STRIKERS
30 منشورات
STRIKERS
إبلاغ
حظر المُستخدم
10 تتابع
6 المتابعون
4 إعجاب
منشورات
·
--
#genius $GENIUS
زاوية الوكلاء المستقلين
المستقبل ليس دردشات الذكاء الاصطناعي الجينيوس. @Openledger يبني وكلاء مستقلين يمكنهم التخطيط، والتفكير، وتنفيذ المهام على السلسلة. $GENIUS يدعم طبقة التنسيق. فائدة حقيقية > ضجة. #genius
#genius $GENIUS
زاوية الوكلاء المستقلين
المستقبل ليس دردشات الذكاء الاصطناعي الجينيوس. @OpenLedger يبني وكلاء مستقلين يمكنهم التخطيط، والتفكير، وتنفيذ المهام على السلسلة. $GENIUS يدعم طبقة التنسيق. فائدة حقيقية > ضجة. #genius
زاوية الوكلاء المستقلين
المستقبل ليس دردشات الذكاء الاصطناعي الجينيوس. @OpenLedger يبني وكلاء مستقلين يمكنهم التخطيط، والتفكير، وتنفيذ المهام على السلسلة. $GENIUS يدعم طبقة التنسيق. فائدة حقيقية > ضجة. #genius
54
·
--
مقالة
OpenLedger مقابل سماسرة البيانات المركزية: من الذي يملك بياناتك فعلاً؟لسنوات، كانت الشركات الكبرى في التكنولوجيا وسماسرة البيانات يعملون بنفس الطريقة: جمع كل شيء، تأمينه، وبيع الوصول. إذا كنت قد أنشأت البيانات، ستأخذ 0 دولار. وإذا كانت شركة ذكاء اصطناعي قد تدربت عليها، فلن تعرف أبداً.
هذا النموذج يتعطل في 3 نقاط:
1. الملكية
يدعي السماسرة المركزيون الملكية في اللحظة التي تصل فيها البيانات إلى خوادمهم. تفقد السيطرة. مع @Openledger ، تبقى البيانات ملكك. تسجلها على السلسلة، تحدد شروطك الخاصة، وتقرر من يمكنه استخدامها. تصبح الملكية قابلة للإثبات، وليس مجرد وعد.
2. التعويض
اليوم، تحقيق الدخل من البيانات هو اتجاه واحد. تكسب المنصات مليارات، بينما لا يحصل المبدعون على شيء. $OPEN يقلب ذلك. في كل مرة يستفسر فيها مطور ذكاء اصطناعي عن مجموعة بياناتك عبر OpenLedger، يتم دفع لك تلقائياً. تتحول البيانات من مركز تكلفة إلى دخل سلبي.
OpenLedger مقابل سماسرة البيانات المركزية: من الذي يملك بياناتك فعلاً؟
لسنوات، كانت الشركات الكبرى في التكنولوجيا وسماسرة البيانات يعملون بنفس الطريقة: جمع كل شيء، تأمينه، وبيع الوصول. إذا كنت قد أنشأت البيانات، ستأخذ 0 دولار. وإذا كانت شركة ذكاء اصطناعي قد تدربت عليها، فلن تعرف أبداً.
هذا النموذج يتعطل في 3 نقاط:
1. الملكية
يدعي السماسرة المركزيون الملكية في اللحظة التي تصل فيها البيانات إلى خوادمهم. تفقد السيطرة. مع @OpenLedger ، تبقى البيانات ملكك. تسجلها على السلسلة، تحدد شروطك الخاصة، وتقرر من يمكنه استخدامها. تصبح الملكية قابلة للإثبات، وليس مجرد وعد.
2. التعويض
اليوم، تحقيق الدخل من البيانات هو اتجاه واحد. تكسب المنصات مليارات، بينما لا يحصل المبدعون على شيء. $OPEN يقلب ذلك. في كل مرة يستفسر فيها مطور ذكاء اصطناعي عن مجموعة بياناتك عبر OpenLedger، يتم دفع لك تلقائياً. تتحول البيانات من مركز تكلفة إلى دخل سلبي.
هذا النموذج يتعطل في 3 نقاط:
1. الملكية
يدعي السماسرة المركزيون الملكية في اللحظة التي تصل فيها البيانات إلى خوادمهم. تفقد السيطرة. مع @OpenLedger ، تبقى البيانات ملكك. تسجلها على السلسلة، تحدد شروطك الخاصة، وتقرر من يمكنه استخدامها. تصبح الملكية قابلة للإثبات، وليس مجرد وعد.
2. التعويض
اليوم، تحقيق الدخل من البيانات هو اتجاه واحد. تكسب المنصات مليارات، بينما لا يحصل المبدعون على شيء. $OPEN يقلب ذلك. في كل مرة يستفسر فيها مطور ذكاء اصطناعي عن مجموعة بياناتك عبر OpenLedger، يتم دفع لك تلقائياً. تتحول البيانات من مركز تكلفة إلى دخل سلبي.
46
·
--
مقالة
OpenLedger مقابل الوسطاء المركزيين للبيانات: من يملك بياناتك حقًا؟على مدى سنوات، كانت الشركات الكبرى والوسطاء في البيانات تعمل بنفس الطريقة: تجمع كل شيء، تقفل عليه، وتبيع الوصول. إذا كنت من أنشأ البيانات، لم تحصل على شيء. وإذا كانت شركة ذكاء اصطناعي تدربت عليها، لم تكن تعرف.
هذا النموذج يتعطل في 3 أماكن:
1. الملكية
الوسطاء المركزيون يدعون الملكية من اللحظة التي تصل فيها البيانات إلى خوادمهم. أنت تفقد السيطرة. مع @Openledger تبقى بياناتك لك. تسجلها على السلسلة، تحدد شروطك الخاصة، وتقرر من يمكنه استخدامها. تصبح الملكية قابلة للإثبات، وليست مجرد وعد.
2. التعويض
اليوم، تحقيق الربح من البيانات هو اتجاه وحيد. المنصات تكسب المليارات، والمبدعون لا يحصلون على شيء. $OPEN يقلب ذلك. في كل مرة يستعلم فيها مطور ذكاء اصطناعي عن مجموعة بياناتك عبر OpenLedger، تحصل على أجر تلقائي. إنها تحول البيانات من مركز تكلفة إلى دخل سلبي.
OpenLedger مقابل الوسطاء المركزيين للبيانات: من يملك بياناتك حقًا؟
على مدى سنوات، كانت الشركات الكبرى والوسطاء في البيانات تعمل بنفس الطريقة: تجمع كل شيء، تقفل عليه، وتبيع الوصول. إذا كنت من أنشأ البيانات، لم تحصل على شيء. وإذا كانت شركة ذكاء اصطناعي تدربت عليها، لم تكن تعرف.
هذا النموذج يتعطل في 3 أماكن:
1. الملكية
الوسطاء المركزيون يدعون الملكية من اللحظة التي تصل فيها البيانات إلى خوادمهم. أنت تفقد السيطرة. مع @OpenLedger تبقى بياناتك لك. تسجلها على السلسلة، تحدد شروطك الخاصة، وتقرر من يمكنه استخدامها. تصبح الملكية قابلة للإثبات، وليست مجرد وعد.
2. التعويض
اليوم، تحقيق الربح من البيانات هو اتجاه وحيد. المنصات تكسب المليارات، والمبدعون لا يحصلون على شيء. $OPEN يقلب ذلك. في كل مرة يستعلم فيها مطور ذكاء اصطناعي عن مجموعة بياناتك عبر OpenLedger، تحصل على أجر تلقائي. إنها تحول البيانات من مركز تكلفة إلى دخل سلبي.
هذا النموذج يتعطل في 3 أماكن:
1. الملكية
الوسطاء المركزيون يدعون الملكية من اللحظة التي تصل فيها البيانات إلى خوادمهم. أنت تفقد السيطرة. مع @OpenLedger تبقى بياناتك لك. تسجلها على السلسلة، تحدد شروطك الخاصة، وتقرر من يمكنه استخدامها. تصبح الملكية قابلة للإثبات، وليست مجرد وعد.
2. التعويض
اليوم، تحقيق الربح من البيانات هو اتجاه وحيد. المنصات تكسب المليارات، والمبدعون لا يحصلون على شيء. $OPEN يقلب ذلك. في كل مرة يستعلم فيها مطور ذكاء اصطناعي عن مجموعة بياناتك عبر OpenLedger، تحصل على أجر تلقائي. إنها تحول البيانات من مركز تكلفة إلى دخل سلبي.
59
·
--
#openledger $OPEN
ثقة + زاوية المصدر
المشكلة في الذكاء الاصطناعي التي لا يتحدث عنها أحد: المصدر. @Openledger ينشئ دفتر أستاذ لبيانات التدريب حتى يمكنك التحقق من مكانها وكيفية استخدامها. الثقة تبدأ بالشفافية. $OPEN #OpenLedger
#openledger $OPEN
ثقة + زاوية المصدر
المشكلة في الذكاء الاصطناعي التي لا يتحدث عنها أحد: المصدر. @OpenLedger ينشئ دفتر أستاذ لبيانات التدريب حتى يمكنك التحقق من مكانها وكيفية استخدامها. الثقة تبدأ بالشفافية. $OPEN #OpenLedger
ثقة + زاوية المصدر
المشكلة في الذكاء الاصطناعي التي لا يتحدث عنها أحد: المصدر. @OpenLedger ينشئ دفتر أستاذ لبيانات التدريب حتى يمكنك التحقق من مكانها وكيفية استخدامها. الثقة تبدأ بالشفافية. $OPEN #OpenLedger
74
·
--
مقالة
لماذا يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى "طبقة بيانات" — وما الذي تبنيه @OpenLedgerعلى مدى العامين الماضيين، كانت المحادثات حول الذكاء الاصطناعي تدور حول النماذج الأكبر، ومعالجات الرسوميات الأسرع، والمطالبات الأفضل. لكن هناك عنق زجاجة أكثر هدوءًا سيحدد من سيفوز فعلاً: البيانات.
بيانات التدريب اليوم فوضوية. تم جمعها بدون موافقة، مليئة بالتكرارات، ومن المستحيل تدقيقها. وهذا يخلق 3 مشكلات كبيرة:
1. المخاطر القانونية — الدعاوى القضائية المتعلقة بالبيانات المحفوظة بحقوق الطبع والنشر لن تختفي
2. تدهور الجودة — النماذج المدربة على مخرجات الذكاء الاصطناعي الاصطناعي تتدهور مع مرور الوقت
3. الثقة — إذا لم تتمكن من إثبات ما تم إدخاله في نموذج، كيف يمكنك الوثوق في المخرجات؟
لماذا يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى "طبقة بيانات" — وما الذي تبنيه @OpenLedger
على مدى العامين الماضيين، كانت المحادثات حول الذكاء الاصطناعي تدور حول النماذج الأكبر، ومعالجات الرسوميات الأسرع، والمطالبات الأفضل. لكن هناك عنق زجاجة أكثر هدوءًا سيحدد من سيفوز فعلاً: البيانات.
بيانات التدريب اليوم فوضوية. تم جمعها بدون موافقة، مليئة بالتكرارات، ومن المستحيل تدقيقها. وهذا يخلق 3 مشكلات كبيرة:
1. المخاطر القانونية — الدعاوى القضائية المتعلقة بالبيانات المحفوظة بحقوق الطبع والنشر لن تختفي
2. تدهور الجودة — النماذج المدربة على مخرجات الذكاء الاصطناعي الاصطناعي تتدهور مع مرور الوقت
3. الثقة — إذا لم تتمكن من إثبات ما تم إدخاله في نموذج، كيف يمكنك الوثوق في المخرجات؟
بيانات التدريب اليوم فوضوية. تم جمعها بدون موافقة، مليئة بالتكرارات، ومن المستحيل تدقيقها. وهذا يخلق 3 مشكلات كبيرة:
1. المخاطر القانونية — الدعاوى القضائية المتعلقة بالبيانات المحفوظة بحقوق الطبع والنشر لن تختفي
2. تدهور الجودة — النماذج المدربة على مخرجات الذكاء الاصطناعي الاصطناعي تتدهور مع مرور الوقت
3. الثقة — إذا لم تتمكن من إثبات ما تم إدخاله في نموذج، كيف يمكنك الوثوق في المخرجات؟
29
·
--
مقالة
لماذا يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى "طبقة بيانات" - وما الذي تبنيه @OpenLedgerعلى مدى العامين الماضيين، كانت المحادثات حول الذكاء الاصطناعي تدور حول النماذج الأكبر، ومعالجات الرسوميات الأسرع، والعوامل الأفضل. لكن هناك عنق زجاجة أكثر هدوءًا سيحدد من سيفوز فعليًا: البيانات.
بيانات التدريب اليوم فوضوية. تم جمعها دون موافقة، مليئة بالتكرارات، ومن المستحيل تدقيقها. هذا يخلق 3 مشاكل كبيرة:
1. المخاطر القانونية - الدعاوى القضائية بشأن البيانات المحمية بحقوق الطبع والنشر لن تختفي
2. تدهور الجودة - النماذج المدربة على مخرجات الذكاء الاصطناعي الاصطناعي تصبح أسوأ مع مرور الوقت
3. الثقة - إذا لم تتمكن من إثبات ما تم إدخاله في نموذج، كيف يمكنك الوثوق بالمخرجات؟
لماذا يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى "طبقة بيانات" - وما الذي تبنيه @OpenLedger
على مدى العامين الماضيين، كانت المحادثات حول الذكاء الاصطناعي تدور حول النماذج الأكبر، ومعالجات الرسوميات الأسرع، والعوامل الأفضل. لكن هناك عنق زجاجة أكثر هدوءًا سيحدد من سيفوز فعليًا: البيانات.
بيانات التدريب اليوم فوضوية. تم جمعها دون موافقة، مليئة بالتكرارات، ومن المستحيل تدقيقها. هذا يخلق 3 مشاكل كبيرة:
1. المخاطر القانونية - الدعاوى القضائية بشأن البيانات المحمية بحقوق الطبع والنشر لن تختفي
2. تدهور الجودة - النماذج المدربة على مخرجات الذكاء الاصطناعي الاصطناعي تصبح أسوأ مع مرور الوقت
3. الثقة - إذا لم تتمكن من إثبات ما تم إدخاله في نموذج، كيف يمكنك الوثوق بالمخرجات؟
بيانات التدريب اليوم فوضوية. تم جمعها دون موافقة، مليئة بالتكرارات، ومن المستحيل تدقيقها. هذا يخلق 3 مشاكل كبيرة:
1. المخاطر القانونية - الدعاوى القضائية بشأن البيانات المحمية بحقوق الطبع والنشر لن تختفي
2. تدهور الجودة - النماذج المدربة على مخرجات الذكاء الاصطناعي الاصطناعي تصبح أسوأ مع مرور الوقت
3. الثقة - إذا لم تتمكن من إثبات ما تم إدخاله في نموذج، كيف يمكنك الوثوق بالمخرجات؟
40
·
--
#openledger $OPEN
زاوية ملكية البيانات:
نماذج الذكاء الاصطناعي جيدة فقط بقدر جودة البيانات التي تدعمها. @OpenLedger تضع ملكية البيانات على السلسلة حتى يتمكن المساهمون من إثبات، وإدارة، والحصول على أجر مقابل مجموعاتهم البيانية. $OPEN تجعل تلك الاقتصاد يعمل. #OpenLedger
#openledger $OPEN
زاوية ملكية البيانات:
نماذج الذكاء الاصطناعي جيدة فقط بقدر جودة البيانات التي تدعمها. @OpenLedger تضع ملكية البيانات على السلسلة حتى يتمكن المساهمون من إثبات، وإدارة، والحصول على أجر مقابل مجموعاتهم البيانية. $OPEN تجعل تلك الاقتصاد يعمل. #OpenLedger
زاوية ملكية البيانات:
نماذج الذكاء الاصطناعي جيدة فقط بقدر جودة البيانات التي تدعمها. @OpenLedger تضع ملكية البيانات على السلسلة حتى يتمكن المساهمون من إثبات، وإدارة، والحصول على أجر مقابل مجموعاتهم البيانية. $OPEN تجعل تلك الاقتصاد يعمل. #OpenLedger
70
·
--
#genius $GENIUS
جينيوس تبني فائدة حقيقية، وأنا أتابع كيف يتشكل النظام البيئي يومًا بعد يوم.
@GeniusOfficial
يدفع تحديثات ثابتة وزخم مجتمعي، وأنا مهتم بشكل خاص بكيفية ملاءمة $GENIUS في خريطة طريق طويلة الأمد بدلاً من الضجيج قصير الأجل فقط. إذا كنت تتبع المشروع أيضًا، شارك ما هي الميزة أو المرحلة التي تشعر أنها الأكثر قوة.
#جينيوس
#genius $GENIUS
جينيوس تبني فائدة حقيقية، وأنا أتابع كيف يتشكل النظام البيئي يومًا بعد يوم.
@GeniusOfficial
يدفع تحديثات ثابتة وزخم مجتمعي، وأنا مهتم بشكل خاص بكيفية ملاءمة $GENIUS في خريطة طريق طويلة الأمد بدلاً من الضجيج قصير الأجل فقط. إذا كنت تتبع المشروع أيضًا، شارك ما هي الميزة أو المرحلة التي تشعر أنها الأكثر قوة.
#جينيوس
جينيوس تبني فائدة حقيقية، وأنا أتابع كيف يتشكل النظام البيئي يومًا بعد يوم.
@GeniusOfficial
يدفع تحديثات ثابتة وزخم مجتمعي، وأنا مهتم بشكل خاص بكيفية ملاءمة $GENIUS في خريطة طريق طويلة الأمد بدلاً من الضجيج قصير الأجل فقط. إذا كنت تتبع المشروع أيضًا، شارك ما هي الميزة أو المرحلة التي تشعر أنها الأكثر قوة.
#جينيوس
111
·
--
مقالة
مشكلة موافقة البيانات التي تحلها OpenLedger للذكاء الاصطناعيتطوير الذكاء الاصطناعي لديه مشكلة موافقة يغفلها معظم الناس. كلما استخدمت دردشة آلية، أو أنشأت صورة، أو قرأت مقالاً كتبته الذكاء الاصطناعي، هناك احتمال كبير أن النموذج تم تدريبه على بيانات تم جمعها بدون إذن أو إشارة أو تعويض. لسنوات، كانت هذه العملية تسير بشكل جيد لأن البيانات كانت تبدو "مجانية" ووفيرة. لكن تلك الحقبة تقترب من نهايتها.
العائق الحقيقي أمام الذكاء الاصطناعي الآن ليس في الحوسبة أو حتى في تصميم النموذج. إنه الوصول إلى بيانات عالية الجودة، قانونية ونظيفة، وقابلة للتحقق. الشركات تواجه دعاوى قضائية، وحواجز دفع، وبيانات ملوثة بمحتوى اصطناعي. إذا لم تتمكن من الوثوق بمصدر البيانات، فلن تتمكن من الوثوق بالنموذج.
مشكلة موافقة البيانات التي تحلها OpenLedger للذكاء الاصطناعي
تطوير الذكاء الاصطناعي لديه مشكلة موافقة يغفلها معظم الناس. كلما استخدمت دردشة آلية، أو أنشأت صورة، أو قرأت مقالاً كتبته الذكاء الاصطناعي، هناك احتمال كبير أن النموذج تم تدريبه على بيانات تم جمعها بدون إذن أو إشارة أو تعويض. لسنوات، كانت هذه العملية تسير بشكل جيد لأن البيانات كانت تبدو "مجانية" ووفيرة. لكن تلك الحقبة تقترب من نهايتها.
العائق الحقيقي أمام الذكاء الاصطناعي الآن ليس في الحوسبة أو حتى في تصميم النموذج. إنه الوصول إلى بيانات عالية الجودة، قانونية ونظيفة، وقابلة للتحقق. الشركات تواجه دعاوى قضائية، وحواجز دفع، وبيانات ملوثة بمحتوى اصطناعي. إذا لم تتمكن من الوثوق بمصدر البيانات، فلن تتمكن من الوثوق بالنموذج.
العائق الحقيقي أمام الذكاء الاصطناعي الآن ليس في الحوسبة أو حتى في تصميم النموذج. إنه الوصول إلى بيانات عالية الجودة، قانونية ونظيفة، وقابلة للتحقق. الشركات تواجه دعاوى قضائية، وحواجز دفع، وبيانات ملوثة بمحتوى اصطناعي. إذا لم تتمكن من الوثوق بمصدر البيانات، فلن تتمكن من الوثوق بالنموذج.
3
·
--
مقالة
لماذا تعتبر OpenLedger مهمة لمستقبل الذكاء الاصطناعي اللامركزيسباق بناء ذكاء اصطناعي أفضل يتسارع، لكن معظم ذلك يحدث خلف الأبواب المغلقة. هنا يأتي دور @OpenLedger [[https://www.binance.com/en/square/profile/openledger](https://www.binance.com/en/square/profile/openledger)] — بناء بنية تحتية لبيانات ونماذج لامركزية تجعل تطوير الذكاء الاصطناعي شفافًا، وقابلًا للتحقق، ومفتوحًا للمساهمين في جميع أنحاء العالم.
OpenLedger تتيح لمقدمي البيانات، والمطورين، والباحثين التعاون في تدريب النماذج مع الحفاظ على الملكية والنسبة على السلسلة. بدلاً من احتكار شركات التكنولوجيا الكبرى لمجموعات البيانات والعمليات الحسابية، يتم التعرف على المساهمين ومكافأتهم على القيمة التي يضيفونها. يمكن تتبع كل مساهمة بيانات، وتعديل نموذج، واستدعاء استدلال، وتعويضها من خلال نظام توكن $OPEN.
لماذا تعتبر OpenLedger مهمة لمستقبل الذكاء الاصطناعي اللامركزي
سباق بناء ذكاء اصطناعي أفضل يتسارع، لكن معظم ذلك يحدث خلف الأبواب المغلقة. هنا يأتي دور @OpenLedger [https://www.binance.com/en/square/profile/openledger] — بناء بنية تحتية لبيانات ونماذج لامركزية تجعل تطوير الذكاء الاصطناعي شفافًا، وقابلًا للتحقق، ومفتوحًا للمساهمين في جميع أنحاء العالم.
OpenLedger تتيح لمقدمي البيانات، والمطورين، والباحثين التعاون في تدريب النماذج مع الحفاظ على الملكية والنسبة على السلسلة. بدلاً من احتكار شركات التكنولوجيا الكبرى لمجموعات البيانات والعمليات الحسابية، يتم التعرف على المساهمين ومكافأتهم على القيمة التي يضيفونها. يمكن تتبع كل مساهمة بيانات، وتعديل نموذج، واستدعاء استدلال، وتعويضها من خلال نظام توكن $OPEN.
OpenLedger تتيح لمقدمي البيانات، والمطورين، والباحثين التعاون في تدريب النماذج مع الحفاظ على الملكية والنسبة على السلسلة. بدلاً من احتكار شركات التكنولوجيا الكبرى لمجموعات البيانات والعمليات الحسابية، يتم التعرف على المساهمين ومكافأتهم على القيمة التي يضيفونها. يمكن تتبع كل مساهمة بيانات، وتعديل نموذج، واستدعاء استدلال، وتعويضها من خلال نظام توكن $OPEN.
28
·
--
#genius $GENIUS
زاوية الذكاء الاصطناعي على السلسلة*
لا يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي مقيدًا خلف الأبواب المغلقة. @GeniusOfficial تبني بنية تحتية لجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي متوافقة وقابلة للتحقق على السلسلة. هذه هي الطريقة التي يدعم بها $GENIUS الطبقة التالية من الذكاء اللامركزي. #جينياس
#genius $GENIUS
زاوية الذكاء الاصطناعي على السلسلة*
لا يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي مقيدًا خلف الأبواب المغلقة. @GeniusOfficial تبني بنية تحتية لجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي متوافقة وقابلة للتحقق على السلسلة. هذه هي الطريقة التي يدعم بها $GENIUS الطبقة التالية من الذكاء اللامركزي. #جينياس
زاوية الذكاء الاصطناعي على السلسلة*
لا يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي مقيدًا خلف الأبواب المغلقة. @GeniusOfficial تبني بنية تحتية لجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي متوافقة وقابلة للتحقق على السلسلة. هذه هي الطريقة التي يدعم بها $GENIUS الطبقة التالية من الذكاء اللامركزي. #جينياس
44
·
--
مقالة
مشكلة موافقة البيانات التي تحلها OpenLedger للذكاء الاصطناعيتطوير الذكاء الاصطناعي لديه مشكلة في الموافقة يتجاهلها معظم الناس. في كل مرة تستخدم فيها روبوت دردشة، تولد صورة، أو تقرأ مقالاً كتبته الذكاء الاصطناعي، هناك احتمال كبير أن النموذج تم تدريبه على بيانات تم جمعها دون إذن، أو ائتمان، أو تعويض. لسنوات كانت هذه العملية تعمل لأن البيانات كانت تبدو "مجانية" ووفيرة. تلك الحقبة تنتهي.
العائق الحقيقي أمام الذكاء الاصطناعي الآن ليس الحوسبة أو حتى تصميم النموذج. إنه الوصول إلى بيانات عالية الجودة، نظيفة قانونياً، وقابلة للتحقق. الشركات تواجه قضايا قانونية، جدران دفع، وبيانات ملوثة بمحتوى صناعي. إذا لم تتمكن من الوثوق بمصدر البيانات، فلن تتمكن من الوثوق بالنموذج.
مشكلة موافقة البيانات التي تحلها OpenLedger للذكاء الاصطناعي
تطوير الذكاء الاصطناعي لديه مشكلة في الموافقة يتجاهلها معظم الناس. في كل مرة تستخدم فيها روبوت دردشة، تولد صورة، أو تقرأ مقالاً كتبته الذكاء الاصطناعي، هناك احتمال كبير أن النموذج تم تدريبه على بيانات تم جمعها دون إذن، أو ائتمان، أو تعويض. لسنوات كانت هذه العملية تعمل لأن البيانات كانت تبدو "مجانية" ووفيرة. تلك الحقبة تنتهي.
العائق الحقيقي أمام الذكاء الاصطناعي الآن ليس الحوسبة أو حتى تصميم النموذج. إنه الوصول إلى بيانات عالية الجودة، نظيفة قانونياً، وقابلة للتحقق. الشركات تواجه قضايا قانونية، جدران دفع، وبيانات ملوثة بمحتوى صناعي. إذا لم تتمكن من الوثوق بمصدر البيانات، فلن تتمكن من الوثوق بالنموذج.
العائق الحقيقي أمام الذكاء الاصطناعي الآن ليس الحوسبة أو حتى تصميم النموذج. إنه الوصول إلى بيانات عالية الجودة، نظيفة قانونياً، وقابلة للتحقق. الشركات تواجه قضايا قانونية، جدران دفع، وبيانات ملوثة بمحتوى صناعي. إذا لم تتمكن من الوثوق بمصدر البيانات، فلن تتمكن من الوثوق بالنموذج.
43
·
--
مقالة
مشكلة موافقة البيانات التي تحلها OpenLedger من أجل الذكاء الاصطناعيتطوير الذكاء الاصطناعي لديه مشكلة موافقة يتجاهلها معظم الناس. كلما استخدمت دردشة آلية أو أنشأت صورة، أو قرأت مقالًا كتبه الذكاء الاصطناعي، هناك احتمال كبير أن النموذج تم تدريبه على بيانات تم جمعها بدون إذن أو ائتمان أو تعويض. لسنوات، كان هذا الأمر يعمل لأن البيانات شعرت بأنها "مجانية" ووفيرة. تلك الحقبة تنتهي.
العائق الحقيقي أمام الذكاء الاصطناعي الآن ليس الحوسبة أو حتى هيكلة النموذج. إنه الوصول إلى بيانات عالية الجودة، نظيفة قانونيًا، وقابلة للتحقق. الشركات تواجه دعاوى قانونية، أسوار دفع، وبيانات ملوثة بمحتوى اصطناعي. إذا لم تتمكن من الوثوق في مصدر البيانات، فلا يمكنك الوثوق في النموذج.
مشكلة موافقة البيانات التي تحلها OpenLedger من أجل الذكاء الاصطناعي
تطوير الذكاء الاصطناعي لديه مشكلة موافقة يتجاهلها معظم الناس. كلما استخدمت دردشة آلية أو أنشأت صورة، أو قرأت مقالًا كتبه الذكاء الاصطناعي، هناك احتمال كبير أن النموذج تم تدريبه على بيانات تم جمعها بدون إذن أو ائتمان أو تعويض. لسنوات، كان هذا الأمر يعمل لأن البيانات شعرت بأنها "مجانية" ووفيرة. تلك الحقبة تنتهي.
العائق الحقيقي أمام الذكاء الاصطناعي الآن ليس الحوسبة أو حتى هيكلة النموذج. إنه الوصول إلى بيانات عالية الجودة، نظيفة قانونيًا، وقابلة للتحقق. الشركات تواجه دعاوى قانونية، أسوار دفع، وبيانات ملوثة بمحتوى اصطناعي. إذا لم تتمكن من الوثوق في مصدر البيانات، فلا يمكنك الوثوق في النموذج.
العائق الحقيقي أمام الذكاء الاصطناعي الآن ليس الحوسبة أو حتى هيكلة النموذج. إنه الوصول إلى بيانات عالية الجودة، نظيفة قانونيًا، وقابلة للتحقق. الشركات تواجه دعاوى قانونية، أسوار دفع، وبيانات ملوثة بمحتوى اصطناعي. إذا لم تتمكن من الوثوق في مصدر البيانات، فلا يمكنك الوثوق في النموذج.
60
·
--
#openledger $OPEN
مستقبل
@OpenledgerAI
المرحلة القادمة من الذكاء الاصطناعي لن تُحسم من يمتلك أكبر نموذج، بل من يمتلك أفضل بيانات. @OpenLedger تحل هذه المشكلة من خلال إنشاء شبكات بيانات مفتوحة وقابلة للتحقق. أتابع $OPEN عن كثب لهذا السبب. #OpenLedger
#openledger $OPEN
مستقبل
@OpenledgerAI
المرحلة القادمة من الذكاء الاصطناعي لن تُحسم من يمتلك أكبر نموذج، بل من يمتلك أفضل بيانات. @OpenLedger تحل هذه المشكلة من خلال إنشاء شبكات بيانات مفتوحة وقابلة للتحقق. أتابع $OPEN عن كثب لهذا السبب. #OpenLedger
مستقبل
@OpenledgerAI
المرحلة القادمة من الذكاء الاصطناعي لن تُحسم من يمتلك أكبر نموذج، بل من يمتلك أفضل بيانات. @OpenLedger تحل هذه المشكلة من خلال إنشاء شبكات بيانات مفتوحة وقابلة للتحقق. أتابع $OPEN عن كثب لهذا السبب. #OpenLedger
114
·
--
مقالة
@OpenLedgerAIاستكشاف OpenLedger: كيف يبدو استخدام طبقة البيانات للذكاء الاصطناعي
تتحدث معظم مشاريع الكريبتو عن "البنية التحتية" و"الأنظمة البيئية"، لكنك نادرًا ما ترى كيف يكون الشعور عند التفاعل معها كمستخدم أو باني. قضيت بعض الوقت في استكشاف @OpenLedger لفهم كيف تعمل بعيدًا عن الورقة البيضاء، وإليك ما برز.
لا تحاول OpenLedger أن تكون بلوكتشين عادي آخر. تم بناؤها خصيصًا لمشكلة واحدة: جعل البيانات قابلة للاستخدام، وقابلة للتحقق، ومكافأتها بشكل عادل في عصر الذكاء الاصطناعي. يظهر هذا التركيز في تصميم المنتج.
@OpenLedgerAI
استكشاف OpenLedger: كيف يبدو استخدام طبقة البيانات للذكاء الاصطناعي
تتحدث معظم مشاريع الكريبتو عن "البنية التحتية" و"الأنظمة البيئية"، لكنك نادرًا ما ترى كيف يكون الشعور عند التفاعل معها كمستخدم أو باني. قضيت بعض الوقت في استكشاف @OpenLedger لفهم كيف تعمل بعيدًا عن الورقة البيضاء، وإليك ما برز.
لا تحاول OpenLedger أن تكون بلوكتشين عادي آخر. تم بناؤها خصيصًا لمشكلة واحدة: جعل البيانات قابلة للاستخدام، وقابلة للتحقق، ومكافأتها بشكل عادل في عصر الذكاء الاصطناعي. يظهر هذا التركيز في تصميم المنتج.
تتحدث معظم مشاريع الكريبتو عن "البنية التحتية" و"الأنظمة البيئية"، لكنك نادرًا ما ترى كيف يكون الشعور عند التفاعل معها كمستخدم أو باني. قضيت بعض الوقت في استكشاف @OpenLedger لفهم كيف تعمل بعيدًا عن الورقة البيضاء، وإليك ما برز.
لا تحاول OpenLedger أن تكون بلوكتشين عادي آخر. تم بناؤها خصيصًا لمشكلة واحدة: جعل البيانات قابلة للاستخدام، وقابلة للتحقق، ومكافأتها بشكل عادل في عصر الذكاء الاصطناعي. يظهر هذا التركيز في تصميم المنتج.
1
32
·
--
مقالة
"DAOs البيانات"DAOs البيانات: كيف تعطي OpenLedger المجتمعات ملكية وقود الذكاء الاصطناعي
إذا كان الذكاء الاصطناعي هو الكهرباء الجديدة، فإن البيانات هي الوقود. لكن في الوقت الحالي، يتم التحكم في هذا الوقود من قبل عدد قليل من الشركات المركزية. يجمعونها، ويحققون الربح منها، ويقررون من يحصل على الوصول. الأشخاص الذين ينشئون البيانات فعلاً لا يرون أي من الفوائد.
تقوم DAOs البيانات بتغيير ذلك، و@OpenLedger تبني البنية التحتية لجعلها تعمل على نطاق واسع.
DAO البيانات هي منظمة لامركزية ذاتية الحكم مبنية حول مجموعة بيانات مشتركة. بدلاً من أن تمتلك شركة واحدة البيانات، تمتلكها مجتمع بشكل جماعي، ويقومون بتنظيمها وإدارتها على السلسلة. يضيف المساهمون البيانات، ويتحقق المدققون من الجودة، وأي شخص يستخدم مجموعة البيانات يدفع إلى خزينة تُوزع مرة أخرى على المساهمين. إنها انقلاب مباشر على النموذج الحالي.
"DAOs البيانات"
DAOs البيانات: كيف تعطي OpenLedger المجتمعات ملكية وقود الذكاء الاصطناعي
إذا كان الذكاء الاصطناعي هو الكهرباء الجديدة، فإن البيانات هي الوقود. لكن في الوقت الحالي، يتم التحكم في هذا الوقود من قبل عدد قليل من الشركات المركزية. يجمعونها، ويحققون الربح منها، ويقررون من يحصل على الوصول. الأشخاص الذين ينشئون البيانات فعلاً لا يرون أي من الفوائد.
تقوم DAOs البيانات بتغيير ذلك، و@OpenLedger تبني البنية التحتية لجعلها تعمل على نطاق واسع.
DAO البيانات هي منظمة لامركزية ذاتية الحكم مبنية حول مجموعة بيانات مشتركة. بدلاً من أن تمتلك شركة واحدة البيانات، تمتلكها مجتمع بشكل جماعي، ويقومون بتنظيمها وإدارتها على السلسلة. يضيف المساهمون البيانات، ويتحقق المدققون من الجودة، وأي شخص يستخدم مجموعة البيانات يدفع إلى خزينة تُوزع مرة أخرى على المساهمين. إنها انقلاب مباشر على النموذج الحالي.
إذا كان الذكاء الاصطناعي هو الكهرباء الجديدة، فإن البيانات هي الوقود. لكن في الوقت الحالي، يتم التحكم في هذا الوقود من قبل عدد قليل من الشركات المركزية. يجمعونها، ويحققون الربح منها، ويقررون من يحصل على الوصول. الأشخاص الذين ينشئون البيانات فعلاً لا يرون أي من الفوائد.
تقوم DAOs البيانات بتغيير ذلك، و@OpenLedger تبني البنية التحتية لجعلها تعمل على نطاق واسع.
DAO البيانات هي منظمة لامركزية ذاتية الحكم مبنية حول مجموعة بيانات مشتركة. بدلاً من أن تمتلك شركة واحدة البيانات، تمتلكها مجتمع بشكل جماعي، ويقومون بتنظيمها وإدارتها على السلسلة. يضيف المساهمون البيانات، ويتحقق المدققون من الجودة، وأي شخص يستخدم مجموعة البيانات يدفع إلى خزينة تُوزع مرة أخرى على المساهمين. إنها انقلاب مباشر على النموذج الحالي.
1
44
·
--
#openledger $OPEN
زاوية المطورين
كشخص يعمل في مجال الذكاء الاصطناعي، أكبر نقطة ألم هي البيانات الفوضوية، المنحازة، وغير القابلة للتحقق. @OpenLedger تتعامل مع هذا الأمر بشكل مباشر من خلال إنشاء سوق للبيانات النظيفة والقابلة للتتبع، قد تكون العمود الفقري للمطورين الذين يهتمون بالجودة.
زاوية ملكية المجتمع/البيانات
يجب ألا يتحكم عدد قليل من اللاعبين الكبار في مستقبل الذكاء الاصطناعي من خلال احتكار البيانات. @OpenLedger تتيح للأفراد والمجتمعات المساهمة في البيانات وامتلاك القيمة التي يخلقونها فعلياً. هذه هي الصورة الحقيقية للامركزية. $OPEN يقود هذا التحول.
زاوية شفافية الذكاء الاصطناعي
إذا كانت نماذج الذكاء الاصطناعي صناديق سوداء، كيف يمكننا الوثوق بمخرجاتها؟ @OpenLedger تجلب الشفافية من خلال توثيق أصول البيانات على السلسلة. المزيد من الثقة = نماذج أفضل. أتابع $OPEN لأن الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق هو السرد الكبير التالي.
#OpenLedger
#openledger $OPEN
زاوية المطورين
كشخص يعمل في مجال الذكاء الاصطناعي، أكبر نقطة ألم هي البيانات الفوضوية، المنحازة، وغير القابلة للتحقق. @OpenLedger تتعامل مع هذا الأمر بشكل مباشر من خلال إنشاء سوق للبيانات النظيفة والقابلة للتتبع، قد تكون العمود الفقري للمطورين الذين يهتمون بالجودة.
زاوية ملكية المجتمع/البيانات
يجب ألا يتحكم عدد قليل من اللاعبين الكبار في مستقبل الذكاء الاصطناعي من خلال احتكار البيانات. @OpenLedger تتيح للأفراد والمجتمعات المساهمة في البيانات وامتلاك القيمة التي يخلقونها فعلياً. هذه هي الصورة الحقيقية للامركزية. $OPEN يقود هذا التحول.
زاوية شفافية الذكاء الاصطناعي
إذا كانت نماذج الذكاء الاصطناعي صناديق سوداء، كيف يمكننا الوثوق بمخرجاتها؟ @OpenLedger تجلب الشفافية من خلال توثيق أصول البيانات على السلسلة. المزيد من الثقة = نماذج أفضل. أتابع $OPEN لأن الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق هو السرد الكبير التالي.
#OpenLedger
زاوية المطورين
كشخص يعمل في مجال الذكاء الاصطناعي، أكبر نقطة ألم هي البيانات الفوضوية، المنحازة، وغير القابلة للتحقق. @OpenLedger تتعامل مع هذا الأمر بشكل مباشر من خلال إنشاء سوق للبيانات النظيفة والقابلة للتتبع، قد تكون العمود الفقري للمطورين الذين يهتمون بالجودة.
زاوية ملكية المجتمع/البيانات
يجب ألا يتحكم عدد قليل من اللاعبين الكبار في مستقبل الذكاء الاصطناعي من خلال احتكار البيانات. @OpenLedger تتيح للأفراد والمجتمعات المساهمة في البيانات وامتلاك القيمة التي يخلقونها فعلياً. هذه هي الصورة الحقيقية للامركزية. $OPEN يقود هذا التحول.
زاوية شفافية الذكاء الاصطناعي
إذا كانت نماذج الذكاء الاصطناعي صناديق سوداء، كيف يمكننا الوثوق بمخرجاتها؟ @OpenLedger تجلب الشفافية من خلال توثيق أصول البيانات على السلسلة. المزيد من الثقة = نماذج أفضل. أتابع $OPEN لأن الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق هو السرد الكبير التالي.
#OpenLedger
1
82
·
--
مقالة
@OpenLedgerAIلماذا OpenLedger مهم للمرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي
ازدهار الذكاء الاصطناعي يحمل مشكلة خفية: البيانات. كل نموذج رئيسي اليوم يتم تدريبه على بيانات تم جمعها، غير موثوقة، وغالبًا ما تُستخدم بدون موافقة. هذا يخلق مشاكل مع التحيز، والمخاطر القانونية، وعدم الشفافية تمامًا للأشخاص الذين ينتجون البيانات فعليًا.
هنا يأتي دور @OpenLedger.
OpenLedger تبني بلوكتشين بيانات لامركزية مصممة خصيصًا للذكاء الاصطناعي. بدلًا من أن تكون البيانات محجوزة في صوامع، فإن OpenLedger تُنشئ شبكة مفتوحة حيث يمكن لمساهمي البيانات التسجيل والتحقق من بياناتهم وتحقيق الربح منها على السلسلة. كل مجموعة بيانات تحصل على مسار أصل قابل للتحقق، لذا يعرف المطورون بالضبط ما الذي يقومون بتدريبه عليه.
@OpenLedgerAI
لماذا OpenLedger مهم للمرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي
ازدهار الذكاء الاصطناعي يحمل مشكلة خفية: البيانات. كل نموذج رئيسي اليوم يتم تدريبه على بيانات تم جمعها، غير موثوقة، وغالبًا ما تُستخدم بدون موافقة. هذا يخلق مشاكل مع التحيز، والمخاطر القانونية، وعدم الشفافية تمامًا للأشخاص الذين ينتجون البيانات فعليًا.
هنا يأتي دور @OpenLedger.
OpenLedger تبني بلوكتشين بيانات لامركزية مصممة خصيصًا للذكاء الاصطناعي. بدلًا من أن تكون البيانات محجوزة في صوامع، فإن OpenLedger تُنشئ شبكة مفتوحة حيث يمكن لمساهمي البيانات التسجيل والتحقق من بياناتهم وتحقيق الربح منها على السلسلة. كل مجموعة بيانات تحصل على مسار أصل قابل للتحقق، لذا يعرف المطورون بالضبط ما الذي يقومون بتدريبه عليه.
ازدهار الذكاء الاصطناعي يحمل مشكلة خفية: البيانات. كل نموذج رئيسي اليوم يتم تدريبه على بيانات تم جمعها، غير موثوقة، وغالبًا ما تُستخدم بدون موافقة. هذا يخلق مشاكل مع التحيز، والمخاطر القانونية، وعدم الشفافية تمامًا للأشخاص الذين ينتجون البيانات فعليًا.
هنا يأتي دور @OpenLedger.
OpenLedger تبني بلوكتشين بيانات لامركزية مصممة خصيصًا للذكاء الاصطناعي. بدلًا من أن تكون البيانات محجوزة في صوامع، فإن OpenLedger تُنشئ شبكة مفتوحة حيث يمكن لمساهمي البيانات التسجيل والتحقق من بياناتهم وتحقيق الربح منها على السلسلة. كل مجموعة بيانات تحصل على مسار أصل قابل للتحقق، لذا يعرف المطورون بالضبط ما الذي يقومون بتدريبه عليه.
1
62
سجّل الدخول لاستكشاف المزيد من المُحتوى
انضم إلى مُستخدمي العملات الرقمية حول العالم على Binance Square
⚡️ احصل على أحدث المعلومات المفيدة عن العملات الرقمية.
💬 موثوقة من قبل أكبر منصّة لتداول العملات الرقمية في العالم.
👍 اكتشف الرؤى الحقيقية من صنّاع المُحتوى الموثوقين.
البريد الإلكتروني / رقم الهاتف
المواضيع الرائجة
CPIWatch
85.4M مشاهدات
494,974 يقومون بالنقاش
CPI Watch: الأسواق تترقب إشارة التضخم الحاسمة
تتجه أنظار المستثمرين عالميًا إلى بيانات مؤشر أسعار المستهلك (CPI)، باعتبارها واحدة من أهم المؤشرات التي تحدد اتجاه السياسة النقدية خلال الفترة القادمة.
التوقعات تشير إلى أن أي قراءة أعلى من المتوقع قد تعيد الضغوط على الأسواق، خاصة مع احتمالية استمرار التشديد من قبل Federal Reserve، وهو ما قد ينعكس سلبًا على الأصول عالية المخاطر مثل الأسهم والعملات الرقمية.
في المقابل، إذا جاءت البيانات أقل من التوقعات، فقد نشهد موجة ارتداد قوية مدفوعة بتفاؤل الأسواق بإمكانية تخفيف السياسة النقدية، ما يعزز السيولة ويعيد شهية المخاطرة.
الخلاصة: بيانات CPI لم تعد مجرد رقم… بل أصبحت محفزًا مباشرًا يعيد تسعير كل شيء في السوق — من الفائدة إلى الكريبتو.
#CPIWatch
yosreia
·1 إعجاب
·310 مشاهدات
UKFCAProposesRetailFundsCryptoETNAllocation
0 مشاهدات
2 يقومون بالنقاش
HumanityProtocolPrivateKeyHack$36M
2,774 مشاهدات
40 يقومون بالنقاش