AI dan Web3: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Berikutnya
Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki peluang integrasi alami dengan AI. Di bawah arsitektur terpusat tradisional, sumber daya komputasi dan data AI berada di bawah kontrol ketat, menghadapi berbagai tantangan seperti bottleneck komputasi, kebocoran privasi, dan kotak hitam algoritma. Sementara itu, Web3 berbasis teknologi terdistribusi, dapat memberikan dorongan baru bagi perkembangan AI melalui jaringan berbagi komputasi, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberikan banyak pemberdayaan bagi Web3, seperti optimisasi kontrak pintar dan algoritma anti-kecurangan, untuk mendukung pembangunan ekosistemnya. Oleh karena itu, menjelajahi kombinasi Web3 dan AI sangat penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya, serta melepaskan nilai data dan komputasi.
Data-Driven: Fondasi AI dan Web3
Data adalah kekuatan pendorong utama dalam pengembangan AI, seperti halnya bahan bakar bagi mesin. Model AI perlu mencerna sejumlah besar data berkualitas tinggi untuk mendapatkan pemahaman yang mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat. Data tidak hanya menyediakan dasar pelatihan bagi model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model tersebut.
Model pengambilan dan pemanfaatan data AI terpusat tradisional memiliki masalah utama berikut:
Biaya pengambilan data yang tinggi, sulit bagi usaha kecil dan menengah untuk menanggungnya
Sumber daya data didominasi oleh raksasa teknologi, membentuk pulau data
Risiko kebocoran dan penyalahgunaan privasi data pribadi
Web3 dapat menyelesaikan masalah dari model tradisional dengan paradigma data terdesentralisasi yang baru:
Mengambil data dari jaringan dengan cara terdesentralisasi, menyediakan data yang nyata dan berkualitas tinggi untuk pelatihan model AI
Mengadopsi model "label to earn", melalui insentif untuk pekerja global berpartisipasi dalam penandaan data, mengumpulkan pengetahuan profesional dari seluruh dunia
Platform perdagangan data blockchain menyediakan lingkungan perdagangan yang transparan dan terbuka untuk kedua belah pihak yang membutuhkan dan menawarkan data, mendorong inovasi dan berbagi data.
Namun, pengambilan data di dunia nyata juga memiliki beberapa masalah, seperti kualitas data yang tidak konsisten, kesulitan dalam pengolahan, serta kurangnya keragaman dan representativitas. Data sintetis mungkin menjadi sorotan masa depan jalur data Web3. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetis dapat mensimulasikan karakteristik data nyata, sebagai pelengkap yang efektif untuk data nyata, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Dalam bidang seperti pengemudian otomatis, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan game, data sintetis telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.
Perlindungan Privasi: Aplikasi FHE dalam Web3
Di era yang didorong oleh data, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global. Penerapan regulasi seperti Peraturan Perlindungan Data Umum Uni Eropa (GDPR) mencerminkan perlindungan ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan sepenuhnya karena risiko privasi, yang tanpa diragukan lagi membatasi potensi dan kemampuan inferensi model AI.
FHE adalah enkripsi homomorfik penuh, yang memungkinkan operasi perhitungan dilakukan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan yang dilakukan pada data dalam bentuk teks biasa.
FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan kekuatan GPU untuk menjalankan tugas pelatihan dan inferensi model tanpa menyentuh data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI. Mereka dapat membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia dagang.
FHEML mendukung pengolahan data dan model yang terenkripsi sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan keamanan informasi sensitif dan mencegah risiko kebocoran data. Dengan cara ini, FHEML memperkuat privasi data dan menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI.
FHEML adalah pelengkap ZKML, di mana ZKML membuktikan pelaksanaan pembelajaran mesin yang benar, sedangkan FHEML menekankan perhitungan pada data terenkripsi untuk menjaga privasi data.
Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi
Kompleksitas komputasi sistem AI saat ini berlipat ganda setiap 3 bulan, mengakibatkan lonjakan permintaan daya komputasi yang jauh melebihi pasokan sumber daya komputasi yang ada. Misalnya, pelatihan model bahasa besar dari perusahaan AI terkenal membutuhkan daya komputasi yang sangat besar, setara dengan waktu pelatihan 355 tahun pada satu perangkat. Kekurangan daya komputasi seperti ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat tinggi menjadi tidak terjangkau bagi sebagian besar peneliti dan pengembang.
Sementara itu, tingkat pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan perlambatan peningkatan kinerja mikroprosesor, serta kekurangan chip yang disebabkan oleh faktor rantai pasokan dan geopolitik, semua ini membuat masalah pasokan daya komputasi menjadi semakin serius. Para profesional AI terjebak dalam dilema: entah membeli perangkat keras sendiri, atau menyewa sumber daya cloud, mereka sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang sesuai permintaan dan ekonomis.
Jaringan kekuatan komputasi AI terdesentralisasi mengagregasi sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, menyediakan pasar kekuatan komputasi yang ekonomis dan mudah diakses bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan kekuatan komputasi dapat memposting tugas komputasi di jaringan, dan kontrak pintar akan mendistribusikan tugas tersebut kepada node penambang yang menyumbangkan kekuatan komputasi. Penambang melaksanakan tugas dan mengirimkan hasilnya, dan setelah diverifikasi, mereka mendapatkan imbalan poin. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah kekurangan kekuatan komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan kekuatan terdesentralisasi yang umum, ada juga platform yang fokus pada pelatihan AI, serta jaringan kekuatan khusus yang fokus pada inferensi AI.
Jaringan kekuatan terdesentralisasi menyediakan pasar kekuatan yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, mengurangi hambatan aplikasi, dan meningkatkan efisiensi pemanfaatan kekuatan. Dalam ekosistem web3, jaringan kekuatan terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak dapp inovatif untuk bergabung dan bersama-sama mendorong pengembangan dan penerapan teknologi AI.
DePIN: Web3 Memberdayakan Edge AI
Bayangkan, ponsel Anda, jam tangan pintar, bahkan perangkat pintar di rumah Anda, semuanya memiliki kemampuan untuk menjalankan AI—itulah daya tarik Edge AI. Ini memungkinkan komputasi terjadi di sumber data, mewujudkan latensi rendah, pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi Edge AI telah diterapkan di bidang-bidang kunci seperti mengemudi otomatis.
Di bidang Web3, kita memiliki nama yang lebih familier - DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN dapat meningkatkan perlindungan privasi pengguna dan mengurangi risiko kebocoran data dengan memproses data secara lokal; mekanisme ekonomi Token yang berasal dari Web3 dapat mendorong node DePIN untuk menyediakan sumber daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.
Saat ini, DePIN berkembang pesat dalam ekosistem salah satu blockchain publik, menjadi salah satu platform blockchain publik pilihan untuk penyebaran proyek. TPS tinggi, biaya transaksi rendah, dan inovasi teknologi dari blockchain publik ini memberikan dukungan kuat bagi proyek DePIN. Saat ini, nilai pasar proyek DePIN di blockchain publik ini telah melebihi 10 miliar USD, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan signifikan.
IMO: Peluncuran Paradigma Baru Model AI
Konsep IMO pertama kali diusulkan oleh suatu protokol, yang me-tokenisasi model AI.
Dalam model tradisional, karena mekanisme berbagi pendapatan yang tidak ada, setelah model AI dikembangkan dan diluncurkan di pasar, pengembang sering kali sulit untuk mendapatkan pendapatan yang berkelanjutan dari penggunaan model tersebut, terutama ketika model diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain, pencipta asli sulit untuk melacak penggunaan, apalagi mendapatkan keuntungan dari situ itu. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparan, yang membuat calon investor dan pengguna sulit untuk mengevaluasi nilai sebenarnya, membatasi pengakuan pasar dan potensi komersial model.
IMO menyediakan cara baru untuk mendukung pendanaan dan berbagi nilai untuk model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO untuk berbagi pendapatan yang dihasilkan oleh model tersebut di masa mendatang. Sebuah protokol menggunakan dua standar ERC, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan agar pemegang token dapat berbagi pendapatan.
Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, beradaptasi dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk pengembangan berkelanjutan teknologi AI. IMO saat ini masih dalam tahap percobaan awal, tetapi seiring dengan meningkatnya tingkat penerimaan pasar dan meluasnya jangkauan partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut kita nantikan.
Agen AI: Era Baru Pengalaman Interaktif
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Dengan dukungan model bahasa besar, Agen AI tidak hanya dapat memahami bahasa alami, tetapi juga merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas-tugas kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar tentang preferensi pengguna melalui interaksi, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Tanpa instruksi yang jelas, Agen AI juga dapat secara mandiri menyelesaikan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Sebuah platform aplikasi AI asli menyediakan kumpulan alat kreatif yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi, tampilan, suara robot, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk membangun ekosistem konten AI yang adil dan terbuka, memanfaatkan teknologi AI generatif, memberdayakan individu untuk menjadi pencipta super. Platform ini melatih model bahasa besar yang khusus, membuat peran bermain lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi produk AI yang dipersonalisasi, mengurangi biaya sintesis suara sebesar 99%, kloning suara hanya memerlukan 1 menit untuk dicapai. Dengan AI Agent yang disesuaikan dari platform ini, saat ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan pembuatan gambar.
Dalam penggabungan Web3 dan AI, saat ini lebih banyak eksplorasi di lapisan infrastruktur, bagaimana mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana mengelola model di blockchain, bagaimana meningkatkan penggunaan efisien dari kekuatan komputasi terdesentralisasi, dan bagaimana memverifikasi model bahasa besar adalah masalah kunci. Dengan perlunya infrastruktur ini yang semakin sempurna, kita beralasan untuk percaya bahwa penggabungan Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
24 Suka
Hadiah
24
8
Bagikan
Komentar
0/400
BlockchainGriller
· 07-13 05:13
Melihat baik pada permainan yang terintegrasi~
Lihat AsliBalas0
SerumSquirter
· 07-12 02:26
Apakah terpusat tidak bisa berfungsi lagi?
Lihat AsliBalas0
ForeverBuyingDips
· 07-11 12:15
Kamu benar, saya akan menyalin dasarnya dulu.
Lihat AsliBalas0
CodeZeroBasis
· 07-10 15:50
Ini benar, itu mahal.
Lihat AsliBalas0
DefiPlaybook
· 07-10 15:50
Ini adalah wawasan berharga yang lebih nyata daripada hasil flashloan.
Lihat AsliBalas0
NeverVoteOnDAO
· 07-10 15:44
Hanya ini? Sudah sering dibahas.
Lihat AsliBalas0
ChainPoet
· 07-10 15:25
Sudah dikatakan bahwa Blockchain akan menikah dengan AI cepat atau lambat~
AI dan Web3: Membangun infrastruktur jaringan cerdas desentralisasi
AI dan Web3: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Berikutnya
Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki peluang integrasi alami dengan AI. Di bawah arsitektur terpusat tradisional, sumber daya komputasi dan data AI berada di bawah kontrol ketat, menghadapi berbagai tantangan seperti bottleneck komputasi, kebocoran privasi, dan kotak hitam algoritma. Sementara itu, Web3 berbasis teknologi terdistribusi, dapat memberikan dorongan baru bagi perkembangan AI melalui jaringan berbagi komputasi, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberikan banyak pemberdayaan bagi Web3, seperti optimisasi kontrak pintar dan algoritma anti-kecurangan, untuk mendukung pembangunan ekosistemnya. Oleh karena itu, menjelajahi kombinasi Web3 dan AI sangat penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya, serta melepaskan nilai data dan komputasi.
Data-Driven: Fondasi AI dan Web3
Data adalah kekuatan pendorong utama dalam pengembangan AI, seperti halnya bahan bakar bagi mesin. Model AI perlu mencerna sejumlah besar data berkualitas tinggi untuk mendapatkan pemahaman yang mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat. Data tidak hanya menyediakan dasar pelatihan bagi model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model tersebut.
Model pengambilan dan pemanfaatan data AI terpusat tradisional memiliki masalah utama berikut:
Web3 dapat menyelesaikan masalah dari model tradisional dengan paradigma data terdesentralisasi yang baru:
Namun, pengambilan data di dunia nyata juga memiliki beberapa masalah, seperti kualitas data yang tidak konsisten, kesulitan dalam pengolahan, serta kurangnya keragaman dan representativitas. Data sintetis mungkin menjadi sorotan masa depan jalur data Web3. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetis dapat mensimulasikan karakteristik data nyata, sebagai pelengkap yang efektif untuk data nyata, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Dalam bidang seperti pengemudian otomatis, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan game, data sintetis telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.
Perlindungan Privasi: Aplikasi FHE dalam Web3
Di era yang didorong oleh data, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global. Penerapan regulasi seperti Peraturan Perlindungan Data Umum Uni Eropa (GDPR) mencerminkan perlindungan ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan sepenuhnya karena risiko privasi, yang tanpa diragukan lagi membatasi potensi dan kemampuan inferensi model AI.
FHE adalah enkripsi homomorfik penuh, yang memungkinkan operasi perhitungan dilakukan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan yang dilakukan pada data dalam bentuk teks biasa.
FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan kekuatan GPU untuk menjalankan tugas pelatihan dan inferensi model tanpa menyentuh data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI. Mereka dapat membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia dagang.
FHEML mendukung pengolahan data dan model yang terenkripsi sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan keamanan informasi sensitif dan mencegah risiko kebocoran data. Dengan cara ini, FHEML memperkuat privasi data dan menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI.
FHEML adalah pelengkap ZKML, di mana ZKML membuktikan pelaksanaan pembelajaran mesin yang benar, sedangkan FHEML menekankan perhitungan pada data terenkripsi untuk menjaga privasi data.
Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi
Kompleksitas komputasi sistem AI saat ini berlipat ganda setiap 3 bulan, mengakibatkan lonjakan permintaan daya komputasi yang jauh melebihi pasokan sumber daya komputasi yang ada. Misalnya, pelatihan model bahasa besar dari perusahaan AI terkenal membutuhkan daya komputasi yang sangat besar, setara dengan waktu pelatihan 355 tahun pada satu perangkat. Kekurangan daya komputasi seperti ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat tinggi menjadi tidak terjangkau bagi sebagian besar peneliti dan pengembang.
Sementara itu, tingkat pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan perlambatan peningkatan kinerja mikroprosesor, serta kekurangan chip yang disebabkan oleh faktor rantai pasokan dan geopolitik, semua ini membuat masalah pasokan daya komputasi menjadi semakin serius. Para profesional AI terjebak dalam dilema: entah membeli perangkat keras sendiri, atau menyewa sumber daya cloud, mereka sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang sesuai permintaan dan ekonomis.
Jaringan kekuatan komputasi AI terdesentralisasi mengagregasi sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, menyediakan pasar kekuatan komputasi yang ekonomis dan mudah diakses bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan kekuatan komputasi dapat memposting tugas komputasi di jaringan, dan kontrak pintar akan mendistribusikan tugas tersebut kepada node penambang yang menyumbangkan kekuatan komputasi. Penambang melaksanakan tugas dan mengirimkan hasilnya, dan setelah diverifikasi, mereka mendapatkan imbalan poin. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah kekurangan kekuatan komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan kekuatan terdesentralisasi yang umum, ada juga platform yang fokus pada pelatihan AI, serta jaringan kekuatan khusus yang fokus pada inferensi AI.
Jaringan kekuatan terdesentralisasi menyediakan pasar kekuatan yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, mengurangi hambatan aplikasi, dan meningkatkan efisiensi pemanfaatan kekuatan. Dalam ekosistem web3, jaringan kekuatan terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak dapp inovatif untuk bergabung dan bersama-sama mendorong pengembangan dan penerapan teknologi AI.
DePIN: Web3 Memberdayakan Edge AI
Bayangkan, ponsel Anda, jam tangan pintar, bahkan perangkat pintar di rumah Anda, semuanya memiliki kemampuan untuk menjalankan AI—itulah daya tarik Edge AI. Ini memungkinkan komputasi terjadi di sumber data, mewujudkan latensi rendah, pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi Edge AI telah diterapkan di bidang-bidang kunci seperti mengemudi otomatis.
Di bidang Web3, kita memiliki nama yang lebih familier - DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN dapat meningkatkan perlindungan privasi pengguna dan mengurangi risiko kebocoran data dengan memproses data secara lokal; mekanisme ekonomi Token yang berasal dari Web3 dapat mendorong node DePIN untuk menyediakan sumber daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.
Saat ini, DePIN berkembang pesat dalam ekosistem salah satu blockchain publik, menjadi salah satu platform blockchain publik pilihan untuk penyebaran proyek. TPS tinggi, biaya transaksi rendah, dan inovasi teknologi dari blockchain publik ini memberikan dukungan kuat bagi proyek DePIN. Saat ini, nilai pasar proyek DePIN di blockchain publik ini telah melebihi 10 miliar USD, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan signifikan.
IMO: Peluncuran Paradigma Baru Model AI
Konsep IMO pertama kali diusulkan oleh suatu protokol, yang me-tokenisasi model AI.
Dalam model tradisional, karena mekanisme berbagi pendapatan yang tidak ada, setelah model AI dikembangkan dan diluncurkan di pasar, pengembang sering kali sulit untuk mendapatkan pendapatan yang berkelanjutan dari penggunaan model tersebut, terutama ketika model diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain, pencipta asli sulit untuk melacak penggunaan, apalagi mendapatkan keuntungan dari situ itu. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparan, yang membuat calon investor dan pengguna sulit untuk mengevaluasi nilai sebenarnya, membatasi pengakuan pasar dan potensi komersial model.
IMO menyediakan cara baru untuk mendukung pendanaan dan berbagi nilai untuk model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO untuk berbagi pendapatan yang dihasilkan oleh model tersebut di masa mendatang. Sebuah protokol menggunakan dua standar ERC, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan agar pemegang token dapat berbagi pendapatan.
Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, beradaptasi dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk pengembangan berkelanjutan teknologi AI. IMO saat ini masih dalam tahap percobaan awal, tetapi seiring dengan meningkatnya tingkat penerimaan pasar dan meluasnya jangkauan partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut kita nantikan.
Agen AI: Era Baru Pengalaman Interaktif
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Dengan dukungan model bahasa besar, Agen AI tidak hanya dapat memahami bahasa alami, tetapi juga merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas-tugas kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar tentang preferensi pengguna melalui interaksi, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Tanpa instruksi yang jelas, Agen AI juga dapat secara mandiri menyelesaikan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Sebuah platform aplikasi AI asli menyediakan kumpulan alat kreatif yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi, tampilan, suara robot, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk membangun ekosistem konten AI yang adil dan terbuka, memanfaatkan teknologi AI generatif, memberdayakan individu untuk menjadi pencipta super. Platform ini melatih model bahasa besar yang khusus, membuat peran bermain lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi produk AI yang dipersonalisasi, mengurangi biaya sintesis suara sebesar 99%, kloning suara hanya memerlukan 1 menit untuk dicapai. Dengan AI Agent yang disesuaikan dari platform ini, saat ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan pembuatan gambar.
Dalam penggabungan Web3 dan AI, saat ini lebih banyak eksplorasi di lapisan infrastruktur, bagaimana mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana mengelola model di blockchain, bagaimana meningkatkan penggunaan efisien dari kekuatan komputasi terdesentralisasi, dan bagaimana memverifikasi model bahasa besar adalah masalah kunci. Dengan perlunya infrastruktur ini yang semakin sempurna, kita beralasan untuk percaya bahwa penggabungan Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.