$ATH يوفر بنية تحتية GPU لامركزية توزع قوة الحوسبة عبر العالم، مما يجعل تدريب الذكاء الاصطناعي أسرع وأرخص وأكثر سهولة.
$RENDER يبني طبقة العرض الموزعة التي تجلب الأحمال الإبداعية والحسابية على السلسلة لأي شخص، في أي مكان.
تُكمل Vana كلاهما من خلال تقديم طبقة البيانات التي تغذي هذه الحوسبة.
عندما تكون بيانات المستخدم منظمة وقابلة للنقل وقابلة للتحقق، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على Aethir وRender أن تتعلم بالسياق الذي يأتي مباشرة من الناس، وليس من المنصات.
معًا يشكلون أساس الذكاء الاصطناعي القابل للتوسع والشفاف المبني على بنية تحتية مفتوحة وبيانات حقيقية.
DataConnect هو تطبيق سطح مكتب مفتوح المصدر يتيح لك جمع جميع بياناتك عبر الأنظمة الأساسية في مكان واحد.
محادثات ChatGPT الخاصة بك، تاريخ Spotify الخاص بك، خبرات LinkedIn الخاصة بك كلها سُحبت بأمان إلى جهازك الخاص بنقرة واحدة.
البيانات التي تحتفظ بها المنصات محجوزة الآن تعود إليك مرة أخرى.
أنت تقرر كيف يتم استخدامها. أنت تقرر متى تربطها بالذكاء الاصطناعي.
يعمل DataConnect محليًا، لذا فإن بيانات اعتمادك وملفاتك لا تغادر أبدًا جهاز الكمبيوتر الخاص بك. إنه مفتوح المصدر، شفاف، ومبني لأي شخص يريد السيطرة الكاملة على أثره الرقمي.
$ALLO يبني شبكات ذكاء مفتوحة حيث تتعلم النماذج بشكل جماعي من إشارات المجتمع والبيانات الواقعية بدلاً من الاعتماد على الأنظمة المركزية.
#fil يوفر العمود الفقري للتخزين اللامركزي الذي يحافظ على أمان هذه الذكاء الجماعي وقابليته للتحقق، ودائمًا ما يكون في متناول اليد.
Vana تربط بين الطبقات من خلال منح المستخدمين ملكية البيانات التي تدعم هذه الشبكات. إنها تتيح للبيانات الحركة بحرية عبر النظم البيئية مع الحفاظ على الخصوصية وقابلية التتبع.
كل مساهمة أو توقع أو مجموعة بيانات تعزز النموذج تبقى مرتبطة بمبدعها، مما يحول المدخلات الفردية إلى قيمة مشتركة بدلاً من ربح المنصة.
بينما تتعلم الشبكات معًا ويحتفظ المستخدمون بالتحكم، تصبح الذكاء أقوى وتتدفق القيمة مرة أخرى إلى الأشخاص الذين أنشأوها.
هذه هي الطريقة التي يتشكل بها الذكاء الاصطناعي المفتوح.
التداول ومشاركة البيانات يشتركان في مبدأ واحد: الوصول المفتوح.
#AsterDEX يحضر ذلك إلى الأسواق الدائمة مع تداول لامركزي عبر السلاسل للجميع.
#UNI يفعل الشيء نفسه من أجل السيولة الفورية، مما يسمح للقيمة بالتدفق بحرية عبر النظم البيئية.
تمتد فانا بهذا الانفتاح إلى البيانات. إنها تبني الطبقة التي يمكن أن تتحرك فيها معلومات المستخدم بأمان بين التطبيقات والبروتوكولات وأنظمة الذكاء الاصطناعي بينما تظل مصرح بها وقابلة للنقل.
مع انتقال الأصول عبر DeFi وانتقال المعلومات عبر الذكاء الاصطناعي، يبدأ الإنترنت في العمل كشبكة مستمرة يقودها المستخدم.
#dot متصل بالكتل من خلال الباراشاين، ويُبني الأساس للتشغيل البيني. #MNT جعلت Ethereum نموذجية، تفصل التنفيذ وتوافر البيانات من أجل الأداء.
Vana تضيف ما ينقص: طبقة بيانات نموذجية مملوكة من قبل المستخدمين.
بينما تقوم الشبكات بتوسيع البنية التحتية، تقوم Vana بتوسيع الملكية، مما يسمح للمستخدمين بالتحكم والتحقق والكسب من البيانات التي تدعم الذكاء الاصطناعي، والتمويل اللامركزي، وكل شيء على السلسلة.
#TON powers مستخدمي تيليجرام ويجمع المجتمعات الاجتماعية على سلسلة الكتل. #FET fuels وكلاء الذكاء الاصطناعي اللامركزية الذين يتعلمون من سلوك الإنسان.
فانا تربط بين الاثنين، محولة نشاطك الاجتماعي إلى بيانات موثوقة وقابلة للت monetization.
من خلال DataDAOs، يمكن للمستخدمين تجميع الإعجابات، والمتابعات، وأنماط التفاعل لتشغيل تطبيقات اجتماعية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي جديدة وكسب من الرؤى التي يولدونها.
المنصات الاجتماعية تدرب الذكاء الاصطناعي على انتباهك.
#Near يُمكّن تطبيقات يملكها المستخدمون من منح الناس السيطرة على حياتهم الرقمية. #render يُوفّر الحوسبة اللامركزية التي تُشغّل التخصيص الذكي للذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
كل مشاهدة، تخطي، وبحث يُكوّن بيانات تُدرّب نماذج التوصية بالذكاء الاصطناعي، لكن فقط المنصات هي التي تستفيد منها.
يُربط فانا بين الاثنين من خلال السماح للمستخدمين بجمع بياناتهم من نتفلكس في دوائر بيانات (DataDAOs) والربح من الرؤى التي تُولّدها.
بدلًا من أن تُسيطِر المنصات على سلوك المشاهدة، يحوّل فانا بيانات المشاهدة إلى فئة أصول يتحكم بها المستخدمون.
الحوسبة تُمكّن التخصيص على نطاق واسع. فانا يجعلها عادلة.
#COAI يُشغّل نظامًا إيكولوجيًا حيث يتم إنشاء النماذج ووحدات معالجة الرسومات والبيانات وامتلاكها من قبل المجتمع. #icp يُمكّن التطبيقات القابلة للتوسع واللامركزية حيث يمكن للبيانات والحساب التفاعل معًا بشكل طبيعي على السلسلة.
لكن هناك فجوة كبيرة ما زالت قائمة: الأشخاص الذين يُنشئون بيانات النصوص التحفيزية، وهي المادة التي تعلّم الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما لا يستفيدون منها.
يُغيّر فانا هذا الأمر من خلال جمع بيانات النصوص التحفيزية والتفاعل المُوافَق عليها من المستخدمين، والتحقق منها، وتحويلها إلى مجموعات بيانات قابلة للتحصيل وعالية الجودة، والتي ترغب في الواقع في تدريب النماذج عليها.
بينما يُفَرَّق الذكاء الاصطناعي عبر COAI ويُوسّع ICP مكان تشغيل التطبيقات، يضمن فانا أن البيانات التي تُغذّي هذه النماذج تكون مملوكة وقابلة للتحقق منها وتوفر مكافآت حقيقية للأشخاص الحقيقيين.
يُمكّن فانا المستخدمين من كسب المال أثناء دعم مستقبل ملكية البيانات.