DCG Ra Mắt Yuma Để Tăng Tốc AI Phi Tập Trung Với Bittensor

DRIFE, một ứng dụng gọi xe phi tập trung hoạt động trên Blockchain Sui, đã công bố một sự hợp tác quan trọng với CoinList, một nền tảng nổi tiếng về việc phát hành token. Sự hợp tác này nhằm giới thiệu mạng thử nghiệm có thưởng cho chiến dịch dữ liệu vị trí Share2Earn của DRIFE. Người dùng tham gia vào sáng kiến này sẽ có cơ hội kiếm token kỹ thuật số bằng cách chia sẻ dữ liệu vị trí của họ trong quá trình di chuyển qua ứng dụng DRIFE. Hệ thống thưởng được thiết kế để linh hoạt, theo dõi đóng góp dựa trên thứ hạng trong bảng xếp hạng, từ đó thúc đẩy sự tham gia và gắn kết của cộng đồng trong việc phát triển nền tảng. Sự hợp tác giữa DRIFE và CoinList là một bước đi chiến lược để thử nghiệm chiến dịch Share2Earn trước khi ra mắt công khai. Sáng kiến này không chỉ nhấn mạnh tầm quan trọng của sự phi tập trung và sự tham gia của cộng đồng mà còn làm nổi bật cam kết của DRIFE đối với tính minh bạch và quyền lực của người dùng. Bằng cách cho phép người dùng kiếm thưởng trong khi đóng góp vào sự phát triển của nền tảng, DRIFE nhằm nâng cao dịch vụ dựa trên vị trí và cải thiện chất lượng dịch vụ tổng thể thông qua phản hồi từ cộng đồng. Firdosh Sheikh, Nhà sáng lập và Giám đốc điều hành của DRIFE, bày tỏ rằng sự hợp tác này xác thực tầm nhìn của họ về một hệ sinh thái gọi xe phi tập trung, trao quyền cho cộng đồng định hình tương lai của giao thông. Các token thưởng, sẽ có sẵn trên chuỗi SUI, sẽ có thể được yêu cầu sau sự kiện phát hành token (TGE) với một khoảng thời gian mở khóa có cấu trúc. Tuy nhiên, việc tham gia bị hạn chế đối với các cá nhân từ một số khu vực pháp lý nhất định, bao gồm UAE, Pakistan, Nga, Trung Quốc và Hoa Kỳ, do yêu cầu tuân thủ quy định. Mục tiêu của DRIFE là làm gián đoạn các mô hình kinh doanh truyền thống bằng cách loại bỏ các trung gian doanh nghiệp và trao quyền cho tài xế, hành khách và các nhà phát triển cộng đồng thông qua công nghệ blockchain.

Trong một phát triển quan trọng trong lĩnh vực blockchain và AI, Stratos đã công bố một quan hệ đối tác chiến lược với Tatsu, một dự án crypto AI phi tập trung tiên phong hoạt động trong mạng Bittensor và hệ sinh thái TAO. Tatsu đã đạt được những bước tiến đáng kể trong việc xác minh danh tính phi tập trung, tận dụng các chỉ số tiên tiến như hoạt động trên GitHub và số dư tiền điện tử để tạo ra một điểm số con người độc đáo. Cách tiếp cận đổi mới này nâng cao quy trình xác minh, làm cho chúng đáng tin cậy và hiệu quả hơn trong bối cảnh phi tập trung. Với sự ra mắt sắp tới của Tatsu Identity 2.0 và một subnet Hiểu Biết Tài Liệu mới, Tatsu đang chuẩn bị định nghĩa lại khả năng của AI phi tập trung. Quan hệ đối tác này sẽ thấy Tatsu tích hợp các giải pháp lưu trữ phi tập trung của Stratos, điều này sẽ tăng cường đáng kể quản lý dữ liệu và các giao thức bảo mật của họ. Sự hợp tác này không chỉ là một sự hợp nhất công nghệ mà còn là sự kết hợp của chuyên môn nhằm đẩy mạnh ranh giới của những gì có thể trong không gian phi tập trung. Bằng cách sử dụng cơ sở hạ tầng vững chắc của Stratos, Tatsu có thể nâng cao các dịch vụ của mình và đảm bảo rằng quy trình xác minh danh tính của họ vừa an toàn vừa hiệu quả. Sự hợp tác này dự kiến sẽ thúc đẩy đổi mới và tăng trưởng trong hệ sinh thái TAO, mở ra cánh cửa cho các ứng dụng mới cho công nghệ tiên tiến của Tatsu. Khi cả hai công ty bắt đầu hành trình này cùng nhau, những tác động đối với cộng đồng blockchain là rất lớn. Sự tích hợp lưu trữ phi tập trung với các giải pháp AI tiên tiến có thể dẫn đến những thay đổi mang tính chuyển mình trong cách xác minh danh tính được thực hiện trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Quan hệ đối tác này minh chứng cho tiềm năng của việc kết hợp công nghệ phi tập trung với AI để tạo ra các giải pháp an toàn, hiệu quả và đổi mới hơn, thiết lập một tiền lệ cho các hợp tác trong tương lai trong không gian blockchain.

Việc phát hành Llama 3.2 gần đây của Meta đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), giúp các kỹ sư máy học và nhà khoa học dữ liệu dễ dàng nâng cao hiệu suất mô hình cho các nhiệm vụ cụ thể. Hướng dẫn này phác thảo quy trình tinh chỉnh, bao gồm thiết lập cần thiết, tạo tập dữ liệu và cấu hình kịch bản đào tạo. Tinh chỉnh cho phép các mô hình như Llama 3.2 chuyên môn hóa trong các lĩnh vực cụ thể, chẳng hạn như hỗ trợ khách hàng, dẫn đến các phản hồi chính xác và liên quan hơn so với các mô hình đa năng. Để bắt đầu tinh chỉnh Llama 3.2, người dùng trước tiên phải thiết lập môi trường của họ, đặc biệt nếu họ đang sử dụng Windows. Điều này bao gồm việc cài đặt Windows Subsystem for Linux (WSL) để truy cập vào terminal Linux, cấu hình quyền truy cập GPU với các driver NVIDIA phù hợp, và cài đặt các công cụ cần thiết như các phụ thuộc phát triển Python. Khi môi trường đã được chuẩn bị, người dùng có thể tạo một tập dữ liệu được tùy chỉnh cho việc tinh chỉnh. Ví dụ, một tập dữ liệu có thể được tạo ra để đào tạo Llama 3.2 trả lời các câu hỏi toán đơn giản, đây là một ví dụ đơn giản về tinh chỉnh có mục tiêu. Sau khi chuẩn bị tập dữ liệu, bước tiếp theo là thiết lập một kịch bản đào tạo sử dụng thư viện Unsloth, giúp đơn giản hóa quy trình tinh chỉnh thông qua Low-Rank Adaptation (LoRA). Điều này bao gồm việc cài đặt các gói cần thiết, tải mô hình và bắt đầu quá trình đào tạo. Khi mô hình đã được tinh chỉnh, điều quan trọng là đánh giá hiệu suất của nó bằng cách tạo một tập kiểm tra và so sánh các phản hồi của mô hình với các câu trả lời mong đợi. Mặc dù tinh chỉnh mang lại nhiều lợi ích đáng kể trong việc cải thiện độ chính xác của mô hình cho các nhiệm vụ cụ thể, nhưng cần xem xét những hạn chế của nó và hiệu quả tiềm năng của việc tinh chỉnh lời nhắc cho các yêu cầu ít phức tạp hơn.

Khi tháng 11 kết thúc và tháng 12 năm 2024 đang đến gần, các nhà đầu tư ngày càng tập trung vào việc cân bằng lại danh mục đầu tư và khám phá các cơ hội altcoin mới. Câu chuyện về Mạng Cơ sở Hạ tầng Vật lý Phi tập trung (DePIN) đang thu hút sự chú ý, khiến nó trở thành một lĩnh vực quan trọng để theo dõi. BeInCrypto đã nêu bật năm altcoin DePIN hàng đầu để theo dõi trong tháng 12, bao gồm Filecoin (FIL), Arweave (AR), Grass (GRASS), io.net (IO) và NetMind Token (NMT). Filecoin (FIL) dẫn đầu với vốn hóa thị trường là 3,44 tỷ USD. Mặc dù đã trải qua sự sụt giảm giá trị trong quý hai và quý ba, Filecoin đã phục hồi mạnh mẽ, với mức tăng giá 56,22% trong tháng qua. Hiện tại, động lực giá đang tích cực, cho thấy khả năng tăng trưởng lên 6,50 USD vào đầu tháng 12. Tuy nhiên, nếu động lực chuyển sang tiêu cực, nó có thể giảm xuống 4,96 USD. Arweave (AR) theo sát, đã tăng 20,98% trong tuần qua, hiện có giá 21,13 USD. Altcoin này đang đối mặt với ngưỡng kháng cự ở mức 22,05 USD, nhưng nếu vượt qua, nó có thể đạt 24,57 USD. Grass (GRASS) đã gây chú ý với mức tăng đáng kinh ngạc 300% trong tháng 10, hiện có giá 3,48 USD. Nếu duy trì được xu hướng tăng, nó có thể vượt qua 3,90 USD và có khả năng đạt 5 USD. io.net (IO), được biết đến là mạng lưới máy tính AI phi tập trung lớn nhất, đã chứng kiến mức tăng giá 65,13%, hiện đang giao dịch ở mức 2,93 USD. Nếu xu hướng tăng tiếp tục, nó có thể vượt qua 4 USD. Cuối cùng, NetMind Token (NMT) đã tăng 76,10% gần đây, hiện có giá 3,76 USD, với khả năng tăng lên trên 5 USD trong tháng 12 nếu động lực tăng vẫn tiếp diễn. Tuy nhiên, việc chốt lời có thể dẫn đến sự giảm xuống 2,72 USD. Các nhà đầu tư nên giữ cảnh giác vì điều kiện thị trường có thể thay đổi nhanh chóng.

Quỹ Hivemapper gần đây đã hình thành một quan hệ đối tác chiến lược với Kamino và Jito Labs để ra mắt kế hoạch khuyến khích kho bạc thanh khoản HONEY-JitoSOL. Sáng kiến này xuất hiện trong bối cảnh nhiều nhà đầu tư trên thị trường tiền điện tử vẫn đang tham gia vào các trò chơi tổng bằng không, trong khi các mạng lưới hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) đang mở ra những con đường mới cho việc tạo ra giá trị. Sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ Web3 đang tạo điều kiện cho sự tích hợp sâu sắc giữa DePIN và tài chính phi tập trung (DeFi), điều này đang định hình lại bối cảnh của ngành công nghiệp blockchain. Sự tích hợp này hứa hẹn sẽ nâng cao tính thanh khoản của các tài sản vật lý và thúc đẩy đổi mới đáng kể trong hệ sinh thái blockchain. Hivemapper, một mạng lưới bản đồ phi tập trung hoạt động trên blockchain Solana, đã đạt được những tiến bộ đáng kể kể từ khi ra mắt vào tháng 11 năm 2022, đã lập bản đồ 29% các con đường trên thế giới trong vòng hai năm. Sử dụng các thiết bị camera hành trình “Bee” sáng tạo và công nghệ AI, Hivemapper thu thập hơn 28 triệu km hình ảnh đường phố hàng tháng, vượt xa Google Street View gấp năm lần. Dự án đã thu hút đầu tư từ các tổ chức nổi tiếng, bao gồm A16Z và Binance, và đã thiết lập quan hệ đối tác với các ông lớn trong lĩnh vực bản đồ toàn cầu. Token HONEY khuyến khích sự tham gia của người dùng trong việc thu thập dữ liệu, giải quyết các thách thức trong việc phát triển bản đồ có độ chính xác cao thông qua một mô hình AI+DePIN độc đáo. Giải pháp thanh khoản mới ra mắt trên nền tảng giao dịch Orca cung cấp tới 17.000 đô la tiền thưởng cho các nhà cung cấp thanh khoản token HONEY. Nó có tính năng thu nhập từ phí giao dịch tự động, cân bằng lại thông minh và các công cụ phân tích chuyên nghiệp để giúp người dùng điều hướng rủi ro. Phản ứng từ thị trường đã rất tích cực, với bể thanh khoản HONEY-JITOSOL đạt APY Tăng cường 36,02% và tổng giá trị bị khóa (TVL) vượt quá 500.000 đô la ngay sau khi ra mắt. Sự hợp tác đổi mới này không chỉ làm nổi bật tiềm năng của việc tích hợp DePIN với DeFi mà còn thiết lập một tiền lệ cho các phát triển trong tương lai trong không gian blockchain, chứng minh cách tài chính phi tập trung có thể trao quyền cho nền kinh tế thực và tạo ra những cơ hội mới cho người dùng.

Google đã chính thức ra mắt Imagen 3, mô hình AI chuyển đổi văn bản thành hình ảnh mới nhất của họ, năm tháng sau thông báo ban đầu tại Google I/O 2024. Phiên bản mới này hứa hẹn mang đến chất lượng hình ảnh được cải thiện với chi tiết tốt hơn, ánh sáng tốt hơn và ít hiện tượng hình ảnh không mong muốn hơn so với các phiên bản trước. Imagen 3 được thiết kế để diễn giải các yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên một cách chính xác hơn, cho phép người dùng tạo ra những hình ảnh cụ thể mà không cần phải lập trình yêu cầu phức tạp. Nó có thể sản xuất nhiều phong cách khác nhau, từ những bức ảnh siêu thực đến những minh họa vui nhộn, và thậm chí có thể hiển thị văn bản trong hình ảnh một cách rõ ràng, mở đường cho những ứng dụng sáng tạo như thiệp chúc mừng tùy chỉnh và tài liệu quảng cáo. An toàn và sử dụng có trách nhiệm là ưu tiên hàng đầu trong sự phát triển của Imagen 3. Google DeepMind đã thực hiện các kỹ thuật lọc và gán nhãn dữ liệu nghiêm ngặt để giảm thiểu rủi ro tạo ra nội dung có hại hoặc không phù hợp. Cam kết đối với các tiêu chuẩn đạo đức là rất quan trọng khi công nghệ AI tạo sinh ngày càng được tích hợp vào nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Người dùng quan tâm đến việc thử nghiệm Imagen 3 có thể làm như vậy thông qua Chatbot Gemini của Google bằng cách nhập các yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên, cho phép mô hình tạo ra những hình ảnh chi tiết dựa trên mô tả của họ. Mặc dù có những tiến bộ, Imagen 3 vẫn có những hạn chế có thể ảnh hưởng đến khả năng sử dụng của nó đối với một số chuyên gia. Hiện tại, nó chỉ hỗ trợ tỷ lệ khung hình vuông, điều này có thể hạn chế các dự án yêu cầu định dạng phong cảnh hoặc chân dung. Thêm vào đó, nó thiếu các tính năng chỉnh sửa như inpainting hoặc outpainting, và người dùng không thể áp dụng các bộ lọc hoặc phong cách nghệ thuật cho hình ảnh của họ. Khi so sánh với các đối thủ như Midjourney, DALL-E 3 và Flux, Imagen 3 nổi bật về chất lượng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên nhưng lại thiếu kiểm soát và tùy chỉnh cho người dùng. Tổng thể, mặc dù Imagen 3 là một công cụ mạnh mẽ để tạo ra hình ảnh chất lượng cao, nhưng những hạn chế của nó có thể làm nản lòng người dùng đang tìm kiếm nhiều sự linh hoạt hơn trong quy trình sáng tạo của họ.