“الذكاء الاصطناعي اللامركزي يحصل على دفعة مع دمج OpenGradient لـ Walrus على شبكة Sui – اكتشف التفاصيل الآن!”

استخدم معمل الأبحاث الذكاء الاصطناعي OpenGradient بروتوكول تخزين البيانات Walrus لإنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي لامركزية. تُعد المركزية أحد أبرز التحديات في أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما دفع العديد من الشركات إلى تبني تقنية البلوكشين لحلها. وفي يوم الأربعاء، 25 يونيو، أعلنت OpenGradient عن دمجها مع Walrus لتقديم ذكاء اصطناعي لامركزي على شبكة Sui (SUI).

OpenGradient تستخدم شبكة Walrus لتخزين البيانات

ستستخدم OpenGradient شبكة التخزين اللامركزية من Walrus لبناء وتشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي. وفقًا لفريق التطوير، يتيح هذا الدمج استضافة أكثر من 100 نموذج ذكاء اصطناعي عبر عشرات الأنظمة البيئية.

الهدف النهائي هو جعل الذكاء الاصطناعي اللامركزي حقيقة واقعة. أوضح ماثيو وانج، الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي لـ OpenGradient، مزايا منح المستخدمين السيطرة على نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، حيث تصبح هذه النماذج أكثر خصوصية، وأقل تكلفة، وأكثر شفافية.

نماذج الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى بيانات لامركزية

تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى كميات كبيرة من البيانات، وهو ما جعل التخزين اللامركزي خيارًا جذابًا. أكدت ريبيكا سيموندز، المديرة التنفيذية في مؤسسة Walrus، أن مطوري حلول الذكاء الاصطناعي بحاجة إلى منصات تخزين مثل Walrus.

بفضل بروتوكولات التخزين المفتوحة، سيتمكن المستخدمون من رؤية بيانات التدريب المستخدمة في نماذج الذكاء الاصطناعي بدقة. وفقًا لـ OpenGradient، يمكن الآن للمستخدمين والمطورين الاستفادة من تخزين بيانات Walrus لبناء وتدريب نماذجهم الخاصة.

الأسئلة الشائعة

• ما هي فائدة دمج OpenGradient مع Walrus؟
  يتيح هذا الدمج بناء وكلاء ذكاء اصطناعي لامركزية، مما يوفر خيارات أكثر أمانًا وشفافية للمستخدمين.
• كيف يساهم التخزين اللامركزي في تحسين الذكاء الاصطناعي؟
  يجعل البيانات أكثر أمانًا ويسهل الوصول إليها، مع تقليل التكاليف وزيادة الخصوصية.
• ما هي ميزة استخدام شبكة Sui في هذا المشروع؟
  توفر Sui بيئة سريعة وآمنة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية بكفاءة.