همکاری استراتژیک Pundi AI و Elizaos: تحولی در دنیای هوش مصنوعی غیرمتمرکز

شرکت Pundi AI اعلام کرده است که از طریق حساب رسمی خود از اتحاد استراتژیک جدید خود با الیزائوس خبر داده است. الیزائوس یک پروتکل منبع باز است که برای ایجاد عوامل هوش مصنوعی خودمختار طراحی شده است. این همکاری معنی‌دار، به منظور ایجاد مزایای قابل لمس برای توسعه دهندگان و ترویج گسترده‌تر هوش مصنوعی، صورت گرفته است و شامل ادغام فنی است.

هدف اصلی بسیار روشن است: معرفی قابلیت های داده های غیر متمرکز و ارائه امکان ایجاد عوامل باهوش تر و قدرتمندتر. از طریق چارچوب Elizaos، توسعه دهندگان به سادگی می‌توانند داده‌های گوناگون را به مدل‌های هوش مصنوعی خود یکپارچه کنند. ادغام این داده‌ها بسیار حیاتی است زیرا کیفیت و دسترسی به داده‌ها بخش مهمی از آموزش مؤثر هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهد.

با رویکرد جدیدی که شرکت Pundi AI و Elizaos ارائه می‌دهند، قصد دارند که از مدل‌های هوش مصنوعی، که قبلاً بر مجموعه داده‌های متمرکز و گاه‌خاموش تکیه داشتند، دوری کنند. این روش تاکید بر مشکلاتی مانند تعصب، عدم شفافیت و محدودیت در قابلیت‌های یادگیری و اجرای هوش مصنوعی دارد. با این تغییر در رویکرد، آن‌ها به دنبال تقویت عملکرد مدل‌ها و بالا بردن کیفیت آموزش موثر برای هوش‌مصنوعی هستند.

ادغام هوش مصنوعی (AI) و هوش مصنوعی غیرمتمرکز (Decentralized AI) اهمیت زیادی دارد چون این ترکیب به ارتقاء کارایی، امنیت و شفافیت در سیستم‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند. هوش مصنوعی غیرمتمرکز از تکنولوژی بلاک‌چین استفاده می‌کند تا بدون نیاز به مرکزیت کنترلی اطلاعات را پردازش کند، این باعث افزایش امنیت و اعتماد در فرآیندهای هوش مصنوعی می‌شود.

به علاوه، ادغام این دو تکنولوژی باعث افزایش بهره‌وری و سرعت در پردازش داده‌های هوش مصنوعی می‌شود. با کاهش هزینه‌ها و زمان صرف شده برای اجرای الگوریتم‌های هوش مصنوعی، توسعه‌دهندگان و کاربران می‌توانند بهبود عملکرد سیستم‌های خود را ببینند.

در کل، ادغام هوش مصنوعی و هوش مصنوعی غیرمتمرکز بهبود امنیت، سرعت و بهره‌وری در سیستم‌های هوش مصنوعی را تضمین می‌کند و از اهمیت بالایی برخوردار است.

ترکیب عدم تمرکز و هوش مصنوعی، مثل همگرایی عدم تمرکز و هوش مصنوعی نتیجه‌ای قدرتمند است. به همین دلیل، این تلاقی امری بسیار حیاتی و برجسته است.

• یکپارچگی داده های پیشرفته: منابع داده غیر متمرکز می توانند شفافیت و ناپذیری بیشتری را ارائه دهند ، برای آموزش AI قابل اعتماد بسیار مهم است.
• کاهش تعصب: دسترسی به یک طیف گسترده تر و متنوع تر از مجموعه داده های غیرمتمرکز می تواند به کاهش تعصبات غالباً در داده های متمرکز کمک کند.
• افزایش استقلال برای عوامل هوش مصنوعی: با فراهم کردن دسترسی به مأمورین به جریان اطلاعات قابل تأیید و غیر متمرکز ، آنها می توانند به طور مستقل عمل کنند و تصمیمات آگاهانه تری بگیرند.
• توانمند سازی توسعه دهندگان: مشارکت فرایند ادغام داده های غیرمتمرکز را در مدل های هوش مصنوعی ساده می کند و مانع ورود به ساخت برنامه های پیشرفته AI را کاهش می دهد.

ارتباط مثبت بین اکوسیستم Pundi AI و چارچوب پروتکل الیزائوس برای تقویت محیطی مناسب ایجاد شده است. این امکان را برای توسعه‌دهندگان فراهم می‌کند که با اطمینان از زیرساخت داده‌های اصلی خود، آزمایش، ساخت و اجرای پروژه‌های خود را بهبود بخشند.

پروتکل الیزاوس فرآیند تشخیص و شناسایی مواد بیولوژیکی در نمونه‌های بالینی را تسهیل می‌کند. این پروتکل از یک سری مراحل مختلف تشکیل شده است که به ترتیب انجام می‌شوند. این مراحل شامل تهیه و تعیین هدف، تهیه مواد مخصوص الیزاوس، اضافه کردن نمونه تست و آنالیز نتایج می‌باشند. الیزاوس امکان شناسایی مولکول‌های خاصی مانند آنتی‌ژن‌ها یا آنتی‌بادی‌ها را در نمونه‌های بالینی فراهم می‌کند، که این امر برای تشخیص بیماری‌ها یا مانیتورینگ وضعیت سلامت بسیار حیاتی است. از این روش برای تشخیص بیماری‌های مختلف نظیر هیومن ایمونودفیسیانسی (HIV)، هپاتیت، کووید-۱۹ و … استفاده می‌شود.

ادغام تکنولوژیک در پروتکل الیزائوس اصلی بنیان بایسته است. این پروتکل به عنوان یک چارچوب منبع باز، امکان فراهم کردن ابزارها و ساختارهای لازم برای تعریف، استقرار و مدیریت عوامل خودمختار را داراست. این ادغام به خوبی نشان می‌دهد که الیزائوس، توسعه دهندگان را قادر می‌سازد تا منابع داده خارجی را به مدل‌های هوش مصنوعی خود به صورت مستقیم متصل کنند.

با استفاده از چارچوب Elizaos، توسعه‌دهندگان می‌توانند به راحتی و سرعت داده‌ها و منطق کسب و کار خود را به اشتراک گذاری کنند. این چارچوب به آن‌ها این امکان را می‌دهد که برنامه‌هایی برای بهبود ارتباط با مشتریان و بهبود تجربه کاربری آن‌ها ایجاد کنند. همچنین، Elizaos از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف پشتیبانی می‌کند و به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که راه‌حل‌های خود را به سادگی گسترش دهند و به وسیله آن‌ها به مسائل پیچیده‌تری پرداخته شود.

1. الزامات داده ها را برای مدل هوش مصنوعی خود تعریف کنید.
2. از ابزارهای Elizaos برای اتصال به جریان داده های غیرمتمرکز یا منابع داده خارجی تأیید شده استفاده کنید.
3. این داده ها را یکپارچه در آموزش یا روند عملیاتی مدل ادغام کنید.
4. مدل را به عنوان یک عامل خودمختار که قادر به استفاده از این داده های غیر متمرکز است ، مستقر کنید.

قابلیت ادغام مستقیم یک مزیت فنی مهم است که فرآیند را ساده‌تر می‌کند. در غیر این صورت، فرآیند ممکن است پیچیده و تکه تکه باشد. این قابلیت با استفاده از زیرساخت‌های غیر متمرکز و پروتکل الیزاوس برای ارکستراسیون عامل، امکان انجام ترکیبی از عملیات را فراهم می‌کند و اقدامات را به مراحل ساده‌تری تقسیم می‌کند.

ساختمان عوامل باهوش تر: مزایای توسعه دهندگان

همکاری بین هوش مصنوعی و زنجیره‌بندی برای توسعه دهندگان به فرصت‌های جذابی دسترسی می‌دهد. توانایی ساخت واکنش‌های هوشمند‌تر برای عوامل هوش مصنوعی مستلزم دسترسی به داده‌های مورد نیازشان مستقیماً است.

توسعه دهندگان برای ادامه کار در زمینه خود و بهبود مهارت‌هایشان، به مزایای زیر دست پیدا می‌کنند:

1. فرصت همیشگی برای یادگیری و به روزرسانی: به عنوان یک توسعه دهنده، شما دائماً باید با تغییرات و جدیدترین فن‌آوری‌ها آشنا باشید تا بهترین راهکارها را برای پروژه‌های خود ارائه دهید.

2. ایجاد محصولات جذاب: با توانایی توسعه نرم‌افزارها و برنامه‌های کاربردی جذاب، شما می‌توانید تجربه کاربری بهتری برای کاربران ایجاد کنید و محصولاتی موفق بسازید.

3. فرصت‌های شغلی و درآمد: توسعه دهندگان با تجربه و مهارت، مورد تقاضا در بازار کار هستند و از فرصت‌های شغلی بسیاری در صنعت فناوری اطلاعات و کامپیوتر برخوردارند.

4. ارتباط با جوامع توسعه دهندگان: با عضویت در جوامع و گروه‌های توسعه دهندگان، می‌توانید از تجربیات دیگران بهره ببرید، با افراد هم‌صحبت شوید و روابط حرفه‌ای خود را تقویت کنید.

5. خلق فرصت‌های شخصی: با توانایی توسعه برنامه‌ها و طراحی وب، می‌توانید شروع به کسب و کارهای خود بکنید و فرصت‌های کسب درآمد زیادی را ایجاد کنید.

• دسترسی به داده های غیرمتمرکز: به منابع جدید داده هایی که شفاف و بالقوه نسبت به دستکاری نسبت به گزینه های متمرکز مقاومت می کنند ، ضربه بزنید.
• عملکرد مدل بهبود یافته: داده های بهتر منجر به آموزش بهتر می شوند و در نتیجه مدل های هوش مصنوعی دقیق تر و مؤثر تر می شوند.
• چرخه های توسعه سریعتر: فرآیند ادغام ساده از طریق الیزا ، پیچیدگی خطوط لوله داده را کاهش می دهد.
• فرصت های نوآوری: برنامه های جدیدی بسازید که قبلاً به دلیل محدودیت داده ها یا نگرانی های متمرکز دشوار بودند.
• اهرم blockchain ai: به طور مستقیم از مزایای blockchain ai استفاده می کند ، مانند محاسبات قابل اثبات و مشوق های نشانه گذاری شده در طرح های عامل خود.

همکاری در تسریع نوآوری در حوزه‌هایی از جمله هوش مصنوعی غیرمتمرکز (DEFI)، بهینه‌سازی زنجیره تأمین، تحلیل داده و موارد دیگر، با استفاده از اطلاعات قابل اعتماد و غیرمتمرکز انجام می‌شود.

چالش ها و مسیر پیش رو برای AI غیر متمرکز

هرچند مشارکت افراد یک موضوع امیدوارکننده‌ای است، اما پذیرش گسترده‌ای از هوش مصنوعی غیرمتمرکز بدون رویکردهای چالش‌برانگیز نیست. اندازه گیری مقیاس‌پذیری شبکه‌های غیرمتمرکز، پیچیدگی در ادغام پروتکل‌های مختلف بلاکچین و تضمین کیفیت داده‌ها از منابع توزیع‌شده، همگی موانع قابل‌توجهی هستند که هنوز در حال بررسی و رفع آن‌ها هستیم.

اما همچنین، شرکت‌هایی مانند Pundi AI و Elizaos نشان دهنده تعهد قوی از سوی افراد کلیدی در این زمینه هستند. آنها با ارائه ابزارها و چارچوب‌های عملی برای توسعه‌دهندگان، زمینه‌ای را برای یک آینده قوی‌تر و غیرمتمرکزتر در حوزه هوش مصنوعی فراهم می‌کنند.

منبع باز پروتکل الیزائوس به منظور تشویق کمک های جامعه و تسریع در فرآیند توسعه و بهبود، اهمیت ویژه ای دارد.

این برای آینده blockchain ai چیست؟

ادغام blockchain با هوش مصنوعی، یا معمولاً blockchain AI نامیده می‌شود، یک زمینه‌ی پیشرفته است که به سرعت در حال توسعه است. این همکاری نشان از رشد اکوسیستم دارد و از مفاهیم تئوری به پروژه‌های عملی که توسعه‌دهندگان را توانمند می‌کنند، پیش می‌رود.

محصولات Pundi AI و Elizaos با تمرکز بر دسترسی به داده‌های غیرمتمرکز، به ایجاد آینده‌ای کمک می‌کنند که هوش مصنوعی نه تنها قدرتمند بلکه شفاف، شنیدنی و کمتر به نقاط متمرکز کنترل متکی باشد.

سیستم‌های خودمختار قادر به انجام وظایف پیچیده در شبکه‌های غیرمتمرکز بدون نیاز به مداخله انسانی هستند. این سیستم‌ها از طریق قراردادهای هوشمند و فناوری جریان داده‌های غیرمتمرکز ارتباط برقرار می‌کنند. این راه حل‌ها به آنها کمک می‌کنند تا به صورت مستقل و خودکار وظایف پیچیده‌ای را انجام دهند و با داده‌ها بی‌واسطه تعامل کنند. این روش‌ها باعث بهبود کارایی و کارکرد سیستم‌های خودمختار در محیط‌های غیرمتمرکز می‌شود.

راهکارهای کاربردی برای جامعه از جنبه‌های مختلف بهبود زندگی افراد و ارتقای سطح رفاه آنها می‌تواند شامل موارد زیر باشد:

1. آموزش و پرورش: توسعه سیستم آموزشی با استفاده از روش‌های نوین و به‌روز برای تربیت نیروهای متخصص و متعهد.
2. به‌روزسانی ساختارهای اقتصادی: انگیزه‌بخشی برای سرمایه‌گذاری و ایجاد فرصت‌های اشتغال با اصلاح سیاست‌های مالی و اقتصادی.
3. توسعه فناوری: فراهم کردن امکانات ارتباطی و دسترسی به فناوری جدید برای افزایش بهره‌وری و افزایش توانایی کسب و کارها.
4. حمایت از کسب و کارهای کوچک و متوسط: اعطای تسهیلات و حمایت‌های مالی و مالیاتی به کمک توسعه و رشد این کسب و کارها.
5. ترویج سلامت: ترویج فرهنگ سلامتی به‌منظور کاهش ابتلا به بیماری‌ها و افزایش سطح سلامت جامعه.
6. توانمندسازی زنان: ترویج شرکت فعال زنان در اقتصاد جهت افزایش نفوذ زنان در حوزه‌های مختلف.
7. ارتقای سطح حمایت از کودکان و نوجوانان: ایجاد برنامه‌های حمایتی برای کاهش آسیب‌ها و ایجاد شرایط بهتر زندگی برای این گروه از جامعه.

همچنین، ارتقاء زیرساخت‌ها، حفاظت از منابع طبیعی و محیط‌زیست، ترویج فرهنگ کارآفرینی و انکار تبعیض‌ها و تبعیض‌ها نیز از مواردی است که می‌تواند به بهبود زندگی جامعه کمک کند.

اگر علاقه‌مند به آینده هوش مصنوعی و زنجیره‌بندی هستید، می‌توانید به عنوان یک توسعه‌دهنده یا محقق در این حوزه‌ها فعالیت کنید. برای مثال، می‌توانید در زمینه توسعه الگوریتم‌های هوش مصنوعی یا بلاک‌چین کار کرده و به بهبود پروژه‌های مرتبط با این فناوری‌ها کمک کنید. همچنین، می‌توانید در زمینه تحقیقاتی در این حوزه‌ها فعالیت کرده و نظریات و رویکردهای نوین خود را ارائه دهید. به عبارت دیگر، تلاش کنید تا ویژگی‌ها و کاربردهای جدید هوش مصنوعی و بلاک‌چین را کشف و توسعه دهید.

• برای درک توانایی های آن برای ساخت عوامل هوش مصنوعی ، مستندات و چارچوب الیزا را کشف کنید.
• به اکوسیستم Pundi AI و نحوه تسهیل برنامه های غیرمتمرکز هوش مصنوعی نگاه کنید.
• در نظر بگیرید که چگونه می توانید با استفاده از ابزارهای ارائه شده توسط این مشارکت ، از منابع داده غیرمتمرکز در پروژه های هوش مصنوعی خود استفاده کنید.
• در مورد اطلاعیه های Pundi AI و Elizaos برای کارگاه های بالقوه ، کمک های مالی یا برنامه های توسعه دهنده به روز شوید.

یک فراخوان برای همکاری در آغاز پروژه‌های برنامه‌های هوش مصنوعی برای جامعه توسط یک بنیاد غیر متمرکز صادر شده است.

مشارکت میان دو شرکت Pundi AI و Elizaos، یک مرحله مهم و جالب در راهنمایی به سوی فناوری‌های غیرمتمرکز و هوشمند محسوب می‌شود. آنها با تمرکز بر روی نیازهای حیاتی به داده‌های یکپارچه و غیرمتمرکز، ابزارهایی را فراهم می‌کنند که به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد برنامه‌های هوش مصنوعی با پذیرش بالاتر، امنیت بیشتر و شفافیت بیشتر ایجاد کنند. این تعامل نه تنها باعث پیشرفت عوامل هوش مصنوعی می‌شود بلکه اساسی برای تقویت اکوسیستم هوش مصنوعی غیرمتمرکز محسوب می‌شود. این تعاون یک پیشرفت هیجان‌انگیز است که به امید بازکردن ظرفیت‌های جدید در تلاقی بلاکچین و هوش مصنوعی است.

در مقاله مورد نظر، به بررسی پیشرفت‌های کلیدی شکل‌گیری ترکیبی از فناوری‌های غیرمتمرکز مانند هوش مصنوعی و زنجیره‌بندی بلاک‌چین پرداخته شده است. این ترکیب، به وجود آوردن امکانات و ابزارهایی جدید برای حل مسائل امنیتی، تضمین اطلاعات و ارتباطات به صورت غیرمتمرکز و شفافیت بیشتر منجر می‌شود. این مقاله به تفاوت‌ها و امکانات این رویکرد نسبت به روش‌های سنتی پرداخته و به روند پذیرش این فناوری توسط نهادهای مختلف اشاره دارد. به عنوان مثال، استفاده از این تکنولوژی در حوزه‌های مختلف اقتصادی، اجتماعی و فرهنگی معرفی شده و نقاط قوت و ضعف این رویکرد مورد بررسی قرار گرفته است. این مقاله به عنوان یک منبع اطلاعاتی کارآمد، درک بهتری از کاربردها و امکانات این فناوری را فراهم می‌کند.