Последние новости DePIN ИИ

Theta Labs достигла значительных успехов в области исследований ИИ и блокчейна, объявив Пекинский университет новым клиентом своей платформы EdgeCloud AI. Пекинский университет, престижное учреждение, входящее в десятку лучших в мире по компьютерным наукам, будет использовать гибридную облачную инфраструктуру GPU Theta для повышения своих исследовательских возможностей. Это сотрудничество является частью более широкой инициативы Theta по поддержке передовых исследований в области ИИ в различных учебных заведениях, включая известные университеты США и Кореи, такие как Университет Орегона и KAIST. Добавление корпоративных клиентов, таких как Liner и Jamcoding, подчеркивает растущее влияние Theta в секторе ИИ. Профессор Жэнь Сяо, ведущая фигура в области распределенных систем и ИИ в Пекинском университете, сыграл ключевую роль в этом партнерстве. С докторской степенью из Корнеллского университета и обширным списком публикаций, исследования профессора Сяо охватывают несколько областей, включая глубокое обучение и блокчейн. Его сотрудничество с Theta началось в 2022 году, когда он присоединился к Консультативному совету Theta, способствуя разработке платформы EdgeCloud. Сотрудничество уже дало несколько совместных исследовательских статей, представленных на престижных конференциях, демонстрируя достижения в области адаптивных механизмов защиты для моделей ИИ и масштабируемых блокчейн-структур. Интеграция гибридной облачной инфраструктуры GPU EdgeCloud должна произвести революцию в исследованиях ИИ в Пекинском университете. Профессор Сяо выразил энтузиазм по поводу потенциала EdgeCloud для содействия крупномасштабным распределенным проектам ИИ, заявив, что это одна из самых сложных гибридных GPU-систем, с которыми он сталкивался. Это партнерство не только улучшает исследовательские возможности Пекинского университета, но и позиционирует Theta как лидера в области децентрализованных GPU-платформ для академической среды в Азии, с амбициями глобального расширения. Будущее инноваций в области ИИ, вероятно, будет определяться инфраструктурными компаниями, такими как Theta, которые эффективно используют распределенные вычисления и ресурсы GPU.

В недавних обсуждениях о пересечении криптовалюты и потребительского искусственного интеллекта (ИИ) возникла заметная тенденция, подчеркивающая потенциал сотрудничества между этими двумя быстро развивающимися технологиями. За последний год интерес к этому пересечению возрос, что привело к множеству запусков проектов, направленных на использование возможностей ИИ в криптопространстве. Хотя традиционные приложения потребительского ИИ стали более интуитивными и доступными, сектор криптовалют все еще сталкивается с необходимостью создания привлекательных приложений для конечных пользователей, которые могут эффективно использовать технологии блокчейн. Текущий ландшафт представляет собой уникальную возможность для разработчиков создавать инновационные решения, которые объединяют сильные стороны обеих областей, особенно в таких сферах, как игры, генерация контента и персонализированный пользовательский опыт. Традиционный рынок потребительского ИИ продемонстрировал значительный рост, при этом инструменты генерации контента возглавляют этот процесс. Отчеты указывают на то, что эти приложения составляют значительную часть самых посещаемых продуктов потребительского ИИ. В частности, недавний отчет a16z и последняя когорта Y Combinator подчеркивают продолжающуюся эволюцию потребительского ИИ, с множеством новых проектов в таких категориях, как продуктивность, игры и образовательные технологии. Однако сектор криптовалют остается относительно недоразвитым в плане потребительских приложений, и лишь небольшая доля проектов эффективно интегрирует ИИ и технологии блокчейн. Этот разрыв представляет собой благоприятную возможность для создателей исследовать инновационные приложения, которые специально удовлетворяют потребности пользователей криптовалют, улучшая их опыт и вовлеченность в цифровые активы. По мере того как ландшафт продолжает развиваться, потенциал ИИ для улучшения крипто-приложений становится все более очевидным. Используя способность ИИ персонализировать взаимодействия с пользователями и упрощать процессы, разработчики могут создавать привлекательные потребительские приложения, которые не только способствуют вовлечению пользователей, но и углубляют понимание технологий блокчейн. Интеграция ИИ в крипто-проекты может открыть новые пути для монетизации, стимулирования и участия пользователей, прокладывая путь для новой волны потребительских приложений, которые переопределят, как люди взаимодействуют с цифровыми активами. По мере того как обе технологии созревают, сотрудничество между криптовалютой и потребительским ИИ обещает преобразовать цифровой ландшафт, предлагая захватывающие возможности для инноваций и роста в ближайшие годы.

12 ноября 2024 года в Бангкоке состоялся W2140 EXPO, ведущая мировая конференция по ИИ и Web3. Мероприятие, совместно организованное Азиатской бизнес-ассоциацией Таиланда и правительством Таиланда, привлекло участие более 1000 организаций и более 200000 участников, что сделало его крупнейшей конференцией подобного рода. В ходе мероприятия члены основной команды Titan Network провели содержательные обсуждения с сотрудниками ООН и доктором Джеймсом Онгом, выдающимся ученым и основателем Международного института искусственного интеллекта (AIII). Основной доклад доктора Онгa, озаглавленный "ИИ и веб для человечества от глобального большинства", подчеркнул важность децентрализованных технологий в современном мире. Доктор Онг выделил Titan Network и ее экосистемного партнера Pnuts.AI как образцовые модели в рамках AIDePIN и AIDeHIN. Он похвалил Titan за разработку децентрализованной сети физической инфраструктуры (DePIN), которая использует блокчейн для использования неиспользуемых ресурсов. Эта инновация предлагает децентрализованную, безопасную и прозрачную альтернативу традиционным облачным сервисам, потенциально позволяя сэкономить до 96% затрат. Кроме того, он отметил Pnuts.AI как самый мощный инструмент для перевода в реальном времени, разработанный для преодоления языковых барьеров с использованием технологий ИИ и Web3, обеспечивая быстрые и точные переводы речи на более чем 200 языках. Кроме того, доктор Онг обсудил будущее Pnuts.AI как выдающегося проекта Web3, представляя себе бесшовную интеграцию ИИ, Web3 и DeHIN. В этом подходе лучшие эксперты по человеческим языкам будут сотрудничать с ИИ-системами для значительного повышения точности перевода. Эти эксперты также предоставят обширные цифровые учебные материалы для улучшения моделей перевода, в то время как механизмы Web3 будут стимулировать совместные усилия человека и ИИ, способствуя созданию мощной экосистемы приложений ИИ-Web3. Эта интеграция обещает революционизировать наш подход к переводу языков и коммуникации в глобализированном мире.

В революционной интеграции Lit Protocol продемонстрировал, как безопасно объединить возможности OpenAI и блокчейна Solana. Используя Wrapped Keys на Solana, разработчики могут подписывать ответы, генерируемые API OpenAI, в рамках Lit Action. Эта интеграция открывает множество инновационных приложений, особенно в области автономных агентов на базе ИИ. Эти агенты могут работать в блокчейне, не раскрывая чувствительные API-ключи, благодаря пороговым программируемым парам ключей (PKP) и защищенным вычислительным средам (TEE) Lit. Это обеспечивает защиту всех чувствительных операций, позволяя агентам ИИ взаимодействовать как с блокчейном, так и с традиционными веб-сервисами, сохраняя децентрализованные идентичности. Интеграция также подчеркивает важность приватных вычислений и обработки данных. Шифруя данные и выполняя запросы больших языковых моделей (LLM) в TEE Lit, разработчики могут гарантировать, что чувствительная информация, такая как медицинские записи или финансовые данные, остается защищенной на протяжении всего процесса. TEE обеспечивает аппаратную изоляцию, что означает, что даже операторы узлов не могут получить доступ к расшифрованным данным. Это сквозное шифрование позволяет безопасно обрабатывать частную информацию, гарантируя, что все вычисления происходят в защищенной среде, прежде чем результаты будут повторно зашифрованы и отправлены обратно. Более того, интеграция облегчает генерацию криптографических доказательств для обучения и вывода. Ограничивая разрешения на подпись PKP конкретными хэшами CID IPFS, разработчики могут гарантировать подлинность контента, сгенерированного LLM. Эта система доказательств особенно полезна для аудиторских следов и требований соблюдения, поскольку она позволяет третьим сторонам проверять подлинность контента, произведенного LLM. В целом, эта интеграция демонстрирует потенциал сочетания ИИ с блокчейн-технологией, прокладывая путь к более безопасным и эффективным приложениям в будущем.

Stratos объявил о захватывающем партнерстве с DeepSouth AI, ведущим игроком в области искусственного интеллекта, который использует технологии нейроморфных вычислений. Эта коллаборация направлена на объединение передовых возможностей ИИ DeepSouth AI с децентрализованными инфраструктурными решениями Stratos. Цель заключается в создании более интеллектуальных и доступных децентрализованных приложений в экосистеме Web3, что улучшит общую функциональность и пользовательский опыт этих приложений. DeepSouth AI разрабатывает универсальную платформу, оснащенную комплексом мощных инструментов ИИ. Эти инструменты специально предназначены для помощи разработчикам и предприятиям в реализации передовых решений ИИ. Интегрировавшись с надежной и масштабируемой инфраструктурой Stratos, DeepSouth AI получит выгоду от децентрализованного решения для хранения данных, которое предлагает надежность, безопасность и производительность, необходимые для поддержки приложений, управляемых ИИ, с высоким спросом. Благодаря этому стратегическому сотрудничеству Stratos готов предоставить необходимую децентрализованную инфраструктуру для удовлетворения потребностей платформы DeepSouth AI в данных с высоким объемом. Это партнерство открывает новую эру приложений Web3, где искусственный интеллект и децентрализованные технологии могут работать в гармонии, в конечном итоге способствуя инновациям и доступности в цифровом пространстве.

Быстрое развитие искусственного интеллекта (ИИ) привело к значительным достижениям в различных секторах, однако это имеет высокую экологическую цену из-за его большого потребления энергии. Модели ИИ, особенно те, которые используют нейронные сети, требуют значительной вычислительной мощности, что приводит к огромному потреблению электроэнергии. Например, запуск ChatGPT в начале 2023 года потреблял примерно 564 МВтч электроэнергии в день, что эквивалентно потребностям в энергии около 18 000 домохозяйств в США. Этот энергетический спрос в первую очередь обусловлен сложными операциями с плавающей запятой, необходимыми для вычислений нейронных сетей, что делает поиск энергоэффективных решений критически важным по мере увеличения сложности систем ИИ. Вводим алгоритм L-Mul (умножение с линейной сложностью), революционное развитие, которое обещает значительно снизить энергетическую нагрузку, связанную с вычислениями ИИ. L-Mul работает, приближая умножения с плавающей запятой простыми целочисленными сложениями, которые могут быть интегрированы в существующие модели ИИ без необходимости тонкой настройки. Этот инновационный подход продемонстрировал замечательную экономию энергии, достигая до 95% снижения потребления энергии для поэлементных тензорных умножений и 80% для вычислений скалярного произведения. Важно отметить, что эта энергоэффективность не компрометирует точность моделей ИИ, что является значительным достижением в поиске устойчивого ИИ. Последствия L-Mul выходят за рамки простой экономии энергии; он улучшает производительность моделей ИИ в различных приложениях, включая трансформерные модели и большие языковые модели (LLM). В таких бенчмарках, как GSM8k и задачи визуального вопросно-ответного взаимодействия, L-Mul превзошел традиционные форматы с плавающей запятой, такие как FP8, демонстрируя свой потенциал эффективно обрабатывать сложные вычисления. Поскольку спрос на ИИ продолжает расти, L-Mul выделяется как ключевое решение, которое не только решает энергетический кризис, связанный с ИИ, но и прокладывает путь к более устойчивому будущему в развитии технологий.

Быстрая эволюция искусственного интеллекта (ИИ) значительно зависит от появления моделей без внимания, и Falcon Mamba 7B является ярким примером. Разработанная Институтом технологических инноваций (TII) в Абу-Даби, эта революционная модель отходит от традиционных архитектур на основе трансформеров, которые сильно полагаются на механизмы внимания. Вместо этого Falcon Mamba 7B использует модели состояния пространства (SSM), которые обеспечивают более быструю и экономичную по памяти инференцию, решая вычислительные задачи, связанные с задачами с длинным контекстом. Обучаясь на обширном наборе данных из 5,5 триллионов токенов, Falcon Mamba 7B позиционирует себя как конкурентоспособная альтернатива существующим моделям, таким как Gemma от Google и Phi от Microsoft. Архитектура Falcon Mamba 7B разработана для поддержания постоянных затрат на инференцию, независимо от длины входных данных, эффективно решая проблему квадратичного масштабирования, которая беспокоит модели трансформеров. Эта уникальная способность позволяет ей превосходить в приложениях, требующих обработки длинного контекста, таких как суммирование документов и автоматизация обслуживания клиентов. Хотя она продемонстрировала превосходные результаты в различных бенчмарках обработки естественного языка, она все еще сталкивается с ограничениями в задачах, требующих сложного понимания контекста. Тем не менее, ее эффективность по памяти и скорость делают ее привлекательным выбором для организаций, стремящихся оптимизировать свои решения ИИ. Последствия Falcon Mamba 7B выходят за рамки простых метрик производительности. Ее поддержка квантизации позволяет эффективно развертывать модель как на GPU, так и на CPU, что дополнительно увеличивает ее универсальность. По мере эволюции ландшафта ИИ успех Falcon Mamba 7B предполагает, что модели без внимания могут вскоре стать стандартом для многих приложений. С продолжающимися исследованиями и разработками эти модели могут потенциально превзойти традиционные архитектуры как по скорости, так и по точности, прокладывая путь для инновационных приложений в различных отраслях.

В текущем криптовалютном ландшафте Догикоин (DOGE) продемонстрировал замечательную устойчивость, сохранив стабильную ликвидность, несмотря на рыночные колебания. После недавних выборов в США наблюдался значительный рост активности со стороны крупных держателей, или китов, с увеличением чистых потоков китов почти на 957%. Этот всплеск привел к тому, что объем транзакций вырос с примерно 45 миллионов до более чем 430 миллионов DOGE всего за один день. Хотя цена Догикоина на короткое время поднялась примерно на 10% в период выборов, она позже упала примерно на 6%, стабилизировавшись на немного более низком уровне. Тем не менее, его объем торгов остается высоким, превышая 3,8 миллиарда долларов, с рыночной капитализацией близкой к 29 миллиардам долларов, что подчеркивает его сильные позиции на рынке и продолжающийся интерес со стороны крупных инвесторов. С другой стороны, Биттенсор (TAO) сталкивается с проблемами, так как наблюдается снижение ликвидности, что вызывает беспокойство среди его инвесторов. С рыночной капитализацией около 3,7 миллиарда долларов и ежедневным объемом торгов примерно 165 миллионов долларов, сниженная торговая активность указывает на изменение вовлеченности инвесторов. В настоящее время в обращении находится около 7,4 миллиона токенов TAO из максимального объема в 21 миллион. Падение ликвидности может привести к увеличению волатильности цен, что делает важным для инвесторов внимательно следить за этими тенденциями. Продолжающееся снижение может повлиять на стоимость токена и его общую привлекательность для потенциальных инвесторов. В отличие от этого, IntelMarkets (INTL) становится многообещающей альтернативой на арене криптоторговли, предлагая уникальную торговую платформу на основе ИИ, построенную на современном блокчейне. В настоящее время находясь на 5 этапе своего предпродажи, IntelMarkets собрал около 2 миллионов долларов, продав почти 10 миллионов токенов по цене 0,045 Tether, которая должна увеличиться до примерно 0,054. Самообучающиеся боты платформы обрабатывают более 100 000 данных, позволяя трейдерам принимать обоснованные решения на основе данных в реальном времени. С ограниченным предложением токенов и передовыми технологиями IntelMarkets позиционирует себя как стратегическая платформа для инвесторов, стремящихся к стабильному росту и стабильности на волатильном рынке.

В значительном развитии экосистемы Web3 Stratos объявила о партнерстве с MetaTrust Labs, ведущим поставщиком инструментов безопасности AI для Web3 и услуг аудита кода. Это сотрудничество направлено на повышение безопасности и устойчивости приложений Web3 путем объединения передовых мер безопасности на основе AI с децентрализованными решениями хранения Stratos. Партнерство нацелено на создание надежной инфраструктуры, которая не только защищает данные, но и обеспечивает надежность и эффективность приложений Web3, что является важным аспектом как для разработчиков, так и для пользователей. MetaTrust Labs, которая была инкубирована в Наньянском технологическом университете в Сингапуре, признана за свой инновационный подход к безопасности Web3. Компания специализируется на разработке передовых решений AI, предназначенных для помощи разработчикам и заинтересованным сторонам в защите их приложений и смарт-контрактов. Этот акцент на безопасности является жизненно важным в быстро развивающемся цифровом ландшафте, где уязвимости могут привести к значительным рискам. Используя технологии AI, MetaTrust Labs стремится создать более безопасные и эффективные цифровые экосистемы, которые могут противостоять потенциальным угрозам. Stratos, известная своей приверженностью к децентрализованным инфраструктурным решениям, играет ключевую роль в этом партнерстве. Компания предоставляет децентрализованную инфраструктуру хранения, которая поддерживает высокую доступность, масштабируемость и устойчивость для платформ Web3. Интегрируя свои децентрализованные решения хранения с инструментами безопасности на основе AI от MetaTrust Labs, партнерство обещает предоставить беспрецедентный уровень защиты кода и данных в приложениях Web3. Это сотрудничество не только повышает уверенность в безопасности для разработчиков, но и способствует общей целостности пространства Web3, прокладывая путь к более безопасному цифровому будущему.

В рамках яркого стремления к инновациям на пересечении данных, ИИ и криптовалюты группа строителей готовится взаимодействовать с сообществом в Бангкоке в этом месяце. Они будут присутствовать на нескольких ключевых мероприятиях, включая саммит разработчиков Filecoin FIL 11 ноября, Devcon с 12 по 15 ноября и День DePIN от Fluence 15 ноября. Эти встречи предназначены как для строителей, так и для операторов и новичков, предоставляя платформу для сетевого взаимодействия и сотрудничества в быстро развивающемся ландшафте Web3. Основное внимание на этих мероприятиях уделяется установлению связей между теми, кто интересуется децентрализованными технологиями. Участники могут ожидать обсуждения различных тем, таких как децентрализованное хранилище, проверяемые данные и управление идентичностью. Организаторы особенно заинтересованы в продвижении своей частной группы в Telegram, Proof of Data, которая служит совместным пространством для людей, решающих проблемы в экосистеме данных Web3. Эта инициатива направлена на создание сообщества, где участники могут делиться идеями и решениями, связанными с доступностью данных и синтетическими данными. Поскольку экосистема Web3 продолжает расти, такие мероприятия, как эти, имеют решающее значение для построения отношений и обмена знаниями. Объединяя разнообразных заинтересованных сторон, от опытных разработчиков до любопытных учащихся, встречи в Бангкоке обещают стать плавильным котлом идей и инноваций. Участников призывают связаться с командой на Дне DePIN для получения дополнительной информации и присоединиться к текущему обсуждению в сообществе Proof of Data, обеспечивая всем возможность внести свой вклад в будущее децентрализованных технологий.