0G bu projeye yaklaşık altı aydır bağlıyım, bugün biraz boş vaktim var, gelin 0G'yi detaylı bir şekilde gözden geçirelim, merkezi yönetimden dağıtık yönetime geçişin nasıl yapıldığını görelim, @0G_labs yapay zekanın geleceğini nasıl yeniden planlıyor, hep birlikte bir oturuşta inceleyelim!
Çünkü yakın zamanda bir arkadaşım ile AI hakkında konuşuyorduk, arkadaşım “şu anda AI, büyük şirketlerin ‘özel oyuncakları’ gibi olmaya başladı” dedi, bu sözün az çok bir anlamı olduğunu düşünüyorum. Günlük hayatta kullandığımız sohbet robotları, görsel oluşturma araçları, arkasında temelde o birkaç teknoloji devinin olduğu, veriler onların elinde, algoritmaların nasıl çalıştığı hakkında dışarıdan kimse bir şey bilmiyor, gerçekten bir sorun çıkarsa kime gideceksin, kimse bir şey açıklayamıyor. Ama eğer sana gelecekteki AI'nın “herkesin dediği geçerli olacak” olabileceğini söyleseler, buna inanır mıydın?
İlk düşündüğüm şey 0G projesi, şimdi bu "eğer" i gerçeğe dönüştürmeye çalışıyorum.
Bir: Neden "merkeziyetsiz AI" yapmak zorundayız?
Öncelikle, şu anki AI'nin ne kadar “yoğun” olduğunu söyleyelim, her gün izlediğiniz kısa videoların önerileri, alışveriş uygulamalarındaki “sizin için önerilenler” tamamen birkaç büyük firmanın AI modelleri tarafından oluşturuluyor, fakat bu modeller adeta bir “kapalı kutu” gibi:
Verilerin eğitilmek üzere alındı, kötüye kullanıldı mı? Bilmiyorum;
AI neden sana bu şeyleri öneriyor? Algoritma gizli saklı, açıklamak zor.
Bir gün büyük şirketin sunucusu çökerse ya da bazı nedenlerden dolayı hizmet durursa, ona bağımlı olan uygulamalar tamamen çalışmaz hale gelebilir.
Bu, merkezi AI'nin can sıkıcı durumu; azınlık kontrol gücünü elinde bulundururken, çoğunluk sadece pasif bir şekilde etkileniyor ve veri sızıntısı, hizmet kesintisi gibi riskleri de taşımak zorunda kalıyor.
Ve merkeziyetsiz AI'nın yapmak istediği şey, bu "durgun kaba"yı açmak ve herkesin katılmasını sağlamaktır: Herkes AI'nin nasıl eğitildiğini, nasıl çalıştığını anlayabilir; algoritmalar açık bir şekilde bulunabilir.
Ne tür veriler kullanıldı, nasıl kullanıldı, hepsi zincirde kayıtlı, baştan sona net bir şekilde kontrol edilebilir;
Bir düğüm sorun çıkarsa, diğer düğümler işlemeye devam edebilir, hepsinin birden çökmesi olmaz.
Kısacası, AI'nin "büyük firmaların özel alanlarından" "herkesin ortak kaynağına" dönüşmesini sağlamak, şeffaf olmak, herkesin söz sahibi olması ve daha dayanıklı olmasıdır.
AI'yi merkeziyetsiz hale getirmek istiyoruz, 0G ise "modüler" mimariye dayanıyor - karmaşık sistemleri Lego parçalarına ayırmak, her bir parçanın ayrı ayrı güncellenebilmesi ve bir araya geldiğinde de verimli olmasını sağlamak.
Bu, uyum açısından özellikle esnek olup, farklı ülkelerin kuralları farklıdır:
Bir yerde veri depolama sıkı bir şekilde denetleniyorsa, verileri saklayan DA modülü yerel uyumlu sunucuya yerleştirilmektedir;
Bir ülke, yurtdışındaki hesaplama gücünü kısıtlıyor, işletmeler yalnızca yerel hesaplama modüllerini kullanarak işlerini yürütüyor, diğer modüller ihtiyaç duyuldukça ekleniyor;
Bazı yerlerde token yasaklanmış ama dağıtık hesaplamaya hoş karşılanıyorsa, o zaman token ile ilgili modülü çıkarıp sadece hesap gücü planlaması, veri şifreleme gibi uyumlu kısımları bırakın.
Tıpkı bloklarla oynamak gibi, uyumsuz parçaları önce kullanma, uyumlu olanlarla yine inşa edebilirsin, kurallar değiştiğinde tekrar yerleştirirsin.
Üç: Merkezi ve merkeziyetsiz AI'nın temel farklarına bakalım.
Merkezi AI, "entegre bir makine" gibidir: hızı yüksektir, istikrarlıdır, ancak bir parçayı değiştirmek veya bir işlev eklemek istediğinizde, tüm makineyi sökmeniz gerekir, bu oldukça zahmetlidir. Ayrıca veriler makinenin içinde saklanır, dışarıdan görünmez, ara sıra da "saçmalayabilir" (bu da herkesin dediği "AI halüsinasyonu"dur), çünkü kimse onun akıl yürütme sürecini doğrulayamaz.
Merkeziyetsiz AI, daha çok "blok yapma" gibi: parçalar (modüller) açıktır, herkes değiştirebilir veya ekleyebilir, veriler ve çıkarım süreci zincir üzerinde yer alır, doğrulanabilir, "hayal" olasılığını azaltır, ancak dezavantajları da oldukça belirgindir - bu kadar çok parçayı koordine etmek biraz yavaş olabilir, farklı bloklar arasındaki "arayüz" standartları birbiriyle uyumsuzsa, bir karmaşaya neden olabilir.
Dört: 0G'nin "blokları" nelerdir?
0G, sistemi birkaç ana modüle ayırdı; her modülün kendine özgü bir görev tanımı var:
1) 0G Chain: Bu, mevcut olan merkeziyetsiz uygulamalar (dApp) ile uyumlu olabilen en temel zincirdir ve yürütme, konsensüs gibi temel işlevler ayrı ayrı güncellenebilir, tüm zinciri değiştirmeye gerek kalmaz;
2) 0G Depolama: merkeziyetsiz bir depolama alanıdır, çok fazla veri saklayabilir ve özel kodlama ve doğrulama yöntemlerine dayanır, verilerin kaybolmamasını ve kullanılabilir olmasını garanti eder;
3) Veri Erişilebilirlik Katmanı (DA): Verinin "yeterince mevcut olup olmadığını" yönetir, rastgele düğümler seçerek doğrulama yapar, hem güvenilirliği sağlar hem de ölçeği sonsuz bir şekilde genişletebilir; 4) 0G Serving Mimarisi: AI modellerinin çıkarımı ve eğitimi için özel olarak tasarlanmıştır, ayrıca geliştiriciler için bir araç seti (SDK) hazırlanmıştır, AI işlevlerini eklemek istiyorsanız, doğrudan kullanabilirsiniz, karmaşık bir yapı kurmanıza gerek yok;
5) Hizalama Düğümleri (Alignment Nodes): Tüm sistemi izleyerek, AI'nın davranışlarının etik standartlara uygun olmasını sağlamak ve bu düğümlerin yönetiminin de merkeziyetsiz olması, yani belirli bir kişinin sözlerinin geçerli olmaması. Bu mimarinin avantajı "esneklik". Örneğin, daha güçlü bir depolama kapasitesine ihtiyaç duyulursa Storage modülünü yükseltin; daha hızlı bir çıkarım hızı gerekiyorsa Serving mimarisini optimize edin, diğer kısımları değiştirmeye gerek yoktur. Geliştiriciler için, giriş bariyeri de çok daha düşük olmuştur.
Beş: 0G şimdi güvenilir mi? Finansman ekibini ve ekosistem ortaklarını inceleyin, bunu birçok kez söyledim.
Bir projenin güvenilir olup olmadığını değerlendirmek için para ve gerçek ilerlemenin durumu oldukça önemlidir ve daha doğrudandır.
0G geçen yıl Ocak ayında 325 milyon dolar topladığını söyledi, bu para esasen ürün ölçeğini genişletmek ve geliştirici topluluğu oluşturmak için kullanıldı.
Ayrıca, 0G şu anda HackQuest ile derin bir işbirliği yapıyor ve geliştirici topluluğunun oluşturulmasına odaklanıyor. HackQuest, bir geliştirici eğitim platformu olarak 410 milyon dolar yatırım aldı, bu nedenle iki tarafın işbirliği geliştirici ekosisteminin gelişimini daha iyi destekleyebilir.
Sadece para ve işbirliği yeterli değil, test ağındaki veriler durumu daha iyi açıklıyor: 6.5 milyondan fazla işlem, 22 milyon hesap ve 8000'den fazla doğrulayıcı var;
Zirve döneminde her parçanın TPS'si 11.000'e ulaşabiliyor, bu hız AI'nın ihtiyaç duyduğu devasa verileri işlemek için yeterli sayılır.
Ayrıca düğüm sayısı var - 85000 düğüm satıldı, dünya genelinde 8500'den fazla operatör tarafından korunuyor. Düğüm sayısı arttıkça, tüm ağın istikrarı ve güvenliği de artar, tıpkı 8500'den fazla kişinin birlikte "nöbet tutması" gibi, sorun çıkarmak zor.
Ayrıca, 0G, en erken derin işbirliği yapan merkeziyetsiz AI modüler blok zincirlerinden biri olarak, aynı zamanda ilk merkeziyetsiz AI modül blok zinciridir ve şu anda token oluşturma etkinliği (TGE) gerçekleştirilmemiştir; bunun arkasındaki potansiyel tartışma değeri herkesin tahmin edebileceği gibi!
Altı: 0G'den bahsedecek olursak, kesinlikle onun iNFT'sinden bahsetmemiz gerekiyor. Kısaca, iNFT "AI işlevlerini çalıştırabilen NFT" demektir - satın aldığınız sadece bir resim değil, aynı zamanda akıllı bir "küçük yardımcı".
Bu şeyin neden taze olduğunu söylüyoruz? Çünkü ERC-7857 adında yeni bir standart kullanıldı:
iNFT satın aldığınızda, yalnızca mülkiyet size verilmez, içindeki AI modeli ve veriler (yani "meta veriler") de size verilir, boş bir çerçeve satın almazsınız; Hassas veriler şifrelenir, gizlilik korunur, ancak zincir üzerinde gerçeklik kontrol edilebilir, dolandırılma korkusu yoktur;
Bu AI asistanı "büyüyebilir", meta veriler her an güncellenebilir, ne kadar uzun süre kullanırsanız o kadar değerli hale gelebilir.
Bu, geleneksel AI'nin eski modelini bozuyor. Eskiden AI kullanmak, büyük şirketlerin "ödünç" alınmasıydı; şimdi bir AI asistanına "sahip" olabiliyorsunuz, ayrıca satabilir, başkalarına lisans verebilir ve kazandığınız para tamamen size ait.
Yedi: Öğrenme eşiği? 0G aslında çoktan yolunu açtı.
Son zamanlarda 0G ve HackQuest @HackQuest_ ortaklığı ile özel bir kurs olan 0G Learning Track'i açtı. Veri katmanından, depolama mekanizmasına, AI çerçevesinin nasıl bağlanacağına ve çapraz zincir işlemlerinin nasıl yapılacağına kadar tüm içerikler çok net bir şekilde anlatıldı. Kursu tamamladığınızda her iki tarafın onayladığı bir sertifika da alıyorsunuz. Merkeziyetsiz AI geliştirmeye başlamak isteyen geliştiriciler için gerçekten iyi bir sıçrama tahtası.
Sekiz: Son olarak dürüst olmak gerekirse, 0G fikri güzel, ancak pek çok zorluk var:
1) Merkeziyetsiz sistemler doğası gereği merkezi sistemlerden daha yavaştır. Ölçeklenebilirlik ve performans arasında nasıl bir denge bulabilirsiniz? Bu, ana ağın faaliyete geçtikten sonraki gerçek duruma bağlı olacaktır;
2）Farklı projelerin bağlandığı zaman, modül arayüzü standartları birbiriyle uyumlu değilse ne yapmalı? Bu "parçalanma" ya neden olabilir; Uyumluluk sorunları da dikkate alınmalı, sonuçta veri ve AI ile ilgili, her politika farklı.
3) Ancak her ne olursa olsun, merkeziyetsiz AI üzerinde düşünmeye değer bir yön. Eğer gerçekten "şeffaf, herkesin katılabileceği ve risklere dayanıklı" hale getirilebilirse, o zaman AI gerçekten herkesin hizmetinde olur, azınlığın aracı değil.
0G olabilecek mi? Şu anda kesin bir yargıya varmak için çok erken, ama en azından ilk adımı attı. Ben de bu projeyi takip etmeye devam edeceğim; en azından bunun zaman harcamaya değer bir proje olduğunu düşünüyorum! Üstelik @Jtsong2'nin de bizimle birlikte bu projeyi geliştirmesi var! #去中心化AI # 0GLabs #AI
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
0G bu projeye yaklaşık altı aydır bağlıyım, bugün biraz boş vaktim var, gelin 0G'yi detaylı bir şekilde gözden geçirelim, merkezi yönetimden dağıtık yönetime geçişin nasıl yapıldığını görelim, @0G_labs yapay zekanın geleceğini nasıl yeniden planlıyor, hep birlikte bir oturuşta inceleyelim!
Çünkü yakın zamanda bir arkadaşım ile AI hakkında konuşuyorduk, arkadaşım “şu anda AI, büyük şirketlerin ‘özel oyuncakları’ gibi olmaya başladı” dedi, bu sözün az çok bir anlamı olduğunu düşünüyorum. Günlük hayatta kullandığımız sohbet robotları, görsel oluşturma araçları, arkasında temelde o birkaç teknoloji devinin olduğu, veriler onların elinde, algoritmaların nasıl çalıştığı hakkında dışarıdan kimse bir şey bilmiyor, gerçekten bir sorun çıkarsa kime gideceksin, kimse bir şey açıklayamıyor. Ama eğer sana gelecekteki AI'nın “herkesin dediği geçerli olacak” olabileceğini söyleseler, buna inanır mıydın?
İlk düşündüğüm şey 0G projesi, şimdi bu "eğer" i gerçeğe dönüştürmeye çalışıyorum.
Bir: Neden "merkeziyetsiz AI" yapmak zorundayız?
Öncelikle, şu anki AI'nin ne kadar “yoğun” olduğunu söyleyelim, her gün izlediğiniz kısa videoların önerileri, alışveriş uygulamalarındaki “sizin için önerilenler” tamamen birkaç büyük firmanın AI modelleri tarafından oluşturuluyor, fakat bu modeller adeta bir “kapalı kutu” gibi:
Verilerin eğitilmek üzere alındı, kötüye kullanıldı mı? Bilmiyorum;
AI neden sana bu şeyleri öneriyor? Algoritma gizli saklı, açıklamak zor.
Bir gün büyük şirketin sunucusu çökerse ya da bazı nedenlerden dolayı hizmet durursa, ona bağımlı olan uygulamalar tamamen çalışmaz hale gelebilir.
Bu, merkezi AI'nin can sıkıcı durumu; azınlık kontrol gücünü elinde bulundururken, çoğunluk sadece pasif bir şekilde etkileniyor ve veri sızıntısı, hizmet kesintisi gibi riskleri de taşımak zorunda kalıyor.
Ve merkeziyetsiz AI'nın yapmak istediği şey, bu "durgun kaba"yı açmak ve herkesin katılmasını sağlamaktır:
Herkes AI'nin nasıl eğitildiğini, nasıl çalıştığını anlayabilir; algoritmalar açık bir şekilde bulunabilir.
Ne tür veriler kullanıldı, nasıl kullanıldı, hepsi zincirde kayıtlı, baştan sona net bir şekilde kontrol edilebilir;
Bir düğüm sorun çıkarsa, diğer düğümler işlemeye devam edebilir, hepsinin birden çökmesi olmaz.
Kısacası, AI'nin "büyük firmaların özel alanlarından" "herkesin ortak kaynağına" dönüşmesini sağlamak, şeffaf olmak, herkesin söz sahibi olması ve daha dayanıklı olmasıdır.
İkincisi: 0G neye dayanarak gerçekleştiriliyor? Modülerlik anahtar.
AI'yi merkeziyetsiz hale getirmek istiyoruz, 0G ise "modüler" mimariye dayanıyor - karmaşık sistemleri Lego parçalarına ayırmak, her bir parçanın ayrı ayrı güncellenebilmesi ve bir araya geldiğinde de verimli olmasını sağlamak.
Bu, uyum açısından özellikle esnek olup, farklı ülkelerin kuralları farklıdır:
Bir yerde veri depolama sıkı bir şekilde denetleniyorsa, verileri saklayan DA modülü yerel uyumlu sunucuya yerleştirilmektedir;
Bir ülke, yurtdışındaki hesaplama gücünü kısıtlıyor, işletmeler yalnızca yerel hesaplama modüllerini kullanarak işlerini yürütüyor, diğer modüller ihtiyaç duyuldukça ekleniyor;
Bazı yerlerde token yasaklanmış ama dağıtık hesaplamaya hoş karşılanıyorsa, o zaman token ile ilgili modülü çıkarıp sadece hesap gücü planlaması, veri şifreleme gibi uyumlu kısımları bırakın.
Tıpkı bloklarla oynamak gibi, uyumsuz parçaları önce kullanma, uyumlu olanlarla yine inşa edebilirsin, kurallar değiştiğinde tekrar yerleştirirsin.
Üç: Merkezi ve merkeziyetsiz AI'nın temel farklarına bakalım.
Merkezi AI, "entegre bir makine" gibidir: hızı yüksektir, istikrarlıdır, ancak bir parçayı değiştirmek veya bir işlev eklemek istediğinizde, tüm makineyi sökmeniz gerekir, bu oldukça zahmetlidir. Ayrıca veriler makinenin içinde saklanır, dışarıdan görünmez, ara sıra da "saçmalayabilir" (bu da herkesin dediği "AI halüsinasyonu"dur), çünkü kimse onun akıl yürütme sürecini doğrulayamaz.
Merkeziyetsiz AI, daha çok "blok yapma" gibi: parçalar (modüller) açıktır, herkes değiştirebilir veya ekleyebilir, veriler ve çıkarım süreci zincir üzerinde yer alır, doğrulanabilir, "hayal" olasılığını azaltır, ancak dezavantajları da oldukça belirgindir - bu kadar çok parçayı koordine etmek biraz yavaş olabilir, farklı bloklar arasındaki "arayüz" standartları birbiriyle uyumsuzsa, bir karmaşaya neden olabilir.
Dört: 0G'nin "blokları" nelerdir?
0G, sistemi birkaç ana modüle ayırdı; her modülün kendine özgü bir görev tanımı var:
1) 0G Chain: Bu, mevcut olan merkeziyetsiz uygulamalar (dApp) ile uyumlu olabilen en temel zincirdir ve yürütme, konsensüs gibi temel işlevler ayrı ayrı güncellenebilir, tüm zinciri değiştirmeye gerek kalmaz;
2) 0G Depolama: merkeziyetsiz bir depolama alanıdır, çok fazla veri saklayabilir ve özel kodlama ve doğrulama yöntemlerine dayanır, verilerin kaybolmamasını ve kullanılabilir olmasını garanti eder;
3) Veri Erişilebilirlik Katmanı (DA): Verinin "yeterince mevcut olup olmadığını" yönetir, rastgele düğümler seçerek doğrulama yapar, hem güvenilirliği sağlar hem de ölçeği sonsuz bir şekilde genişletebilir;
4) 0G Serving Mimarisi: AI modellerinin çıkarımı ve eğitimi için özel olarak tasarlanmıştır, ayrıca geliştiriciler için bir araç seti (SDK) hazırlanmıştır, AI işlevlerini eklemek istiyorsanız, doğrudan kullanabilirsiniz, karmaşık bir yapı kurmanıza gerek yok;
5) Hizalama Düğümleri (Alignment Nodes): Tüm sistemi izleyerek, AI'nın davranışlarının etik standartlara uygun olmasını sağlamak ve bu düğümlerin yönetiminin de merkeziyetsiz olması, yani belirli bir kişinin sözlerinin geçerli olmaması.
Bu mimarinin avantajı "esneklik". Örneğin, daha güçlü bir depolama kapasitesine ihtiyaç duyulursa Storage modülünü yükseltin; daha hızlı bir çıkarım hızı gerekiyorsa Serving mimarisini optimize edin, diğer kısımları değiştirmeye gerek yoktur. Geliştiriciler için, giriş bariyeri de çok daha düşük olmuştur.
Beş: 0G şimdi güvenilir mi? Finansman ekibini ve ekosistem ortaklarını inceleyin, bunu birçok kez söyledim.
Bir projenin güvenilir olup olmadığını değerlendirmek için para ve gerçek ilerlemenin durumu oldukça önemlidir ve daha doğrudandır.
0G geçen yıl Ocak ayında 325 milyon dolar topladığını söyledi, bu para esasen ürün ölçeğini genişletmek ve geliştirici topluluğu oluşturmak için kullanıldı.
Ayrıca, 0G şu anda HackQuest ile derin bir işbirliği yapıyor ve geliştirici topluluğunun oluşturulmasına odaklanıyor. HackQuest, bir geliştirici eğitim platformu olarak 410 milyon dolar yatırım aldı, bu nedenle iki tarafın işbirliği geliştirici ekosisteminin gelişimini daha iyi destekleyebilir.
Sadece para ve işbirliği yeterli değil, test ağındaki veriler durumu daha iyi açıklıyor:
6.5 milyondan fazla işlem, 22 milyon hesap ve 8000'den fazla doğrulayıcı var;
Zirve döneminde her parçanın TPS'si 11.000'e ulaşabiliyor, bu hız AI'nın ihtiyaç duyduğu devasa verileri işlemek için yeterli sayılır.
Ayrıca düğüm sayısı var - 85000 düğüm satıldı, dünya genelinde 8500'den fazla operatör tarafından korunuyor. Düğüm sayısı arttıkça, tüm ağın istikrarı ve güvenliği de artar, tıpkı 8500'den fazla kişinin birlikte "nöbet tutması" gibi, sorun çıkarmak zor.
Ayrıca, 0G, en erken derin işbirliği yapan merkeziyetsiz AI modüler blok zincirlerinden biri olarak, aynı zamanda ilk merkeziyetsiz AI modül blok zinciridir ve şu anda token oluşturma etkinliği (TGE) gerçekleştirilmemiştir; bunun arkasındaki potansiyel tartışma değeri herkesin tahmin edebileceği gibi!
Altı: 0G'den bahsedecek olursak, kesinlikle onun iNFT'sinden bahsetmemiz gerekiyor. Kısaca, iNFT "AI işlevlerini çalıştırabilen NFT" demektir - satın aldığınız sadece bir resim değil, aynı zamanda akıllı bir "küçük yardımcı".
Bu şeyin neden taze olduğunu söylüyoruz? Çünkü ERC-7857 adında yeni bir standart kullanıldı:
iNFT satın aldığınızda, yalnızca mülkiyet size verilmez, içindeki AI modeli ve veriler (yani "meta veriler") de size verilir, boş bir çerçeve satın almazsınız;
Hassas veriler şifrelenir, gizlilik korunur, ancak zincir üzerinde gerçeklik kontrol edilebilir, dolandırılma korkusu yoktur;
Bu AI asistanı "büyüyebilir", meta veriler her an güncellenebilir, ne kadar uzun süre kullanırsanız o kadar değerli hale gelebilir.
Bu, geleneksel AI'nin eski modelini bozuyor. Eskiden AI kullanmak, büyük şirketlerin "ödünç" alınmasıydı; şimdi bir AI asistanına "sahip" olabiliyorsunuz, ayrıca satabilir, başkalarına lisans verebilir ve kazandığınız para tamamen size ait.
Yedi: Öğrenme eşiği? 0G aslında çoktan yolunu açtı.
Son zamanlarda 0G ve HackQuest @HackQuest_ ortaklığı ile özel bir kurs olan 0G Learning Track'i açtı. Veri katmanından, depolama mekanizmasına, AI çerçevesinin nasıl bağlanacağına ve çapraz zincir işlemlerinin nasıl yapılacağına kadar tüm içerikler çok net bir şekilde anlatıldı. Kursu tamamladığınızda her iki tarafın onayladığı bir sertifika da alıyorsunuz. Merkeziyetsiz AI geliştirmeye başlamak isteyen geliştiriciler için gerçekten iyi bir sıçrama tahtası.
Sekiz: Son olarak dürüst olmak gerekirse, 0G fikri güzel, ancak pek çok zorluk var:
1) Merkeziyetsiz sistemler doğası gereği merkezi sistemlerden daha yavaştır. Ölçeklenebilirlik ve performans arasında nasıl bir denge bulabilirsiniz? Bu, ana ağın faaliyete geçtikten sonraki gerçek duruma bağlı olacaktır;
2）Farklı projelerin bağlandığı zaman, modül arayüzü standartları birbiriyle uyumlu değilse ne yapmalı? Bu "parçalanma" ya neden olabilir;
Uyumluluk sorunları da dikkate alınmalı, sonuçta veri ve AI ile ilgili, her politika farklı.
3) Ancak her ne olursa olsun, merkeziyetsiz AI üzerinde düşünmeye değer bir yön. Eğer gerçekten "şeffaf, herkesin katılabileceği ve risklere dayanıklı" hale getirilebilirse, o zaman AI gerçekten herkesin hizmetinde olur, azınlığın aracı değil.
0G olabilecek mi? Şu anda kesin bir yargıya varmak için çok erken, ama en azından ilk adımı attı. Ben de bu projeyi takip etmeye devam edeceğim; en azından bunun zaman harcamaya değer bir proje olduğunu düşünüyorum! Üstelik @Jtsong2'nin de bizimle birlikte bu projeyi geliştirmesi var!
#去中心化AI # 0GLabs #AI