0G этот проект уже почти полгода, сегодня как раз есть время, чтобы подробно рассмотреть 0G, посмотреть, как от централизованного управления перешли к децентрализованному, @0G_labs как вновь спланировала будущее искусственного интеллекта, давайте посмотрим это за один раз!
Поскольку недавно я разговаривал с другом о ИИ, друг сказал: "Теперь ИИ все больше похож на 'личную игрушку' крупных компаний", и мне кажется, в этих словах действительно есть хоть капля правды. Чат-боты и инструменты генерации изображений, которые мы используем в повседневной жизни, в основном принадлежат нескольким крупным технологическим гигантам. Данные находятся в их руках, и как именно работают алгоритмы, внешние люди совершенно не понимают. Если возникнет проблема, никто не сможет объяснить, к кому обращаться. Но если я скажу вам, что в будущем ИИ может быть "все будет решаться по общему мнению", вы в это поверите?
Первое, что пришло мне в голову, это проект 0G, сейчас я пытаюсь превратить это "если" в реальность.
Почему необходимо заниматься «децентрализованным ИИ»?
Сначала поговорим о том, насколько сейчас «скопление» ИИ. Рекомендации коротких видео, которые вы ежедневно просматриваете, и «вам может понравиться» в приложениях для покупок, за всем этим стоят всего несколько крупных компаний, работающих с моделями ИИ, но эти модели как «немая тыква»:
Ваши данные были использованы для обучения, не были ли они использованы неправомерно? Не знаю;
Почему ИИ рекомендует тебе эти вещи? Алгоритм скрывает это, не может объяснить;
Если в какой-то день сервер большой компании упадет или из-за каких-то причин прекратит работу, то приложения, зависящие от него, могут полностью выйти из строя.
Вот в чем проблема централизованного ИИ: небольшое количество людей держит контроль в своих руках, в то время как большинство может лишь пассивно страдать, рискуя утечкой данных и перебоями в обслуживании.
А децентрализованный ИИ хочет сделать так, чтобы этот "закрытый ящик" был открыт, чтобы все могли участвовать: Каждый может понять, как обучается ИИ, как он работает, алгоритмы можно легко найти.
Какие данные использовались и как они использовались, все записано в цепочке, можно проследить от начала до конца;
Даже если один узел выходит из строя, другие узлы могут продолжать работу, и система не упадет полностью.
Проще говоря, это означает, что AI должен стать "общественным ресурсом для всех", а не "частной собственностью крупных компаний", быть прозрачным, подчиняться мнению всех и лучше справляться с трудностями.
Два: На чем основана 0G? Модульность - это ключевой момент.
Хочу сделать ИИ децентрализованным, 0G полагается на «модульную» архитектуру — разбить сложную систему на детали конструктора Лего, каждая часть может обновляться отдельно, а в комбинации они также эффективны.
Это также особенно гибко с точки зрения соблюдения норм, так как правила различаются в разных странах:
В каком-то месте строго контролируют хранение данных, поэтому модуль DA для хранения данных размещается на местном сервере, соответствующем требованиям.
В некоторой стране ограничивают зарубежные вычислительные мощности, компании используют только локальные вычислительные модули для обработки бизнеса, другие модули добавляются по мере необходимости;
В некоторых местах запрещены токены, но приветствуются распределенные вычисления, поэтому уберите модули, связанные с токенами, и оставьте только соответствующие части, такие как распределение вычислительных мощностей и шифрование данных.
Как при сборке конструктора: сначала не используйте неподходящие детали, можно собрать и использовать с подходящими, когда правила изменятся, можно снова установить неподходящие.
Три: давайте посмотрим на основные различия между централизованным и децентрализованным ИИ.
Централизованный ИИ похож на "интегрированную машину": быстро работает, надежно, но чтобы заменить деталь или добавить функцию, нужно разобрать всю машину, что очень неудобно. Кроме того, данные скрыты внутри машины, снаружи их не видно, и иногда она может "нести чушь" (то есть то, что все называют "иллюзией ИИ"), потому что никто не может проверить ее процесс вывода.
Децентрализованный ИИ больше похож на "конструктор": детали (модули) открыты, любой может их менять и добавлять, данные и процесс вывода находятся в цепочке, их можно проверить, что уменьшает "галлюцинации", но недостатки также очевидны — координировать так много деталей может быть немного медленно, если "интерфейсы" между различными блоками не стандартизированы, это также может привести к путанице.
Четыре: Какие "кирпичики" у 0G?
0G разделил всю систему на несколько ключевых модулей, каждый из которых имеет свою четкую задачу:
1) 0G Chain: Это самая базовая цепочка, которая может быть совместима с уже существующими децентрализованными приложениями (dApp), и такие ключевые функции, как выполнение и консенсус, могут быть обновлены отдельно, не затрагивая всю цепочку;
2) 0G хранилище: это децентрализованное место для хранения, которое может хранить особое количество данных, и использует специальные методы кодирования и верификации, чтобы гарантировать, что данные не потеряются и будут доступны;
3) Уровень доступности данных (DA): отвечает за то, «достаточно ли данных», проверяя их с помощью случайного выбора узлов, что позволяет гарантировать надежность и неограниченно масштабировать. 4）0G Serving архитектура: специализирована для вывода и обучения AI моделей, также разработчикам предоставлен набор инструментов (SDK), если хотите подключить AI функции, просто используйте, не нужно самостоятельно строить сложную структуру;
5) Узлы выравнивания (Alignment Nodes): следят за всей системой, обеспечивая, чтобы поведение ИИ соответствовало этическим нормам, и управление этими узлами также является децентрализованным, а не так, что одно лицо решает все. Преимущества этой архитектуры заключаются в "гибкости". Например, если требуется большая емкость хранения, можно обновить модуль Storage; если нужна более высокая скорость вывода, можно оптимизировать архитектуру Serving, не трогая другие части. Для разработчиков порог входа также значительно снизился.
Пять: Надежен ли 0G сейчас? Посмотрите на команду финансирования и экологических партнеров, об этом говорилось много раз.
Оценка надежности проекта зависит от денег и реальных достижений, что является важным и довольно прямым критерием.
0G в январе прошлого года заявила, что привлекла 325 миллионов долларов, которые в основном будут использованы для расширения масштабов продукта и создания сообщества разработчиков.
Кроме того, 0G в настоящее время активно сотрудничает с HackQuest, сосредоточившись на развитии сообщества разработчиков. Стоит отметить, что HackQuest, являясь платформой для обучения разработчиков, сам по себе привлек 4,1 миллиона долларов, и сотрудничество обеих сторон сможет лучше способствовать развитию экосистемы разработчиков.
Просто иметь деньги и сотрудничество недостаточно, данные тестовой сети лучше всего иллюстрируют проблему: Более 650 миллионов сделок, 22 миллиона аккаунтов, более 8000 валидаторов;
В период пика TPS каждого фрагмента может достигать 11 000, что является достаточной скоростью для обработки огромных объемов данных, необходимых для ИИ.
Еще один момент — количество узлов. Уже продано 85000 узлов, которые поддерживаются более чем 8500 операторами по всему миру. Чем больше узлов, тем выше стабильность и безопасность всей сети, как будто более 8500 человек «стоят на страже», и возникнуть проблемы будет сложно.
Кроме того, 0G как одна из первых глубоко сотрудничающих децентрализованных AI модульных блокчейнов, также является первым децентрализованным AI модульным блокчейном, который в настоящее время еще не провел событие генерации токенов (TGE), потенциальная ценность обсуждения этого факта, как вы можете себе представить!
Шесть: если говорить о 0G, то обязательно стоит упомянуть его iNFT. Проще говоря, iNFT — это "NFT с возможностями AI" — вы покупаете не просто изображение, а "маленького помощника" с интеллектом.
Почему говорят, что это новинка? Потому что он использует новый стандарт под названием ERC-7857:
При покупке iNFT вам передается не только право собственности, но и модель ИИ, данные (так называемые «метаданные»), так что вы не получите просто пустую оболочку; Чувствительные данные зашифрованы и хранятся, конфиденциальность защищена, но на блокчейне можно проверить подлинность, не бойтесь быть обманутым;
Этот AI помощник может "расти", метаданные могут обновляться в любое время, чем дольше вы им пользуетесь, тем он может стать более ценным.
Это ломает старую модель традиционного ИИ. Ранее вы использовали ИИ по «заимствованию» у крупных компаний, а теперь вы можете «обладать» своим ИИ помощником, а также продавать его, предоставлять лицензии другим, и все заработанные деньги остаются у вас.
Семь: Порог обучения? 0G на самом деле давно проложил тебе путь.
Недавно 0G и HackQuest @HackQuest_ сотрудничали и открыли специальный курс 0G Learning Track. Здесь подробно объясняются все аспекты: от уровня данных и механизмов хранения до того, как подключать AI фреймы и выполнять кросс-цепочные операции. После завершения курса можно получить сертификат, выданный обеими сторонами. Для разработчиков, желающих начать работу с децентрализованным AI, это действительно отличная отправная точка.
Восемь: в конце концов, скажу прямо, идея 0G довольно хороша, но и вызовов немало:
1) Децентрализованные системы изначально медленнее централизованных. Как найти баланс между масштабируемостью и производительностью? Это зависит от реальной ситуации после запуска основной сети;
2) Что делать, если стандарты интерфейсов модулей не унифицированы, когда подключаются разные проекты? Это может привести к "фрагментации"; Вопросы соблюдения также следует учитывать, поскольку они касаются данных и ИИ, и разные политики различаются.
3) Но как бы то ни было, децентрализованный ИИ — это направление, которое стоит изучить. Если его действительно удастся сделать «прозрачным, доступным для всех и устойчивым к рискам», то ИИ будет по-настоящему служить всем, а не только инструментом для меньшинства.
Сможет ли 0G осуществиться? Сейчас делать выводы еще слишком рано, но, по крайней мере, он уже сделал первый шаг. Я сам буду продолжать следить за этим проектом, по крайней мере, я считаю, что это проект, на который стоит потратить время! Тем более, что @Jtsong2 будет с нами, чтобы строить вместе! #去中心化AI # 0GLabs #AI
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
0G этот проект уже почти полгода, сегодня как раз есть время, чтобы подробно рассмотреть 0G, посмотреть, как от централизованного управления перешли к децентрализованному, @0G_labs как вновь спланировала будущее искусственного интеллекта, давайте посмотрим это за один раз!
Поскольку недавно я разговаривал с другом о ИИ, друг сказал: "Теперь ИИ все больше похож на 'личную игрушку' крупных компаний", и мне кажется, в этих словах действительно есть хоть капля правды. Чат-боты и инструменты генерации изображений, которые мы используем в повседневной жизни, в основном принадлежат нескольким крупным технологическим гигантам. Данные находятся в их руках, и как именно работают алгоритмы, внешние люди совершенно не понимают. Если возникнет проблема, никто не сможет объяснить, к кому обращаться. Но если я скажу вам, что в будущем ИИ может быть "все будет решаться по общему мнению", вы в это поверите?
Первое, что пришло мне в голову, это проект 0G, сейчас я пытаюсь превратить это "если" в реальность.
Почему необходимо заниматься «децентрализованным ИИ»?
Сначала поговорим о том, насколько сейчас «скопление» ИИ. Рекомендации коротких видео, которые вы ежедневно просматриваете, и «вам может понравиться» в приложениях для покупок, за всем этим стоят всего несколько крупных компаний, работающих с моделями ИИ, но эти модели как «немая тыква»:
Ваши данные были использованы для обучения, не были ли они использованы неправомерно? Не знаю;
Почему ИИ рекомендует тебе эти вещи? Алгоритм скрывает это, не может объяснить;
Если в какой-то день сервер большой компании упадет или из-за каких-то причин прекратит работу, то приложения, зависящие от него, могут полностью выйти из строя.
Вот в чем проблема централизованного ИИ: небольшое количество людей держит контроль в своих руках, в то время как большинство может лишь пассивно страдать, рискуя утечкой данных и перебоями в обслуживании.
А децентрализованный ИИ хочет сделать так, чтобы этот "закрытый ящик" был открыт, чтобы все могли участвовать:
Каждый может понять, как обучается ИИ, как он работает, алгоритмы можно легко найти.
Какие данные использовались и как они использовались, все записано в цепочке, можно проследить от начала до конца;
Даже если один узел выходит из строя, другие узлы могут продолжать работу, и система не упадет полностью.
Проще говоря, это означает, что AI должен стать "общественным ресурсом для всех", а не "частной собственностью крупных компаний", быть прозрачным, подчиняться мнению всех и лучше справляться с трудностями.
Два: На чем основана 0G? Модульность - это ключевой момент.
Хочу сделать ИИ децентрализованным, 0G полагается на «модульную» архитектуру — разбить сложную систему на детали конструктора Лего, каждая часть может обновляться отдельно, а в комбинации они также эффективны.
Это также особенно гибко с точки зрения соблюдения норм, так как правила различаются в разных странах:
В каком-то месте строго контролируют хранение данных, поэтому модуль DA для хранения данных размещается на местном сервере, соответствующем требованиям.
В некоторой стране ограничивают зарубежные вычислительные мощности, компании используют только локальные вычислительные модули для обработки бизнеса, другие модули добавляются по мере необходимости;
В некоторых местах запрещены токены, но приветствуются распределенные вычисления, поэтому уберите модули, связанные с токенами, и оставьте только соответствующие части, такие как распределение вычислительных мощностей и шифрование данных.
Как при сборке конструктора: сначала не используйте неподходящие детали, можно собрать и использовать с подходящими, когда правила изменятся, можно снова установить неподходящие.
Три: давайте посмотрим на основные различия между централизованным и децентрализованным ИИ.
Централизованный ИИ похож на "интегрированную машину": быстро работает, надежно, но чтобы заменить деталь или добавить функцию, нужно разобрать всю машину, что очень неудобно. Кроме того, данные скрыты внутри машины, снаружи их не видно, и иногда она может "нести чушь" (то есть то, что все называют "иллюзией ИИ"), потому что никто не может проверить ее процесс вывода.
Децентрализованный ИИ больше похож на "конструктор": детали (модули) открыты, любой может их менять и добавлять, данные и процесс вывода находятся в цепочке, их можно проверить, что уменьшает "галлюцинации", но недостатки также очевидны — координировать так много деталей может быть немного медленно, если "интерфейсы" между различными блоками не стандартизированы, это также может привести к путанице.
Четыре: Какие "кирпичики" у 0G?
0G разделил всю систему на несколько ключевых модулей, каждый из которых имеет свою четкую задачу:
1) 0G Chain: Это самая базовая цепочка, которая может быть совместима с уже существующими децентрализованными приложениями (dApp), и такие ключевые функции, как выполнение и консенсус, могут быть обновлены отдельно, не затрагивая всю цепочку;
2) 0G хранилище: это децентрализованное место для хранения, которое может хранить особое количество данных, и использует специальные методы кодирования и верификации, чтобы гарантировать, что данные не потеряются и будут доступны;
3) Уровень доступности данных (DA): отвечает за то, «достаточно ли данных», проверяя их с помощью случайного выбора узлов, что позволяет гарантировать надежность и неограниченно масштабировать.
4）0G Serving архитектура: специализирована для вывода и обучения AI моделей, также разработчикам предоставлен набор инструментов (SDK), если хотите подключить AI функции, просто используйте, не нужно самостоятельно строить сложную структуру;
5) Узлы выравнивания (Alignment Nodes): следят за всей системой, обеспечивая, чтобы поведение ИИ соответствовало этическим нормам, и управление этими узлами также является децентрализованным, а не так, что одно лицо решает все.
Преимущества этой архитектуры заключаются в "гибкости". Например, если требуется большая емкость хранения, можно обновить модуль Storage; если нужна более высокая скорость вывода, можно оптимизировать архитектуру Serving, не трогая другие части. Для разработчиков порог входа также значительно снизился.
Пять: Надежен ли 0G сейчас? Посмотрите на команду финансирования и экологических партнеров, об этом говорилось много раз.
Оценка надежности проекта зависит от денег и реальных достижений, что является важным и довольно прямым критерием.
0G в январе прошлого года заявила, что привлекла 325 миллионов долларов, которые в основном будут использованы для расширения масштабов продукта и создания сообщества разработчиков.
Кроме того, 0G в настоящее время активно сотрудничает с HackQuest, сосредоточившись на развитии сообщества разработчиков. Стоит отметить, что HackQuest, являясь платформой для обучения разработчиков, сам по себе привлек 4,1 миллиона долларов, и сотрудничество обеих сторон сможет лучше способствовать развитию экосистемы разработчиков.
Просто иметь деньги и сотрудничество недостаточно, данные тестовой сети лучше всего иллюстрируют проблему:
Более 650 миллионов сделок, 22 миллиона аккаунтов, более 8000 валидаторов;
В период пика TPS каждого фрагмента может достигать 11 000, что является достаточной скоростью для обработки огромных объемов данных, необходимых для ИИ.
Еще один момент — количество узлов. Уже продано 85000 узлов, которые поддерживаются более чем 8500 операторами по всему миру. Чем больше узлов, тем выше стабильность и безопасность всей сети, как будто более 8500 человек «стоят на страже», и возникнуть проблемы будет сложно.
Кроме того, 0G как одна из первых глубоко сотрудничающих децентрализованных AI модульных блокчейнов, также является первым децентрализованным AI модульным блокчейном, который в настоящее время еще не провел событие генерации токенов (TGE), потенциальная ценность обсуждения этого факта, как вы можете себе представить!
Шесть: если говорить о 0G, то обязательно стоит упомянуть его iNFT. Проще говоря, iNFT — это "NFT с возможностями AI" — вы покупаете не просто изображение, а "маленького помощника" с интеллектом.
Почему говорят, что это новинка? Потому что он использует новый стандарт под названием ERC-7857:
При покупке iNFT вам передается не только право собственности, но и модель ИИ, данные (так называемые «метаданные»), так что вы не получите просто пустую оболочку;
Чувствительные данные зашифрованы и хранятся, конфиденциальность защищена, но на блокчейне можно проверить подлинность, не бойтесь быть обманутым;
Этот AI помощник может "расти", метаданные могут обновляться в любое время, чем дольше вы им пользуетесь, тем он может стать более ценным.
Это ломает старую модель традиционного ИИ. Ранее вы использовали ИИ по «заимствованию» у крупных компаний, а теперь вы можете «обладать» своим ИИ помощником, а также продавать его, предоставлять лицензии другим, и все заработанные деньги остаются у вас.
Семь: Порог обучения? 0G на самом деле давно проложил тебе путь.
Недавно 0G и HackQuest @HackQuest_ сотрудничали и открыли специальный курс 0G Learning Track. Здесь подробно объясняются все аспекты: от уровня данных и механизмов хранения до того, как подключать AI фреймы и выполнять кросс-цепочные операции. После завершения курса можно получить сертификат, выданный обеими сторонами. Для разработчиков, желающих начать работу с децентрализованным AI, это действительно отличная отправная точка.
Восемь: в конце концов, скажу прямо, идея 0G довольно хороша, но и вызовов немало:
1) Децентрализованные системы изначально медленнее централизованных. Как найти баланс между масштабируемостью и производительностью? Это зависит от реальной ситуации после запуска основной сети;
2) Что делать, если стандарты интерфейсов модулей не унифицированы, когда подключаются разные проекты? Это может привести к "фрагментации";
Вопросы соблюдения также следует учитывать, поскольку они касаются данных и ИИ, и разные политики различаются.
3) Но как бы то ни было, децентрализованный ИИ — это направление, которое стоит изучить. Если его действительно удастся сделать «прозрачным, доступным для всех и устойчивым к рискам», то ИИ будет по-настоящему служить всем, а не только инструментом для меньшинства.
Сможет ли 0G осуществиться? Сейчас делать выводы еще слишком рано, но, по крайней мере, он уже сделал первый шаг. Я сам буду продолжать следить за этим проектом, по крайней мере, я считаю, что это проект, на который стоит потратить время! Тем более, что @Jtsong2 будет с нами, чтобы строить вместе!
#去中心化AI # 0GLabs #AI