AI sektöründeki yeni trend: Buluttan yerel çözümlere geçiş
Son zamanlarda AI endüstrisinde ilginç bir gelişim trendi ortaya çıktı: Önceki büyük ölçekli hesaplama gücü ve büyük modelleri hedefleyen ana akım düşünceden, giderek yerel küçük modeller ve kenar hesaplamaya yönelen yeni bir yön gelişti.
Bu dönüşüm, birçok işaretten görülebilir: Apple Intelligence, 500 milyon cihazı kapsadı, Windows 11, özel 3.3 milyar parametreli küçük model Mu'yu piyasaya sürdü ve DeepMind, robotların çevrimdışı çalışma yeteneklerini araştırıyor.
Bulut tabanlı AI'nın büyük miktarda parametre ve eğitim verisine bağımlı olması ve sermaye gücünü temel rekabet avantajı olarak görmesiyle kıyaslandığında, yerel AI mühendislik optimizasyonuna ve senaryo uyumuna daha fazla önem vermekte, gizlilik koruma, güvenilirlik ve pratiklik açısından belirgin avantajlara sahiptir. Bunun başlıca nedeni, genel büyük modellerin yanılsama sorunlarının belirli alanlardaki uygulamalarını ciddi şekilde etkilemesidir.
Web3 AI için bu değişim yeni fırsatlar sundu. Geçmişte "genelleştirilmiş" yetenekler konusunda Web3 projeleri, kaynaklar, teknoloji ve kullanıcı tabanı avantajı eksikliği nedeniyle teknoloji devleriyle rekabet etmekte zorlanıyordu. Ancak yerelleştirilmiş modeller ve kenar bilişimdeki yeni düzende, blok zinciri teknolojisinin avantajları öne çıkmaya başladı.
AI modelleri kullanıcı cihazlarında çalışırken, çıktıların gerçekliğini nasıl garanti edebiliriz? Gizliliği korurken model iş birliğini nasıl gerçekleştirebiliriz? İşte bunlar blockchain teknolojisinin güçlü yanlarıdır.
Sektörde bu sorunlara yönelik bazı yeni projeler ortaya çıkmıştır. Örneğin, Gradient'in sunduğu veri iletişim protokolü Lattica, merkezileşmiş AI platformlarının veri tekelini ve kara kutu problemini çözmeyi amaçlamaktadır. Diğer bir proje olan PublicAI, HeadCap beyin dalgası cihazı aracılığıyla gerçek insan verilerini toplayarak "yapay doğrulama katmanı" oluşturmuş ve iyi bir gelir elde etmiştir. Bu projeler, yerel AI'nın güvenilirlik sorununu çözmeye çalışmaktadır.
Genel olarak, yalnızca AI gerçekten her cihaza "daldığında" merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek bir ihtiyaç haline gelebilir. Web3 AI projeleri için, genel alanlarda rekabet etmeye devam etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına altyapı desteği sağlamak için nasıl düşünülmesi gerektiğini ciddiye almak, daha umut verici bir yön olabilir.
View Original
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.
12 Likes
Reward
12
5
Repost
Share
Comment
0/400
SingleForYears
· 3h ago
Yine sermayenin küçük oyunları mı?
View OriginalReply0
VibesOverCharts
· 3h ago
Tedarikçi Bilgi İşlem Gücü... Gönder!
View OriginalReply0
TooScaredToSell
· 3h ago
Ücretli hizmetler yerel hale mi geldi?
View OriginalReply0
CounterIndicator
· 3h ago
Offline AI kulağa hoş geliyor
View OriginalReply0
GasFeeTears
· 3h ago
İç, hangi büyük model yağ masraflarına dayanabilir ki?
Yapay Zeka Yeni Eğilimleri: Buluttan Yerel'e Geçiş, Web3 Fırsatları Ortaya Çıkıyor
AI sektöründeki yeni trend: Buluttan yerel çözümlere geçiş
Son zamanlarda AI endüstrisinde ilginç bir gelişim trendi ortaya çıktı: Önceki büyük ölçekli hesaplama gücü ve büyük modelleri hedefleyen ana akım düşünceden, giderek yerel küçük modeller ve kenar hesaplamaya yönelen yeni bir yön gelişti.
Bu dönüşüm, birçok işaretten görülebilir: Apple Intelligence, 500 milyon cihazı kapsadı, Windows 11, özel 3.3 milyar parametreli küçük model Mu'yu piyasaya sürdü ve DeepMind, robotların çevrimdışı çalışma yeteneklerini araştırıyor.
Bulut tabanlı AI'nın büyük miktarda parametre ve eğitim verisine bağımlı olması ve sermaye gücünü temel rekabet avantajı olarak görmesiyle kıyaslandığında, yerel AI mühendislik optimizasyonuna ve senaryo uyumuna daha fazla önem vermekte, gizlilik koruma, güvenilirlik ve pratiklik açısından belirgin avantajlara sahiptir. Bunun başlıca nedeni, genel büyük modellerin yanılsama sorunlarının belirli alanlardaki uygulamalarını ciddi şekilde etkilemesidir.
Web3 AI için bu değişim yeni fırsatlar sundu. Geçmişte "genelleştirilmiş" yetenekler konusunda Web3 projeleri, kaynaklar, teknoloji ve kullanıcı tabanı avantajı eksikliği nedeniyle teknoloji devleriyle rekabet etmekte zorlanıyordu. Ancak yerelleştirilmiş modeller ve kenar bilişimdeki yeni düzende, blok zinciri teknolojisinin avantajları öne çıkmaya başladı.
AI modelleri kullanıcı cihazlarında çalışırken, çıktıların gerçekliğini nasıl garanti edebiliriz? Gizliliği korurken model iş birliğini nasıl gerçekleştirebiliriz? İşte bunlar blockchain teknolojisinin güçlü yanlarıdır.
Sektörde bu sorunlara yönelik bazı yeni projeler ortaya çıkmıştır. Örneğin, Gradient'in sunduğu veri iletişim protokolü Lattica, merkezileşmiş AI platformlarının veri tekelini ve kara kutu problemini çözmeyi amaçlamaktadır. Diğer bir proje olan PublicAI, HeadCap beyin dalgası cihazı aracılığıyla gerçek insan verilerini toplayarak "yapay doğrulama katmanı" oluşturmuş ve iyi bir gelir elde etmiştir. Bu projeler, yerel AI'nın güvenilirlik sorununu çözmeye çalışmaktadır.
Genel olarak, yalnızca AI gerçekten her cihaza "daldığında" merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek bir ihtiyaç haline gelebilir. Web3 AI projeleri için, genel alanlarda rekabet etmeye devam etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına altyapı desteği sağlamak için nasıl düşünülmesi gerektiğini ciddiye almak, daha umut verici bir yön olabilir.