# 0GLabs

لقد كنت أتابع وثائق @0G_labs وورقة بيضاء والمواد ذات الصلة خلال هذه الفترة، وقد تلخصت في عدة نقاط رئيسية للحديث عن قوة 0G:
1. اللامركزية الشاملة، لسد الثغرات في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي
تتميز أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية بالتركيز العالي، حيث يتم احتكار البيانات والنماذج وقوة الحوسبة من قبل الشركات الكبرى، ولا يمتلك المستخدمون أي سيطرة، كما يصعب عليهم مشاركة العائدات. وعلى الرغم من أن "الطبقة الأولى شبه الذكاء الاصطناعي" قد حققت بعض اللامركزية في ضبط الذكاء الاصطناعي أو آليات التحفيز، إلا أن العناصر الأساسية مثل بيانات التدريب وتخزين النماذج لا تزال مركزية، ولا يمكن اعتبارها "لامركزية

⚡️ fren ، ستحتاج AI في المستقبل إلى بنية تحتية من Web3 مصممة خصيصًا لـ AI بدلاً من الاعتماد على بنية Web2 التقليدية.
كما قال الرئيس التنفيذي لشركة 0G Labs @michaelh_0g في المقابلة، لم تعد الذكاء تعتمد فقط على النماذج الكبيرة، بل هو نتيجة عمل ملايين من الوكلاء الخفيفين معًا. من الواضح أن تحقيق هذه الذكاء الموزع لا يمكن أن يعتمد فقط على الخوادم المركزية.
👇👇👇
1. المكونات الأساسية للستاك
1، البيانات المتاحة في الوقت الحقيقي
لا يمكن للذكاء الاصطناعي الاستغناء عن البيانات. فقط من خلال ضمان أن البيانات يمكن أن تتم مشاركتها في الوقت الفعلي بين الذكاء الاصطناعي المختلفة، يمكنهم العمل معًا واتخاذ الق