وفقًا لأخبار فورسايت، شارك إيلليا بولوسوخين، المؤسس المشارك لشركة NEAR، في مؤتمر NVIDIA GTC، حيث شارك أحدث التطورات البحثية لشركة NEAR AI في التعلم الآلي السري وحوسبة الذكاء الاصطناعي اللامركزية. تم تصميم النهج السحابي الجديد لتدريب وتعديل واستخدام نماذج ووكالات الذكاء الاصطناعي، مع معالجة عدة تحديات رئيسية. تشمل هذه التحديات الخصوصية، مما يسمح للمستخدمين باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي دون الكشف عن البيانات الشخصية للكيان الذي يستضيف النموذج؛ المصدر المفتوح، مما يضمن أن النماذج مفتوحة وشفافة وقابلة للتحقق؛ الاقتصاد المستدام، مما يمكّن منشئي النماذج من كسب دخل من عملهم حتى في بيئة لامركزية؛ والتعاون المجتمعي، مما يسمح للمجموعات بتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل مشترك، ومشاركة التكاليف والأرباح دون الحاجة إلى ثقة مطلقة بين المشاركين.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
وفقًا لأخبار فورسايت، شارك إيلليا بولوسوخين، المؤسس المشارك لشركة NEAR، في مؤتمر NVIDIA GTC، حيث شارك أحدث التطورات البحثية لشركة NEAR AI في التعلم الآلي السري وحوسبة الذكاء الاصطناعي اللامركزية. تم تصميم النهج السحابي الجديد لتدريب وتعديل واستخدام نماذج ووكالات الذكاء الاصطناعي، مع معالجة عدة تحديات رئيسية. تشمل هذه التحديات الخصوصية، مما يسمح للمستخدمين باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي دون الكشف عن البيانات الشخصية للكيان الذي يستضيف النموذج؛ المصدر المفتوح، مما يضمن أن النماذج مفتوحة وشفافة وقابلة للتحقق؛ الاقتصاد المستدام، مما يمكّن منشئي النماذج من كسب دخل من عملهم حتى في بيئة لامركزية؛ والتعاون المجتمعي، مما يسمح للمجموعات بتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل مشترك، ومشاركة التكاليف والأرباح دون الحاجة إلى ثقة مطلقة بين المشاركين.