Sản phẩm Xu hướng AI đã có một bước nhảy vọt đáng kể vào năm 2023, định hình lại hiểu biết của chúng ta về những gì có thể xảy ra. Khi chúng tôi nghiên cứu sâu hơn về năm 2024, những tiến bộ này không chỉ mang tính lý thuyết; chúng thực tế, có ảnh hưởng và gắn bó sâu sắc với nhiều lĩnh vực khác nhau, đặc biệt là tiền điện tử.

Đi đầu trong cuộc cách mạng này là các mô hình học sâu, các thuật toán phức tạp đã trở thành động lực thúc đẩy xu hướng AI mới nhất. Những mô hình này không chỉ làm thay đổi các ngành công nghiệp truyền thống mà còn tạo ra tác động sâu sắc đến không gian tiền điện tử. Bài viết này khám phá sức mạnh tổng hợp giữa AI và tiền điện tử, làm sáng tỏ xu hướng AI đang ảnh hưởng như thế nào đến tương lai của tiền kỹ thuật số và hơn thế nữa.

Xu hướng AI: Tìm hiểu sự cường điệu

Vào năm 2023, bối cảnh AI đã chứng kiến ​​một loạt đột phá thúc đẩy cái mà ngày nay nhiều người gọi là cuộc cách mạng AI. Năm được đánh dấu bằng những bước tiến đáng kể trong các lĩnh vực AI khác nhau, từ chatbot đến sáng tạo nội dung, tất cả đều góp phần tạo nên sự cường điệu to lớn xung quanh AI ngày nay.

Nhân vật chủ chốt trong cuộc cách mạng này là ChatGPT của OpenAI, một AI đàm thoại đã thể hiện khả năng chưa từng có trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Thành công của nó đã đặt nền móng cho việc chấp nhận và tích hợp AI rộng rãi hơn vào các ứng dụng hàng ngày, giúp cho việc tương tác với máy móc trở nên liền mạch và trực quan hơn bao giờ hết.

Đồng thời, Bard của Google nổi lên như một nhân vật nổi bật khác trong câu chuyện về AI. Cạnh tranh trong lĩnh vực mô hình ngôn ngữ tiên tiến, Bard đã thể hiện tiềm năng của AI trong việc hiểu và tạo ra văn bản giống con người, tiếp tục thúc đẩy sự cạnh tranh và đổi mới trong xử lý ngôn ngữ AI.

Xu hướng AI ngoài trò chuyệnGPT

Nhưng xu hướng AI vào năm 2023 đã mở rộng ra ngoài chatbot. Trong lĩnh vực sáng tạo nội dung, các công cụ AI đã cách mạng hóa cách chúng ta sản xuất và tiêu thụ nội dung số. Nền tảng do AI điều khiển cho phép người sáng tạo tạo nội dung bằng văn bản, thiết kế đồ họa và thậm chí sáng tác nhạc với hiệu quả và tính sáng tạo mà trước đây không thể đạt được. Quá trình dân chủ hóa việc tạo nội dung này đã mở ra những con đường mới cho sự thể hiện và giao tiếp, biến nó thành nền tảng của sự cường điệu về AI.

Công nghệ tạo video và hình ảnh cũng chứng kiến ​​những tiến bộ mang tính đột phá. Các thuật toán AI đã có khả năng tạo ra hình ảnh và hoạt ảnh chất lượng cao, trước đây là lĩnh vực của các nghệ sĩ và biên tập video lành nghề. Sự thay đổi này không chỉ đẩy nhanh quá trình sản xuất nội dung mà còn làm dấy lên những cuộc thảo luận quan trọng về vai trò của AI trong các ngành công nghiệp sáng tạo.

Những phát triển này trong chatbot, sáng tạo nội dung và tạo hình ảnh đã góp phần làm tăng sự quan tâm và đầu tư vào công nghệ AI. Các doanh nghiệp, lớn và nhỏ, bắt đầu khám phá cách AI có thể cách mạng hóa hoạt động của họ, trong khi người tiêu dùng ngày càng quen với những trải nghiệm do AI điều khiển trong cuộc sống hàng ngày.

Do đó, năm 2023 được coi là thời điểm then chốt trong lịch sử AI. Đó là một năm mà khả năng của AI không chỉ được thử nghiệm mà còn được áp dụng ở quy mô chưa từng thấy trước đây. Điều này tạo tiền đề cho sự cường điệu mà AI đang có ngày nay – một sự cường điệu bắt nguồn từ những tiến bộ hữu hình và các ứng dụng trong thế giới thực tiếp tục định hình thực tế vật lý và kỹ thuật số của chúng ta.

Xu hướng chính trong AI

Khi chúng ta đi sâu vào sự phức tạp trong quá trình phát triển của AI, một số xu hướng AI chính sẽ nổi bật, vẽ nên một bức tranh sống động về cách AI đang định hình lại bối cảnh công nghệ.

1. Những tiến bộ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP):

Vào năm 2023, công nghệ NLP đã có những bước tiến đáng kể, được minh chứng bằng các hệ thống như ChatGPT của OpenAI và Google Bard. Những nền tảng này đã nâng cao khả năng hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ giống con người của AI, dẫn đến các tương tác phức tạp và liền mạch hơn giữa con người và máy móc.

2. AI trong tự động hóa và robot:

Vai trò của AI trong tự động hóa đã mở rộng ra ngoài lĩnh vực sản xuất truyền thống sang các ngành dịch vụ, chăm sóc sức khỏe và hậu cần. Robotics, được hỗ trợ bởi AI, hiện đã thành thạo hơn trong việc thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, từ những ca phẫu thuật phức tạp đến quản lý kho hàng hiệu quả, thể hiện tính linh hoạt của AI trong nhiều ứng dụng thực tế khác nhau.

3. Phân tích dữ liệu dựa trên AI và ra quyết định:

Các doanh nghiệp đang ngày càng tận dụng AI để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Thuật toán AI có thể phân tích các tập dữ liệu khổng lồ để khám phá các mô hình và hiểu biết sâu sắc, hỗ trợ trong các lĩnh vực như phân tích thị trường, dự đoán hành vi khách hàng và quản lý rủi ro, do đó trở thành một công cụ vô giá cho doanh nghiệp.

4. AI có đạo đức và quản trị:

Với tầm ảnh hưởng ngày càng tăng của AI, những cân nhắc về đạo đức và quản trị đã trở nên quan trọng hơn. Cộng đồng AI đang tập trung phát triển các nguyên tắc và khuôn khổ đạo đức để đảm bảo AI được sử dụng một cách có trách nhiệm, đặc biệt là về quyền riêng tư, thành kiến ​​và tính minh bạch.

5. AI trong sáng tạo nội dung:

AI đã cách mạng hóa việc tạo nội dung, cho phép tạo ra nội dung bằng văn bản, hình ảnh và thính giác ở quy mô chưa từng có. Các công cụ tạo nội dung do AI điều khiển ngày càng dễ tiếp cận hơn, cho phép người sáng tạo tạo ra nội dung chất lượng cao mà không tốn nhiều công sức.

6. Trải nghiệm AI được cá nhân hóa:

Cá nhân hóa đã trở thành trọng tâm chính trong phát triển AI. Hệ thống AI hiện được trang bị tốt hơn để đưa ra các đề xuất và trải nghiệm được cá nhân hóa trong các lĩnh vực như thương mại điện tử, giải trí và sức khỏe, nâng cao mức độ tương tác và sự hài lòng của người dùng.

7. AI và an ninh mạng:

Khi các mối đe dọa mạng phát triển, vai trò của AI trong an ninh mạng cũng tăng theo. Các thuật toán AI đang được sử dụng để dự đoán, phát hiện và ứng phó với các mối đe dọa trên mạng với độ chính xác và tốc độ cao hơn, trở thành một thành phần thiết yếu của chiến lược an ninh mạng hiện đại.

8. AI trong chăm sóc sức khỏe:

Ứng dụng của AI trong chăm sóc sức khỏe đang chứng kiến ​​​​sự tăng trưởng theo cấp số nhân, từ chẩn đoán và chăm sóc bệnh nhân đến phát hiện thuốc và dịch tễ học. AI đang cho phép chẩn đoán chính xác hơn, kế hoạch điều trị được cá nhân hóa và kết quả bệnh nhân tốt hơn.

Xu hướng AI mới cho năm 2024

Bối cảnh AI vào năm 2024 tràn ngập sự đổi mới, được đánh dấu bằng những tiến bộ đáng kể và xu hướng AI mới nổi. Hai trong số những phát triển đáng chú ý nhất trong lĩnh vực này là AGI và Grok, mỗi loại đại diện cho một bước tiến độc đáo trong công nghệ AI.

AGI: Cuộc tìm kiếm trí tuệ nhân tạo tổng hợp

Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI) đi đầu trong các xu hướng AI vào năm 2024. AGI là sự thay đổi mô hình từ các mô hình AI hiện tại vượt trội trong các nhiệm vụ cụ thể (thường được gọi là Trí tuệ thu hẹp nhân tạo hay ANI) sang một dạng trí thông minh toàn diện hơn giống như nhận thức của con người. Mục tiêu của AGI là tạo ra những cỗ máy có thể học hỏi, suy luận và áp dụng kiến ​​thức một cách độc lập trong nhiều nhiệm vụ và lĩnh vực khác nhau, giống như con người. Sự phát triển này không chỉ thể hiện một bước nhảy vọt về công nghệ mà còn là một cột mốc quan trọng về mặt triết học và đạo đức trong hành trình của AI.

Grok By xAI: Đối thủ mới trong lĩnh vực AI đàm thoại

Grok, được phát triển bởi công ty xAI của Elon Musk, nổi lên như một người chơi quan trọng trong xu hướng AI của các bot đàm thoại, tương tự như ChatGPT của OpenAI. Bot AI này nổi bật nhờ khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến và khả năng tham gia vào các cuộc hội thoại có ý nghĩa, nhận biết ngữ cảnh.

Sự phát triển của Grok phản ánh xu hướng AI ngày càng tăng nhằm tạo ra các giao diện đàm thoại tinh vi, trực quan và thân thiện hơn với người dùng. Những giao diện này không chỉ giới hạn ở các ứng dụng dịch vụ khách hàng mà ngày càng trở nên không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm giáo dục, chăm sóc sức khỏe và hỗ trợ cá nhân.

Những xu hướng AI này, AGI và Grok, chỉ là phần nổi của tảng băng chìm trong một năm hứa hẹn sự tăng trưởng và đổi mới theo cấp số nhân trong AI. Khi AI tiếp tục phát triển, nó sẽ xác định lại cách chúng ta tương tác với công nghệ và cách công nghệ định hình thế giới của chúng ta.

Các chuyên gia dự đoán xu hướng AI cho năm 2024

Khi chúng tôi điều hướng trong bối cảnh phát triển của AI, những hiểu biết sâu sắc từ các chuyên gia trong ngành cung cấp tầm nhìn xa có giá trị về những gì sẽ xảy ra trong tương lai. Hai nhân vật đáng chú ý, Stephen Anthony và Vala Afshar, đã chia sẻ dự đoán của họ về xu hướng AI vào năm 2024, mang đến cái nhìn thoáng qua về những tiến bộ và thay đổi thú vị mà chúng ta có thể mong đợi.
Stephen Anthony, người tạo ra AI Top Rank, gần đây đã chia sẻ qua X (trước đây là Twitter) 15 dự đoán của ông về xu hướng AI vào năm 2024. Dự báo của ông bao gồm một loạt các phát triển, cho thấy một tương lai đa dạng và năng động của AI. Anh ta đăng:

15 dự đoán về xu hướng AI năm 2024:

• AGI
• Cảm nhận
• OpenAI
• Thần giao cách cam
• AI cá nhân
• Synchronicity
• Robot hình người
• Xe tự lái
• Doanh nghiệp tự động
• Phân cấp
• Sự kiểm duyệt
• Quyền riêng tư
• GPT
• XAI

Dự báo của Vala Afshar: Xu hướng AI cho năm 2024

Vala Afshar, Giám đốc truyền bá kỹ thuật số của Salesforce, cũng đã chia sẻ sâu sắc những hiểu biết vào dự kiến Xu hướng AI cho năm 2024, đặc biệt nêu bật tầm ảnh hưởng ngày càng sâu sắc của nó trong thế giới kinh doanh và đời sống tiêu dùng hàng ngày. Dựa trên nghiên cứu của Forrester, những dự đoán của Afshar nhấn mạnh một tương lai gắn bó chặt chẽ với những tiến bộ của AI.

Afshar dự đoán sẽ có sự thay đổi đáng kể trong mức độ tương tác của người tiêu dùng với AI sáng tạo, nói rõ, “60% những người hoài nghi sẽ sử dụng (và yêu thích) AI sáng tạo - dù biết hay không”. Tuyên bố này nhấn mạnh sự thay đổi mang tính biến đổi trong tương tác của công chúng với AI, chuyển từ thái độ hoài nghi sang sự chấp nhận và tin cậy rộng rãi.

Trong lĩnh vực kinh doanh, Afshar dự đoán AI sẽ là chất xúc tác để nâng cao năng suất và tính sáng tạo. Ông chỉ ra, “Các sáng kiến ​​​​AI của doanh nghiệp sẽ tăng năng suất và giải quyết vấn đề sáng tạo lên 50%”. Điều này phản ánh sự gia tăng đáng kể so với mức hiện tại, nơi các dự án AI đã đạt được mức cải thiện hiệu quả tới 40%, đặc biệt là trong các nhiệm vụ phát triển phần mềm.

Afshar cũng nhấn mạnh vai trò ngày càng phát triển của AI trong tiếp thị và xây dựng thương hiệu. Ông nhấn mạnh cam kết của các đại lý lớn đối với AI, cho biết: “10 đại lý hàng đầu sẽ chi 50 triệu USD hợp tác để xây dựng các giải pháp AI tùy chỉnh cho khách hàng doanh nghiệp”. Khoản đầu tư này thể hiện sự công nhận ngày càng tăng về tiềm năng của AI trong việc cách mạng hóa chiến lược thương hiệu và sự tham gia của người tiêu dùng.

Những hiểu biết sâu sắc này từ Afshar cho thấy một bối cảnh trong đó AI không chỉ là một công cụ công nghệ mà còn là thành phần cơ bản định hình lại chiến lược kinh doanh, trải nghiệm của người tiêu dùng và tương tác xã hội vào năm 2024.

Mô hình học sâu: Dẫn đầu xu hướng AI

Các mô hình học sâu đóng vai trò then chốt trong việc thúc đẩy cuộc cách mạng AI, mang lại những tiến bộ đột phá trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Vào năm 2023, một số mô hình deep learning nổi tiếng và có ảnh hưởng nhất bao gồm:
Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN): Được phát triển bởi Yann LeCun vào năm 1988, CNN, còn được gọi là ConvNets, chủ yếu được sử dụng để xử lý hình ảnh và phát hiện đối tượng. Chúng bao gồm nhiều lớp và ban đầu được thiết kế để nhận dạng các ký tự như mã ZIP và chữ số.

Mạng bộ nhớ ngắn hạn (LSTM): Một loại Mạng thần kinh tái phát, LSTM được biết đến với khả năng tìm hiểu và ghi nhớ các phụ thuộc dài hạn, khiến chúng cực kỳ hữu ích trong việc dự đoán chuỗi thời gian, nhận dạng giọng nói, sáng tác nhạc và thậm chí trong phát triển dược phẩm.

Mạng đối thủ sáng tạo (GAN): Các thuật toán học sâu tổng quát này được thiết kế để tạo ra các phiên bản dữ liệu mới giống với dữ liệu đào tạo. GAN bao gồm một trình tạo, học cách tạo ra dữ liệu giả và một trình phân biệt đối xử, học cách phân biệt giữa dữ liệu thật và dữ liệu được tạo. Họ đã thấy việc sử dụng ngày càng tăng trong việc nâng cao hình ảnh thiên văn, mô phỏng thấu kính hấp dẫn để nghiên cứu vật chất tối và nâng cấp kết cấu có độ phân giải thấp trong trò chơi điện tử.

Những mô hình này chỉ đại diện cho một số ví dụ về công nghệ deep learning đi đầu trong cuộc cách mạng AI. Các ứng dụng của họ bao gồm từ nâng cao khả năng nhận dạng hình ảnh và giọng nói đến thúc đẩy đổi mới trong trò chơi và nghiên cứu khoa học, nhấn mạnh tác động biến đổi của deep learning trong bối cảnh AI ngày nay.

Tin tức về học máy: Những phát triển mới nhất

Theo kịp những tiến bộ trong học sâu, lĩnh vực học máy rộng hơn cũng đang trải qua sự đổi mới và ứng dụng đột biến. Những phát triển gần đây trong học máy không chỉ nâng cao các công nghệ hiện có mà còn mở đường cho những khả năng mới.

Một trong những phát triển quan trọng nhất là sự cải tiến trong các thuật toán cho việc học không giám sát và bán giám sát. Những tiến bộ này cho phép máy móc học hỏi và đưa ra suy luận từ dữ liệu phi cấu trúc mà không cần sự can thiệp của con người, mở ra những biên giới mới trong nghiên cứu và ứng dụng AI.

Một bước phát triển đáng chú ý khác là việc tích hợp học máy với phân tích dữ liệu lớn. Sự kết hợp này cho phép phân tích phức tạp và mang tính dự đoán hơn, cho phép các doanh nghiệp và tổ chức hiểu rõ hơn về hành vi của người tiêu dùng, xu hướng thị trường và hiệu quả hoạt động.

Hơn nữa, người ta ngày càng tập trung vào việc làm cho các mô hình học máy trở nên dễ giải thích và minh bạch hơn. Động thái hướng tới AI có thể giải thích (XAI) này rất quan trọng trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe và tài chính, trong đó việc hiểu rõ quá trình ra quyết định của hệ thống AI cũng quan trọng như chính các quyết định đó.

Ngoài ra, lĩnh vực học tăng cường đã có sự tăng trưởng đáng chú ý. Lĩnh vực học máy này, tập trung vào cách các tác nhân phải thực hiện hành động trong môi trường để tối đa hóa một số khái niệm về phần thưởng tích lũy, ngày càng trở nên phù hợp trong các tình huống thực tế như robot và hệ thống điều khiển tự động.

Xu hướng AI hàng đầu trong tiền điện tử

Tiền điện tử AI là loại tiền kỹ thuật số tận dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để nâng cao các khía cạnh khác nhau của chức năng và hệ sinh thái của chúng. Các loại tiền điện tử này tích hợp AI để cải thiện tính bảo mật, hiệu quả giao dịch, độ chính xác dự đoán thị trường và trải nghiệm người dùng tổng thể. Dựa trên kiến ​​thức và xu hướng AI được đề cập ở trên, các nhà đầu tư có thể cố gắng dự đoán token AI nào có thể đạt mức tăng trưởng lớn.

Tiền điện tử AI là gì?

Tiền điện tử AI là sự tích hợp mới của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) với nền tảng blockchain và tiền điện tử. Về cơ bản, chúng là các mã thông báo tiền điện tử được sử dụng để cung cấp năng lượng cho các dự án, ứng dụng và dịch vụ liên quan đến AI trên nền tảng blockchain.

Những loại tiền điện tử này thường được liên kết với các dự án phi tập trung do AI cung cấp, tự động hóa các khía cạnh khác nhau của cuộc sống và cải thiện khả năng mở rộng. Việc tích hợp AI trong các dự án này không chỉ là điều mới lạ; về cơ bản nó tăng cường chức năng của chúng. AI giúp tự động hóa và tối ưu hóa các quy trình, hỗ trợ phát hiện các giao dịch gian lận và góp phần tạo ra các mô hình dự đoán. Hơn nữa, nó tạo điều kiện cho việc tạo ra các tổ chức tự trị phi tập trung (DAO) và các hợp đồng thông minh hoạt động độc lập với sự can thiệp của con người.

Đồng tiền AI đóng vai trò là cổng vào các nền tảng do AI điều khiển này, cho phép người dùng mua và sử dụng các sản phẩm hoặc dịch vụ được cung cấp. Việc tích hợp AI vào các dự án blockchain mang lại các giải pháp thông minh cho thế giới tiền điện tử, kết hợp sự mạnh mẽ của công nghệ blockchain với khả năng phân tích tiên tiến của AI.

Về bản chất, tiền điện tử AI đại diện cho sự hội tụ của hai công nghệ tiên tiến: blockchain và trí tuệ nhân tạo. Sự kết hợp này mở ra vô số khả năng đổi mới trong không gian tiền điện tử, từ tăng cường bảo mật và hiệu quả đến giới thiệu các chức năng hoàn toàn mới mà trước đây không thể đạt được. Khi AI tiếp tục phát triển, vai trò của nó trong thế giới tiền điện tử dự kiến ​​sẽ tăng lên, dẫn đến các nền tảng tài chính kỹ thuật số phức tạp, an toàn và thân thiện với người dùng hơn.

Những loại tiền điện tử này dẫn đầu xu hướng AI

Phần sau đây sẽ nêu bật một số altcoin AI lớn nhất, được xếp hạng theo vốn hóa thị trường. Những token này đại diện cho sự giao thoa hàng đầu giữa AI và tiền điện tử, mỗi loại có cách tiếp cận và đóng góp riêng cho lĩnh vực này.

Injective INJ: Người dẫn đầu xu hướng AI theo vốn hóa thị trường

Injective là một blockchain được thiết kế để xây dựng các ứng dụng tài chính phi tập trung (DeFi) mạnh mẽ và có khả năng tương tác. Nó tập trung vào việc nhân rộng một số dịch vụ tài chính truyền thống thông qua hợp đồng thông minh, bao gồm sàn giao dịch phi tập trung (DEX), giao thức cho vay/đi vay và thị trường phái sinh.

Được thành lập vào năm 2018 bởi Eric Chen và Albert Chon, Injective đã đạt được các cột mốc quan trọng, bao gồm việc phát hành mainnet vào cuối năm 2021 và khả năng hợp đồng thông minh vào cuối năm 2022. Dự án đã nhận được sự hỗ trợ từ các nhà đầu tư tiền điện tử lớn như Binance và các nhóm đầu tư mạo hiểm như Pantera và Nhảy tiền điện tử.

Vai trò chính của Injective là cung cấp các mô-đun phần mềm cho các nhà phát triển để tạo ra các giải pháp DeFi. Hệ sinh thái của nó hỗ trợ khả năng tương tác tự nhiên, cho phép các giao thức DeFi tương tác và truy cập tính thanh khoản của nhau. Nó cũng sử dụng các cuộc đấu giá hàng loạt thường xuyên để giải quyết các vấn đề đang diễn ra trong DEX.

Thuốc tiêm độc đáo điểm bán hàng là sự tích hợp liền mạch của trí tuệ nhân tạo vào khung hoạt động, tối ưu hóa hoạt động giao dịch. Các thuật toán AI được Injective Protocol sử dụng được thiết kế để đảm bảo mức giá tối ưu cho các nhà giao dịch phái sinh, góp phần tạo ra một môi trường có tính thanh khoản cao với phí giao dịch tối thiểu. Việc tích hợp AI vào khuôn khổ của nó đóng một vai trò quan trọng trong việc nâng cao trải nghiệm và hiệu quả giao dịch tổng thể trên nền tảng.

Ngoài các chức năng và mục tiêu cốt lõi của Injective đã đề cập trước đó, việc tích hợp AI này đánh dấu một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực DeFi và công nghệ blockchain. Việc Injective sử dụng thuật toán AI để tối ưu hóa giá trong giao dịch phái sinh đã định vị nó là nền tảng tiên phong trong sự giao thoa giữa AI và tiền điện tử.

Biểu đồ (GRT)

Graph là một nhân tố quan trọng trong không gian tiền điện tử AI, hoạt động như một giao thức lập chỉ mục để truy vấn dữ liệu cho mạng như Ethereum, Arbitrum và IPFS. Nó đóng một vai trò quan trọng trong việc cung cấp năng lượng cho nhiều ứng dụng trong DeFi và hệ sinh thái Web3 rộng lớn hơn.

Biểu đồ cho phép tạo và xuất bản các API mở, được gọi là biểu đồ con, có thể được truy vấn bằng GraphQL để truy xuất dữ liệu chuỗi khối. Chức năng này đã được sử dụng rộng rãi, với hơn 3,000 sơ đồ con được hàng nghìn nhà phát triển triển khai cho các ứng dụng phi tập trung (DApp) khác nhau bao gồm Uniswap, Synthetix, Aragon và các ứng dụng khác.

Graph có một cộng đồng toàn cầu mạnh mẽ, với hơn 200 Nút lập chỉ mục và hơn 2,000 Người quản lý trong Chương trình Người quản lý của nó. Nó đã huy động được nguồn vốn đáng kể để phát triển mạng lưới từ các quỹ đầu tư mạo hiểm chiến lược và các cá nhân có ảnh hưởng trong cộng đồng blockchain, bao gồm Coinbase Ventures và ParaFi Capital.

Về mặt mã thông báo, The Graph sử dụng Graph Token (GRT), mã thông báo ERC-20 trên chuỗi khối Ethereum. GRT là mã thông báo công việc được Người lập chỉ mục, Người quản lý và Người ủy quyền sử dụng để cung cấp dịch vụ lập chỉ mục và quản lý cho mạng. Những người tham gia mạng lưới có thể kiếm được thu nhập tỷ lệ thuận với khối lượng công việc họ thực hiện và cổ phần GRT của họ, khuyến khích sự tham gia và đóng góp tích cực vào việc phát triển và duy trì mạng lưới.

Mạng kết xuất (RNDR): Đối thủ mới trong xu hướng AI

Mạng kết xuất (RNDR) là một nền tảng kết xuất phi tập trung được thiết kế để khai thác các chu kỳ GPU không sử dụng cho sản xuất phương tiện truyền thông. Nó liên kết người tạo nội dung với nhà cung cấp GPU, tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và cho phép truy cập hiệu quả về mặt chi phí vào sức mạnh GPU. Mã thông báo của Mạng kết xuất, RNDR, khuyến khích các nút đóng góp sức mạnh tính toán của chúng, tạo điều kiện cho việc hiển thị và tương tác nội dung ảo hiệu quả với môi trường 3D sống động.

Mạng kết xuất hoạt động thông qua một quy trình bao gồm việc người sáng tạo nội dung gửi công việc, cơ chế định giá linh hoạt, phân bổ công việc hiệu quả giữa các nhà cung cấp GPU và xác thực không cần tin cậy để đảm bảo chất lượng của kết quả đầu ra được kết xuất.

Một khía cạnh quan trọng của Mạng kết xuất sự tiến hóa là sự hợp tác của nó với dịch vụ đám mây phi tập trung io.net. Sự hợp tác này nhằm mục đích mở rộng các nhà cung cấp GPU tập trung vào AI và tạo ra Mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) lớn nhất thế giới cho AI. Sự tích hợp của Render Network với io.net mở rộng khả năng của nó ngoài khả năng kết xuất sang các ứng dụng học máy, nêu bật cam kết của nó trong việc đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của AI và học máy.

Việc mở rộng sang các ứng dụng AI này thể hiện một bước quan trọng đối với Mạng kết xuất, cho thấy trường hợp sử dụng rộng hơn cho các nhà cung cấp GPU phân tán của nó. Bằng cách tạo điều kiện cho sự phát triển của AI và học máy, Render Network tự khẳng định vị thế của mình ở vị trí đi đầu trong xu hướng AI tiền điện tử, thể hiện tiềm năng của công nghệ chuỗi khối trong việc hỗ trợ các nhu cầu tính toán nâng cao.

Mạng Theta (THETA)

Theta Network, một mạng dựa trên blockchain để truyền phát video, đã được ra mắt vào năm 2019 để phân cấp và tối ưu hóa quá trình phân phối nội dung video. Ban cố vấn của nó bao gồm Steve Chen, đồng sáng lập YouTube và Justin Kan, đồng sáng lập Twitch. Mã thông báo gốc của mạng, THETA, được sử dụng cho các nhiệm vụ quản trị và được hỗ trợ bởi những công ty lớn như Google và Sony Châu Âu.

Theta đặt mục tiêu cải thiện ngành truyền phát video bằng cách giải quyết các vấn đề về tập trung, cơ sở hạ tầng và chi phí, mang lại lợi ích cho người dùng cuối và người sáng tạo nội dung. Được thành lập bởi Mitch Liu và Jieyi Long, nhóm của Theta mang đến nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực trò chơi, ngành công nghiệp video và hệ thống phân tán. Chuyên môn của họ rất quan trọng trong sự phát triển của Theta, bao gồm các ứng dụng phi tập trung (DApps) trên nền tảng của nó.

Điều làm cho Theta trở nên độc đáo là cách tiếp cận phân quyền truyền phát video, phân phối dữ liệu và điện toán biên, giúp các quy trình này hiệu quả hơn và tiết kiệm chi phí hơn. Mạng có hai mã thông báo gốc: Theta (THETA) để quản trị và Theta Fuel (TFUEL) cho hoạt động. Mô hình của Theta thưởng cho người xem khi chia sẻ tài nguyên mạng và cung cấp nền tảng nguồn mở với quyền quản trị cho chủ sở hữu mã thông báo.

Ứng dụng AI của Theta được cải tiến đáng kể thông qua quan hệ đối tác với FedML, một nền tảng AI biên và học máy hợp tác/liên kết. Sự hợp tác này tập trung vào việc tận dụng Mạng Edge của Theta, được vận hành bởi hàng nghìn nút phi tập trung, cho các trường hợp sử dụng máy học và AI cộng tác. Sự hợp tác này nhấn mạnh đến khả năng đề xuất nội dung và AI tổng quát, cho phép đào tạo cộng tác các mô hình AI trên quy mô lớn, đảm bảo quyền riêng tư và triển khai các mô hình AI cho các đề xuất nội dung được cá nhân hóa.

Mạng Oasis (ROSE)

Oasis Network, còn được biết đến với tên token ROSE, là một nền tảng blockchain tập trung vào quyền riêng tư. Nó được thiết kế để hỗ trợ các ứng dụng phi tập trung (dApps) và các trường hợp sử dụng blockchain khác nhau, nhấn mạnh đến quyền riêng tư và xử lý dữ liệu an toàn, có thể mở rộng.

Dự án đang tích cực tận dụng công nghệ AI thông qua nhiều quan hệ đối tác và sáng kiến ​​khác nhau để nâng cao quyền riêng tư và chủ quyền dữ liệu trong hệ sinh thái blockchain của mình. Do đó, Oasis đang hợp tác với Personal.ai để phát triển các quy trình cho AI nhằm bảo vệ dữ liệu cá nhân. Sự hợp tác này nhằm mục đích phát triển các mô hình AI đàm thoại để bảo vệ dữ liệu cá nhân. Nó đạt được điều này bằng cách chỉ cho phép đào tạo AI bằng dữ liệu của một cá nhân thông qua quyền truy cập được đồng ý và có thể xác minh, do đó bảo vệ người sáng tạo và cộng đồng trực tuyến của họ.

Đáng chú ý, dự án đã thành lập liên minh với đơn vị AI của Meta Platforms Inc. Sự hợp tác này hướng tới phát triển khả năng AI, mặc dù chi tiết cụ thể về các sáng kiến ​​hoặc dự án thuộc liên minh này không được cung cấp trong nguồn trích dẫn. Sự hợp tác như vậy với một công ty công nghệ lớn cho thấy sự đầu tư đáng kể vào việc tích hợp công nghệ AI trong hệ sinh thái Oasis.

Câu hỏi thường gặp: Xu hướng AI

Xu hướng AI mới này là gì?

Xu hướng AI mới nhất là sự hội tụ của AI với công nghệ blockchain, dẫn đến sự phát triển của tiền điện tử AI và các ứng dụng AI phi tập trung.

Xu hướng hiện tại về trí tuệ nhân tạo năm 2024 là gì?

Các xu hướng chính bao gồm AI tổng quát, học máy cộng tác, AI trong tài chính phi tập trung và những tiến bộ trong an ninh mạng do AI điều khiển.

Xu hướng AI mới là gì?

Một xu hướng quan trọng là việc sử dụng AI để đề xuất nội dung được cá nhân hóa, học tập liên kết và nâng cao trải nghiệm chơi trò chơi và phát video trực tuyến.

Công nghệ mới nổi về trí tuệ nhân tạo là gì?

Các công nghệ AI mới nổi bao gồm AI lượng tử, AI biểu tượng thần kinh, AI biên và các ứng dụng phi tập trung do AI điều khiển.

Xu hướng thiết kế AI mới nhất là gì?

Xu hướng thiết kế AI đang tập trung vào giao diện lấy người dùng làm trung tâm, AI trong các ngành sáng tạo như thời trang, kiến ​​trúc và tích hợp AI trong thiết kế trải nghiệm người dùng.

Xu hướng AI hiện tại là gì?

Xu hướng hiện tại bao gồm AI trong tiền điện tử, tài chính phi tập trung và việc sử dụng AI ngày càng tăng trong phân tích dữ liệu và mô hình dự đoán.

Xu hướng trí tuệ nhân tạo mới là gì?

Các xu hướng mới liên quan đến AI trong công nghệ blockchain, các mô hình học máy tiên tiến trong các lĩnh vực khác nhau và ứng dụng AI trong mạng điện toán biên và phân phối nội dung.

Những phát triển mới nhất trong học máy là gì?

Sự phát triển bao gồm những tiến bộ trong học tập liên kết, an ninh mạng được hỗ trợ bởi AI và sự phát triển của học tập không giám sát và tăng cường.

Xu hướng công nghiệp AI hiện tại là gì?

Ngành công nghiệp AI đang chứng kiến ​​các xu hướng như AI trong các dịch vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe và giải trí, với sự chú trọng ngày càng tăng vào AI có đạo đức và quản trị AI.

Xu hướng AI trên các lĩnh vực khác nhau như thế nào?

AI đang là xu hướng trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính, giáo dục và giải trí, với các ứng dụng từ công cụ chẩn đoán đến đề xuất nội dung và học tập được cá nhân hóa.

Xu hướng học máy gần đây là gì?

Các xu hướng gần đây bao gồm sự gia tăng của các nền tảng máy học không mã và mã thấp, máy học nhúng (TinyML) và việc sử dụng máy học ngày càng tăng trong hoạt động kinh doanh (MLOps).

Những đổi mới nào đang nổi lên trong công nghệ Deep Learning?

Những đổi mới bao gồm những tiến bộ trong kiến ​​trúc mạng lưới thần kinh, học sâu để xử lý ngôn ngữ tự nhiên và ứng dụng học sâu trong các hệ thống tự trị và robot.

Xu hướng AI đang phát triển như thế nào trong thời gian gần đây?

Xu hướng AI đang phát triển theo hướng các ứng dụng tích hợp và phi tập trung hơn, tập trung vào việc nâng cao trải nghiệm người dùng và mở rộng khả năng của AI trong các ngành khác nhau.

Năm cải tiến trí tuệ nhân tạo hàng đầu là gì?

Những cải tiến AI hàng đầu bao gồm AI trong blockchain, những tiến bộ trong AI tổng quát, các giải pháp an ninh mạng do AI điều khiển, học tập liên kết và các ứng dụng AI trong chẩn đoán chăm sóc sức khỏe.

Ngày nay Deep Learning được sử dụng như thế nào trong trí tuệ nhân tạo?

Học sâu hỗ trợ nhận dạng hình ảnh và giọng nói, thúc đẩy phân tích dự đoán, hoạt động trong các hệ thống tự trị. Nó cũng cá nhân hóa trải nghiệm người dùng trên nhiều nền tảng kỹ thuật số khác nhau.

Các công nghệ AI mới nổi là gì?

Các công nghệ AI mới nổi bao gồm điện toán lượng tử trong AI, ứng dụng blockchain do AI điều khiển, mô hình học máy tiên tiến để phân tích dữ liệu lớn và AI trong điện toán biên.

Năm đột phá về trí tuệ nhân tạo cần xem là gì?

Những đột phá cần theo dõi bao gồm AI trong tài chính phi tập trung, mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến, AI trong chăm sóc sức khỏe dự đoán, cơ sở hạ tầng thành phố thông minh do AI điều khiển và những đổi mới trong AI để đảm bảo sự bền vững môi trường.

Hình ảnh nổi bật từ iStock

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Bài viết chỉ được cung cấp cho mục đích giáo dục. Nó không đại diện cho quan điểm của NewsBTC về việc nên mua, bán hay nắm giữ bất kỳ khoản đầu tư nào và việc đầu tư đương nhiên mang lại rủi ro. Bạn nên tiến hành nghiên cứu của riêng mình trước khi đưa ra bất kỳ quyết định đầu tư nào. Bạn hoàn toàn chịu rủi ro khi sử dụng thông tin được cung cấp trên trang web này.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.newsbtc.com/crypto/ai-trend-crypto-best-altcoins-deep-learning-models/