على مدار العام الماضي، كانت المنافسة في مجال الذكاء الاصطناعي تتركز بشكل رئيسي على حجم النماذج وقدرتها على الحوار الشبيه بالبشر. ومع ذلك، مع التقدم المستمر في التكنولوجيا، يظهر اتجاه جديد بهدوء، مما يجذب اهتمام مطوري الوكلاء الذكيين داخل السلسلة. يكشف هذا الاتجاه عن تحدٍ رئيسي في تطوير الذكاء الاصطناعي في المستقبل: الحصول على بيانات حقيقية وفي الوقت المناسب وغير متلاعب بها.
يشير الخبراء إلى أنه حتى أكثر أنظمة الذكاء الاصطناعي تقدمًا، إذا كانت البيانات المدخلة مزيفة أو متأخرة أو تم التلاعب بها، فإن نتائجها ستظل تفتقر إلى القيمة. تسلط هذه النظرة الضوء على الأثر المهم لجودة البيانات على أداء الذكاء الاصطناعي.
كمثال على مساعد الاستثمار الذكي داخل السلسلة، يحتاج هذا الكيان الذكي إلى فهم دقيق لحالة أصول المستخدم، والتحقق من تنفيذ المعاملات في الوقت الفعلي، ويجب أن يكون قادرًا على مزامنة البيانات عبر منصات متعددة داخل السلسلة (مثل Solana و BNB و zkSync). إذا كانت هناك نقص في التحقق الفعال عبر السلسلة، وتجمع البيانات، وتقنيات الضغط داخل السلسلة، فلن يتمكن هذا النظام الذكي من تحقيق إمكاناته، وسيكون قادرًا فقط على اتخاذ قرارات استنادًا إلى معلومات محدودة.
في هذا السياق، ظهرت حلول تقنية مثل Lagrange. Lagrange ليست مجرد أداة بسيطة لتوفير البيانات، بل هي أشبه بمساعد متعدد الوظائف للذكاء الاصطناعي داخل السلسلة، حيث تجمع بين إدارة البيانات والتحقق والتفعيل. بشكل أكثر تحديدًا، تلعب Lagrange ثلاثة أدوار رئيسية:
1. مسؤول البيانات: مسؤول عن جمع وتنظيم البيانات عبر السلاسل. 2. موثق: ضمان صحة البيانات وسلامتها. 3. المشغل: تفعيل السلوكيات الذكية المناسبة بناءً على حالة البيانات.
من خلال القدرة على تجميع البيانات عبر السلاسل بأسلوب SQL، توفر Lagrange "رؤية" واضحة للذكاء الاصطناعي داخل السلسلة، مما يمكّنه من فهم ديناميات نظام blockchain بشكل شامل. هذه القدرة ضرورية لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي داخل السلسلة بشكل فعال وموثوق، وقد تصبح عاملًا رئيسيًا في دفع التطوير المتكامل بين blockchain والذكاء الاصطناعي في الجيل التالي.
مع تعمق هذا الاتجاه، يمكننا أن نتوقع أن المنافسة المستقبلية في الذكاء الاصطناعي لن تكون مجرد مسألة تقدم الخوارزميات، بل تتعلق أيضًا بكيفية بناء نظام بيئي قادر على توفير بيانات عالية الجودة، في الوقت الحقيقي، وقابلة للتحقق. سيفتح هذا آفاقًا جديدة لتقنية البلوكشين ودمجها مع الذكاء الاصطناعي، مما قد يحدث ثورة في مجالات مثل التمويل اللامركزي، إدارة سلسلة التوريد، والأنظمة المستقلة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 9
أعجبني
9
6
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
GweiWatcher
· 08-08 16:51
أحسنت zksync
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-c802f0e8
· 08-08 16:49
ما هذا؟ إنه أسوأ من Lido.
شاهد النسخة الأصليةرد0
SleepyValidator
· 08-08 16:41
هل هناك بيانات عبر السلاسل موثوقة؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
ImpermanentPhilosopher
· 08-08 16:39
البيانات الحقيقية من الصعب العثور عليها، وهناك الكثير من الزائفة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
pvt_key_collector
· 08-08 16:39
البلوكتشين من يفهمه؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
0xSoulless
· 08-08 16:27
الأصول داخل السلسلة فقط انتظر أن يتم خداع الناس لتحقيق الربح
على مدار العام الماضي، كانت المنافسة في مجال الذكاء الاصطناعي تتركز بشكل رئيسي على حجم النماذج وقدرتها على الحوار الشبيه بالبشر. ومع ذلك، مع التقدم المستمر في التكنولوجيا، يظهر اتجاه جديد بهدوء، مما يجذب اهتمام مطوري الوكلاء الذكيين داخل السلسلة. يكشف هذا الاتجاه عن تحدٍ رئيسي في تطوير الذكاء الاصطناعي في المستقبل: الحصول على بيانات حقيقية وفي الوقت المناسب وغير متلاعب بها.
يشير الخبراء إلى أنه حتى أكثر أنظمة الذكاء الاصطناعي تقدمًا، إذا كانت البيانات المدخلة مزيفة أو متأخرة أو تم التلاعب بها، فإن نتائجها ستظل تفتقر إلى القيمة. تسلط هذه النظرة الضوء على الأثر المهم لجودة البيانات على أداء الذكاء الاصطناعي.
كمثال على مساعد الاستثمار الذكي داخل السلسلة، يحتاج هذا الكيان الذكي إلى فهم دقيق لحالة أصول المستخدم، والتحقق من تنفيذ المعاملات في الوقت الفعلي، ويجب أن يكون قادرًا على مزامنة البيانات عبر منصات متعددة داخل السلسلة (مثل Solana و BNB و zkSync). إذا كانت هناك نقص في التحقق الفعال عبر السلسلة، وتجمع البيانات، وتقنيات الضغط داخل السلسلة، فلن يتمكن هذا النظام الذكي من تحقيق إمكاناته، وسيكون قادرًا فقط على اتخاذ قرارات استنادًا إلى معلومات محدودة.
في هذا السياق، ظهرت حلول تقنية مثل Lagrange. Lagrange ليست مجرد أداة بسيطة لتوفير البيانات، بل هي أشبه بمساعد متعدد الوظائف للذكاء الاصطناعي داخل السلسلة، حيث تجمع بين إدارة البيانات والتحقق والتفعيل. بشكل أكثر تحديدًا، تلعب Lagrange ثلاثة أدوار رئيسية:
1. مسؤول البيانات: مسؤول عن جمع وتنظيم البيانات عبر السلاسل.
2. موثق: ضمان صحة البيانات وسلامتها.
3. المشغل: تفعيل السلوكيات الذكية المناسبة بناءً على حالة البيانات.
من خلال القدرة على تجميع البيانات عبر السلاسل بأسلوب SQL، توفر Lagrange "رؤية" واضحة للذكاء الاصطناعي داخل السلسلة، مما يمكّنه من فهم ديناميات نظام blockchain بشكل شامل. هذه القدرة ضرورية لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي داخل السلسلة بشكل فعال وموثوق، وقد تصبح عاملًا رئيسيًا في دفع التطوير المتكامل بين blockchain والذكاء الاصطناعي في الجيل التالي.
مع تعمق هذا الاتجاه، يمكننا أن نتوقع أن المنافسة المستقبلية في الذكاء الاصطناعي لن تكون مجرد مسألة تقدم الخوارزميات، بل تتعلق أيضًا بكيفية بناء نظام بيئي قادر على توفير بيانات عالية الجودة، في الوقت الحقيقي، وقابلة للتحقق. سيفتح هذا آفاقًا جديدة لتقنية البلوكشين ودمجها مع الذكاء الاصطناعي، مما قد يحدث ثورة في مجالات مثل التمويل اللامركزي، إدارة سلسلة التوريد، والأنظمة المستقلة.