Uplink, Kablosuz Genişbant İttifakı'na Katılarak Merkezi Olmayan İnternet Altyapısını Güçlendiriyor

Alım destekli üretim (RAG), büyük dil modellerinin (LLM) özel iş uygulamalarına entegre edilmesi için temel bir yöntem olarak ortaya çıkmıştır ve model yanıtlarına özel verilerin eklenmesini sağlamaktadır. Kavramsal kanıt (POC) aşamasındaki etkinliğine rağmen, geliştiriciler genellikle RAG'ı üretime geçirdiğinde önemli doğruluk düşüşleriyle karşılaşmaktadır. Bu sorun, belirli bir sorgu için en alakalı bağlamı doğru bir şekilde almak amacıyla yapılan alım aşamasında özellikle belirgindir; bu ölçüt bağlam hatırlama olarak bilinir. Bu makale, RAG'ın gerçek dünya uygulamalarındaki performansını artırmak için gömme modellerini özelleştirerek ve ince ayar yaparak bağlam hatırlamayı artırma stratejilerini incelemektedir. RAG, iki ana adımda çalışır: alım ve üretim. Alım aşamasında, model metni vektörlere dönüştürür, dizinler, bu vektörleri alır ve en iyi eşleşmeleri belirlemek için yeniden sıralar. Ancak, bu aşamadaki hatalar, ilgili bağlamların atlanmasına neden olabilir ve bu da bağlam hatırlamasının düşmesine ve daha az doğru üretim çıktılarıyla sonuçlanır. Etkili bir çözüm, metin verileri arasındaki ilişkileri anlamak için tasarlanmış gömme modelini, kullanılan veri kümesine özgü gömme üretecek şekilde uyarlamaktır. Bu ince ayar, modelin benzer cümleler için benzer vektörler üretmesini sağlar ve sorguya son derece ilgili bağlamı alma yeteneğini artırır. Bağlam hatırlamasını geliştirmek için, modelin karşılaşacağı sorgu türlerini yansıtan özel bir veri kümesi hazırlamak önemlidir. Bu, bilgi tabanından çeşitli soru türlerini çıkarmayı, bunları değişkenlik için yeniden ifade etmeyi ve bunları alaka düzeyine göre düzenlemeyi içerir. Ayrıca, bir değerlendirme veri kümesi oluşturmak, modelin gerçekçi bir ortamda performansını değerlendirmeye yardımcı olur. Bilgi Alım Değerlendiricisi kullanarak, geliştiriciler alım doğruluğunu ölçmek için Recall@k ve Precision@k gibi metrikleri değerlendirebilir. Sonuç olarak, gömme modelinin ince ayarı, bağlam hatırlamasında önemli iyileştirmelere yol açabilir ve RAG'ın üretim ortamlarında doğru ve güvenilir kalmasını sağlar.

Theta, Güney Kore'nin önde gelen akademik kurumu Seul Ulusal Üniversitesi (SNU) ile EdgeCloud platformu aracılığıyla yapay zeka araştırmalarını geliştirmek için önemli bir ortaklık duyurdu. Bu iş birliği, Ambient AI ve IoT sistemleri konusundaki uzmanlığıyla tanınan Doçent Hyung-Sin Kim'in yönettiği SNU'nun AIoT Laboratuvarı'na özel olarak fayda sağlayacak. Ortaklık, Theta'nın gelişmiş hibrit bulut GPU kaynaklarını kullanarak, yapay zeka destekli sağlık inovasyonları ve gerçek zamanlı veri işleme gibi alanlarda araştırmaları hızlandırmayı amaçlıyor. 1946 yılında kurulan SNU, çeşitli disiplinlerdeki mükemmeliyeti ile tanınmakta ve sürekli olarak Asya'nın en iyi üniversiteleri arasında yer almaktadır. EdgeCloud'un Haziran ayında lansmanından bu yana, Theta hem ABD hem de Kore akademik çevrelerinde ilgi görmüş, Oregon Üniversitesi ve KAIST gibi birkaç prestijli kurumla ortaklıklar kurmuştur. SNU'daki AIoT Laboratuvarı, Profesör Kim'in liderliğinde birçok ödül ve yüksek etkili araştırma hibesi kazanan önemli katkılarda bulunmuştur. Son başarılar, laboratuvarın yapay zeka ve IoT teknolojilerini ilerletme taahhüdünü sergileyen büyük konferanslar ve yarışmalarda elde edilen ödülleri içermektedir. Theta'nın altyapısının entegrasyonu, laboratuvarın veri gizliliğini ve gerçek zamanlı sağlık bilgilerini önceliklendiren uyumlu modeller geliştirme yeteneklerini daha da artırması beklenmektedir. Profesör Kim, iş birliği hakkında heyecanını dile getirerek, Theta'nın merkezi olmayan yapay zeka altyapısının GPU alanını nasıl yeniden tanımlayacağını ve Ambient AI ve IoT uygulamalarında çığır açan ilerlemeleri nasıl mümkün kılacağını vurguladı. Bu ortaklık, Theta'nın dünya standartlarında yapay zeka araştırmalarını destekleme taahhüdünü pekiştirmekle kalmayıp, aynı zamanda şirketi akademik alanda önemli bir oyuncu olarak konumlandırmakta ve Asya ve Kuzey Amerika'daki daha fazla üst düzey kurumu bünyesine katma hedefleri taşımaktadır. Theta etkisini genişletmeye devam ederken, SNU ile olan iş birliği, yapay zeka ve IoT alanlarında yenilikçi gerçek dünya uygulamalarını teşvik etme yolunda önemli bir adım olarak değerlendirilmektedir.

AI ve blok zinciri kesişimindeki heyecan verici bir gelişme olarak, VentureMind AI, Theta EdgeCloud ile bir ortaklık kurduğunu duyurdu. Bu iş birliği, Theta'nın merkeziyetsiz, düşük gecikmeli hesaplama ve akış kaynaklarını kullanarak VentureMind AI'nın yeteneklerini artırmayı amaçlıyor. EdgeCloud'u entegre ederek, VentureMind AI, AI araçlarını ölçeklendirebilecek, video işleme süreçlerini optimize edebilecek ve gerçek zamanlı robot kontrolü sunarak inşaat ve güvenlik gibi sektörlerdeki hizmetlerini önemli ölçüde geliştirebilecektir. Bu ortaklık, AI yeniliğini merkeziyetsiz finans ve gelişmiş robotik ile birleştiren kapsamlı bir ekosistem yaratma yolunda önemli bir adım olarak öne çıkıyor. VentureMind AI, kullanıcıların AI araçlarını NFT olarak oluşturmasına, basmasına ve ticaretini yapmasına olanak tanıyan öncü bir platformdur ve bu da benzersiz bir sahiplik ve gelir potansiyeli katmanı sunar. Platform ayrıca, kullanıcıların tokenleştirilmiş topluluklar başlatmasına ve piyasa yapma faaliyetlerini yönetmesine olanak tanıyan özel bir Otonom Ajan oluşturucuya sahiptir. Haziran 2023'te kurulmasından bu yana, EdgeCloud hem akademik hem de kurumsal ortamlarda ilgi görmüştür; Seul Ulusal Üniversitesi gibi kurumlar ve GenAI arama Liner gibi şirketler, AI araştırmalarını ve uygulamalarını ilerletmek için altyapısını kullanmaktadır. Theta EdgeCloud'un entegrasyonu ile VentureMind AI, AI, robotik ve Web3 alanlarındaki olanakları yeniden tanımlamaya hazırlanıyor. Ortaklık, AI yeniliği için ölçeklenebilir hesaplama, güvenilir robot kontrolü, maliyet etkin video işleme ve NFT'ler ile otonom araçlar için geliştirilmiş entegrasyon sağlayacaktır. Jermaine Anugwom tarafından kurulan VentureMind AI, özel AI araçları koleksiyonundan, blok zinciri teknolojisi ve tokenomiği içeren sağlam bir platforma hızla evrildi ve kendisini gelişen Web3 pazarında bir lider olarak konumlandırdı.

Tarımda IoT teknolojisinin entegrasyonu, çiftçilerin verimliliği ve sürdürülebilirliği artıran, veri odaklı bilinçli kararlar almasını sağlayarak sektörü dönüştürüyor. Küresel akıllı tarım pazarının 2026 yılına kadar 20 milyar dolara ulaşması bekleniyor; bu, çiftliklerde IoT çözümlerinin artan benimsenmesiyle destekleniyor. Bu teknolojiler, çiftçilerin maliyetleri düşürmesine yardımcı olurken, verimliliği ve çevresel yönetimi artırarak, mahsul ve hayvan yönetiminin çeşitli yönlerini optimize ediyor. IoT cihazlarının yaygınlaşmasıyla birlikte, kaynak yönetiminin otomasyonu ve hava durumu ile toprak koşulları gibi kritik faktörler hakkında gerçek zamanlı veri toplama gibi önemli avantajlar sunuyorlar. Hava durumu istasyonları ve toprak sensörleri gibi IoT cihazları, akıllı tarımda önemli bir rol oynamaktadır. Hava durumu istasyonları, sıcaklık, nem ve yağış hakkında temel veriler sağlayarak çiftçilerin sulama ve ekim programlarını zamanında ayarlamalarına olanak tanır. Toprak sensörleri, su seviyeleri hakkında gerçek zamanlı bilgiler sunarak su kullanımı ve gübreleme stratejilerini optimize eder. Ayrıca, hayvan sağlığı ve konumunu proaktif bir şekilde yönetmek için hayvan izleme boyunlukları kullanılır. Gerçek zamanlı verilere dayalı olarak sulama ve kaynak dağıtımını otomatikleştirerek, çiftçiler kaynakları koruyabilir ve mahsul sağlığını artırabilir, bu da nihayetinde karlılığı artırır. Chirp'in platformu, bu IoT cihazlarının etkinliğini, tek bir kontrol panelinden yönetilen bütünleşik bir sisteme entegre ederek artırır. Blok zinciri teknolojisinin entegrasyonu, IoT cihazları tarafından üretilen büyük miktarda bilginin güvenli, sahteciliğe karşı korumalı depolanmasını ve izlenebilirliğini sağlayarak veri yönetimini daha da güçlendirir. Chirp'in Blackbird madencileri, bu cihazlar için uzun menzilli bağlantı sağlar ve bireysel internet bağlantılarına ihtiyaç duymadan geniş alanlarda güvenilir veri iletimini kolaylaştırır. IoT teknolojisinin bu sorunsuz entegrasyonu, Chirp'i çiftçiler için hayati bir ortak olarak konumlandırarak, onların zorluklarla başa çıkmalarını ve gelişen tarım manzarasında yeni fırsatları değerlendirmelerini sağlar.

Barry Silbert liderliğindeki Digital Currency Group (DCG), Bittensor merkeziyetsiz AI ağı içinde yeniliği teşvik etmeyi amaçlayan yeni bir yan kuruluş olan Yuma'yı resmi olarak başlattı. Yuma'nın misyonu, startupları ve işletmeleri merkeziyetsiz bir çerçevede yapay zeka geliştirmek, eğitmek ve kullanmak için gerekli kaynaklarla donatmaktır. Bittensor ekosisteminin merkezi unsuru, katılımcıları hesaplama güçleri ve işlerinin kalitesi için ödüllendirerek katılımı teşvik eden $TAO token'dır. Bu model, sadece verimliliği teşvik etmekle kalmaz, aynı zamanda kullanıcılar arasında işbirliğini de teşvik eder, bu da onu büyük teknoloji şirketleri tarafından domine edilen geleneksel merkeziyetsiz AI sistemlerine çekici bir alternatif haline getirir. Yuma, Bittensor ağı aracılığıyla ödüller kazanabilecek çeşitli AI odaklı projeleri desteklemek için tasarlanmıştır. Şirket, startuplar ve yerleşik işletmeler için özel olarak tasarlanmış bir hızlandırıcı programı ve yeni projelerin sıfırdan oluşturulmasını kolaylaştıran bir alt ağ inkübatörü olmak üzere iki farklı ortaklık modeli sunmaktadır. Yuma, erken alt ağ inkübatör programı aracılığıyla Sturdy, Masa, Score ve Infinite Games gibi birkaç firma ile ortaklıklar kurmuştur. Ayrıca, merkeziyetsiz AI etrafında sağlam bir ekosistem inşa etme taahhüdünü göstererek S&P 500 Oracle alt ağını başlatmak için Foundry ile işbirliği yapmıştır. Bittensor'un kurucu ortağı Jacob Steeves'in belirttiği gibi, platform, gelişmiş AI yeteneklerine erişimi kısıtlayan geleneksel yukarıdan aşağıya yaklaşım için rekabetçi bir alternatif sağlamak amacıyla oluşturulmuştur. DCG'nin Bittensor ile olan ilişkisi 2021 yılına kadar uzanmaktadır ve varlık yönetim kolu Grayscale, o zamandan beri Bittensor Trust ve merkeziyetsiz bir AI fonu tanıtmıştır; Bittensor, ikincisinin %21'ini oluşturmaktadır. Bu stratejik yatırım, merkeziyetsiz ağların yapay zeka ve dijital mülkiyetin geleceğindeki artan önemini vurgulamaktadır.

DIMO Vakfı, modern araç ekosistemlerinin birlikte çalışabilirliğini ve merkeziyetsizliğini artırmayı amaçlayan önemli bir ortaklık duyurdu. Bu iş birliği, veri toplama, doğrulama ve erişilebilirliği iyileştirerek yapay zeka (AI) ve otonom araç (AV) modellerinin geliştirilmesini hızlandırmayı hedefliyor. MATT3R, DIMO ekosistemine tamamen entegre olan ilk şirket olacak ve DIMO SDK'sını kullanarak benzersiz video veri setleri toplamak için yeni bir donanım cihazı tanıtacak. Bu girişim, çeşitli veri türlerini kolaylaştırmak ve geliştiriciler için daha bağlantılı bir ortam yaratmak üzere tasarlanmış DIMO protokolünün genişletilmesinde önemli bir adım temsil ediyor. Bilgisayarla görme alanında, görsel verileri yorumlama yeteneği, otonom araçların ilerlemesi için esastır. Ancak, AI modellerini eğitmek için gerekli olan geniş, yüksek kaliteli veri setlerinin edinilmesi büyük bir zorluktur. MATT3R, kullanıcıların K3Y cihazı aracılığıyla araçlarından veri toplamasını ve paylaşmasını sağlayarak bu sorunu ele alıyor. Bu cihaz, görsel ve sensör verilerinin toplanmasına olanak tanır ve daha sonra geliştiricilerin kullanımına sunulmak üzere kategorize edilir ve etiketlenir. Kalabalık kaynaklı bir yaklaşım benimseyerek, MATT3R geliştiricilere gerçek dünya senaryolarının geniş bir yelpazesine erişim sağlayabilir, böylece AI ve AV modellerinin dayanıklılığını artırırken kullanıcı gizliliğini ve kişisel veriler üzerindeki kontrolü de sağlar. Ortaklık ayrıca, mevcut DIMO kullanıcıları ve yeni kullanıcılar için kesintisiz erişim sağlayan MATT3R'ın Consol3 mobil uygulamasına DIMO SDK'sının entegrasyonunu da içeriyor. Bu entegrasyon, kullanıcı deneyimini artırmanın yanı sıra geliştiriciler ve kullanıcılar arasında karşılıklı faydalı bir ilişkiyi de teşvik ediyor. MATT3R, Kasım ayında K3Y cihazlarının ön satışını başlatmaya hazırlanırken, bu iş birliği, AI ve AV model eğitiminin verimliliğini ve kalitesini küresel ölçekte artıran güvenilir bir veri ekosistemi yaratma vaadinde bulunuyor. DIMO protokolünün doğrulama çerçevesi, toplanan verilerin bütünlüğünü daha da sağlayacak ve otomotiv teknolojisinde merkeziyetsiz bir geleceğe giden yolu açacaktır.