticas e conteúdo interativo, o Laboratório de IA visa oferecer educação de alta qualidade por meio de sua plataforma inovadora, CodingX, reconhecida por sua eficácia no ensino de habilidades em IA e programação globalmente. A colaboração com a Theta EdgeCloud deve trazer várias vantagens para o Laboratório de IA. Ao utilizar recursos de GPU sob demanda, a instituição pode aumentar a flexibilidade do currículo, permitindo a integração perfeita da IA em seus programas educacionais. Além disso, a parceria deve reduzir os custos operacionais por meio da infraestrutura distribuída da Theta, possibilitando a escalabilidade econômica de seus serviços. O mais importante é que a integração de metodologias de aprendizado impulsionadas por IA facilitará experiências de aprendizado personalizadas, adaptadas para atender às necessidades únicas de cada aluno, melhorando assim o desempenho geral. A Theta EdgeCloud tem expandido rapidamente sua base de clientes, recentemente firmando parcerias com instituições de prestígio, como a Universidade Nacional de Seul e a Universidade de Pequim. Esse crescimento destaca a crescente demanda por soluções tecnológicas escaláveis e econômicas no setor educacional. John Choi, CEO do Laboratório de IA, expressou confiança na parceria, destacando a forte reputação da Theta entre as universidades sul-coreanas e seu potencial para expandir significativamente as operações do Laboratório de IA nos próximos anos. Esta colaboração está pronta para atender à crescente demanda por habilidades tecnológicas em um futuro impulsionado por IA, posicionando o Laboratório de IA como um jogador-chave no cenário educacional em evolução.

Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) tornaram-se ferramentas essenciais em processamento de linguagem natural, capazes de lidar com uma variedade de tarefas. No entanto, devido ao seu treinamento amplo, eles podem não se destacar em aplicações específicas sem uma adaptação adicional. Técnicas de ajuste fino, como Q-LoRA, permitem que pesquisadores adaptem modelos pré-treinados como o Llama 3.2 11B para tarefas específicas, como perguntas e respostas extrativas. Este artigo descreve o processo de ajuste fino do Llama 3.2 11B usando Q-LoRA no conjunto de dados SQuAD v2, mostrando as melhorias de desempenho alcançadas por meio deste método. LoRA, ou Adaptação de Baixa Classificação, é uma técnica que introduz novos pesos a um modelo existente sem alterar os parâmetros originais. Ao adicionar pesos de adaptador que ajustam as saídas de certas camadas, o LoRA permite que os modelos mantenham seu conhecimento pré-treinado enquanto adquirem novas capacidades adaptadas a tarefas específicas. Neste experimento, o foco está no ajuste fino do Llama 3.2 11B para perguntas e respostas extrativas, visando extrair segmentos de texto precisos que respondem diretamente às consultas dos usuários, em vez de resumir ou reformular o conteúdo. O experimento foi realizado em uma plataforma Google Colab utilizando uma GPU A100, com a biblioteca Hugging Face Transformers facilitando a implementação. Os resultados do processo de ajuste fino foram promissores, demonstrando um aumento significativo no desempenho do modelo no conjunto de validação. O score BERT melhorou de 0.6469 para 0.7505, enquanto o score de correspondência exata subiu de 0.116 para 0.418. Essas melhorias indicam que a técnica Q-LoRA adapta efetivamente o modelo Llama 3.2 11B para tarefas de perguntas e respostas extrativas. Este artigo serve como um guia para pesquisadores que desejam aplicar métodos semelhantes a outros modelos e tarefas, destacando o potencial do ajuste fino no campo do processamento de linguagem natural.

Nesta semana, a plataforma descentralizada de recursos de GPU, io.net, anunciou uma parceria estratégica com a OpenLedger, uma blockchain de dados especificamente projetada para inteligência artificial (IA). Essa colaboração permitirá que a OpenLedger utilize os recursos globais de computação GPU da io.net, aprimorando sua capacidade de refinar e treinar modelos de IA. Conhecida como a Internet das GPUs, a io.net fornece uma rede poderosa de recursos de GPU distribuídos, permitindo que a OpenLedger acelere o desenvolvimento de seus modelos de IA e capacite os desenvolvedores a criar aplicativos descentralizados (DApps) baseados em IA mais eficientes. De acordo com Tausif Ahmad, vice-presidente de desenvolvimento de negócios da io.net, essa parceria fornecerá à OpenLedger uma infraestrutura confiável para escalar seus modelos de IA e desbloquear novos casos de uso, reforçando sua posição como um provedor inovador no espaço de IA descentralizada. Além de fornecer recursos de GPU, a infraestrutura da io.net suportará a inferência e a hospedagem de modelos de IA, garantindo desempenho e escalabilidade ideais. Espera-se que essa parceria melhore a reputação da OpenLedger como um dos principais provedores de conjuntos de dados confiáveis, alimentando a inovação na interseção entre blockchain e IA. A colaboração visa criar dados de alta qualidade de forma segura e eficiente, enquanto impulsiona a inovação e o desempenho. Um membro da equipe da OpenLedger enfatizou que aproveitar a infraestrutura de GPU da io.net permitirá que os usuários ajustem modelos de IA de forma mais eficiente, levando, em última análise, ao desenvolvimento de modelos de IA confiáveis e explicáveis. Um fator significativo na escolha da OpenLedger pela io.net como seu provedor de recursos de GPU é a solução de computação escalável e econômica oferecida. Essa parceria permitirá que a OpenLedger expanda seus serviços sem as restrições de altos custos associados a provedores de nuvem centralizados. Ao processar conjuntos de dados maiores e desenvolver modelos de IA com eficiência sem precedentes, a OpenLedger pretende ampliar os limites da inovação em IA descentralizada. Em última análise, essa parceria está alinhada com a missão da OpenLedger de promover um ambiente de dados aberto e colaborativo, ao mesmo tempo em que promove a adoção de soluções de IA baseadas em blockchain.

Em um desenvolvimento significativo para o cenário de IA descentralizada, a Stratos anunciou uma parceria com a Cortensor, líder em redes de inferência de IA descentralizadas. Esta colaboração visa aprimorar a infraestrutura de IA descentralizada integrando as robustas soluções de armazenamento e streaming descentralizadas da Stratos no inovador ecossistema de IA da Cortensor. A parceria está programada para fornecer armazenamento de dados seguro e escalável, garantindo que tanto as cargas de trabalho de IA públicas quanto privadas possam operar de forma contínua e confiável, melhorando assim o desempenho geral da rede. Uma das principais características desta parceria é a introdução de capacidades de streaming de inferência em tempo real. As APIs avançadas de streaming de vídeo da Stratos permitirão que a Cortensor forneça saídas de inferência de IA instantâneas, facilitando aplicações dinâmicas e tarefas orientadas pelo usuário. Espera-se que essa melhoria otimize o desempenho das cargas de trabalho de IA, uma vez que a infraestrutura de alta capacidade da Stratos melhorará a comunicação de nó para nó, garantindo um fluxo de dados eficiente mesmo em ambientes de alta demanda. Este é um passo crucial para tornar as ferramentas de IA avançadas mais acessíveis e econômicas. Ambas as empresas compartilham uma visão para um futuro de IA descentralizada, com os sistemas de Prova de Inferência (PoI) e Prova de Trabalho Útil (PoUW) da Cortensor validando tarefas e recompensando colaboradores por trabalhos significativos. A Stratos, com sua infraestrutura descentralizada apoiando soluções Web3 e IA, possui mais de 900 nós de armazenamento ativos globalmente e uma capacidade de 21 PB. Esta parceria não apenas exemplifica seu compromisso com a inovação, mas também visa desbloquear novas possibilidades para empresas, desenvolvedores e mineradores orientados pela comunidade, construindo, em última análise, um ecossistema de IA mais inclusivo e escalável. Fique atento para mais atualizações enquanto continuam a expandir os limites das soluções de IA descentralizadas.