Có thể có những người chơi không biết tại sao họ cần mang GẦN khi họ đang suy đoán về khái niệm AI. Một câu đố nhỏ, NEAR khởi đầu là một công ty AI. Illia Polosukhin có gần 10 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực AI và là một trong 8 tác giả của bài báo mang tính bước ngoặt “Attention is All You Need”.

Anh ấy và một Lianchuang Alex khác Skidanov thành lập NEAR.ai vào năm 2017 với mục đích tạo ra "lập trình viên AI" đầu tiên. Con người có thể giao tiếp với máy tính bằng ngôn ngữ tự nhiên và máy tính sẽ tự động lập trình. Do khả năng hạn chế của các mô hình AI vào thời điểm đó, nỗ lực này đã thất bại.

Trong quá trình này, họ đã tiếp xúc với các hợp đồng thông minh và cảm thấy rằng đó là một tập hợp con thú vị của lập trình, nhưng có quá nhiều thách thức khác trong công nghệ chuỗi khối. Do đó, NEAR quyết định chuyển đổi chiến lược của mình vào năm 2018 và lần đầu tiên xây dựng một nền tảng phát triển phi tập trung thực sự hữu ích, Giao thức NEAR. Ban đầu ước tính quá trình chuyển đổi này chỉ mất 6 tháng, sau đó chúng ta có thể quay lại nghiên cứu và phát triển công nghệ AI, nhưng 6 năm đã trôi qua trong chớp mắt. Các dự án blockchain khác hiện đang thực hiện “chuyển đổi chiến lược” về AI, trong khi NEAR cuối cùng đã quay trở lại cội nguồn của nó.

Trang web chính thức của NEAR gần đây đã công bố nhóm công nghệ AI, được chia thành ba lớp chính: lớp ứng dụng, lớp cơ sở hạ tầng và mô hình cũng như lớp dữ liệu.

Trong ba lớp này công nghệ Trong khuôn khổ, NEAR đã tập hợp 11 dự án AI sinh thái mới nhất. Tiếp theo, BlockBeats sẽ sắp xếp ngắn gọn 11 dự án này cho bạn và xem xét bối cảnh sinh thái AI của NEAR.

Lớp ứng dụng: Bitte, Cosmose, Jutsu

Bitte: Ví đại lý AI

AI Agent hiện đang là hướng phát triển ứng dụng AI phổ biến. Sự đồng thuận chung là trong tương lai sẽ có nhiều Tác nhân AI khác nhau trên blockchain để thực hiện các hoạt động giao dịch khác nhau thay vì con người.

Bitte đang cố gắng tiến một bước nhỏ bằng cách sử dụng công nghệ hiện có khi cơ sở hạ tầng liên quan vẫn chưa hoàn thiện. Bằng cách truy cập API mô hình của OpenAI, Bitte cho phép người dùng sử dụng lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên để ra lệnh cho Tác nhân hoàn thành các hoạt động trực tuyến khác nhau trong giao diện cửa sổ trò chuyện tương tự như ChatGPT.

Ví dụ: người dùng nhập "Đúc một NFT với AI của một tên lửa bay lên mặt trăng", Bitte sẽ gọi API của DALL-E 3 để tạo ra hình ảnh một tên lửa bay lên mặt trăng và đúc nó trên chuỗi khối NEAR. Ngoài ra, người dùng cũng có thể yêu cầu Đại lý Hoán đổi và chuyển token cho mình, tạo hợp đồng và bộ sưu tập NFT, v.v.

Ví Bitte được phát triển bởi nhóm Mintbase. Đây là một dự án ra đời trong cơn sốt NFT vào năm 2022. Để biết chi tiết, bạn có thể đọc "Mintbase: Cửa hàng lưới NFT ở gần Giới thiệu dự án".

Cosmose AI: Nền tảng hướng dẫn mua sắm AI

Cosmose AI là một công ty thương mại điện tử sử dụng AI để dự đoán và tác động đến mô hình mua sắm ngoại tuyến của mọi người. Công ty đã nhận được đầu tư từ NEAR Foundation vào tháng 4 năm ngoái. . Hợp tác với NEAR Foundation, nền tảng thương mại điện tử KaiKai thuộc sở hữu của Cosmose đã ra mắt Kai-Ching (KAIC), một loại tiền điện tử để thanh toán, hoàn tiền và phần thưởng. Đây là một loại stablecoin gốc chạy trên mạng Near, với 1 KAIC tương đương 0,01 USD và hiện chỉ khả dụng trong ứng dụng của nó.

Jutsu: Thị trường đại lý AI

Dự án này vẫn đang trong giai đoạn sách trắng. Theo khái niệm được trình bày trong tài liệu, những gì nó muốn làm tương tự như GPT Store do ChatGPT ra mắt. . Các nhà phát triển có thể xuất bản các Đại lý AI được xây dựng trên đó và người dùng cần thanh toán bằng loại tiền tệ nền tảng JUT của họ để sử dụng các Đại lý này.

Đây là một dự án hackathon được thành lập bởi ETH Denver vào năm ngoái. Nó bắt đầu như một công cụ phát triển dành cho nhà phát triển có tên "NEARpad".

Cơ sở hạ tầng và lớp mô hình: Exabits, Hyperbolic, Nevermined, Pond

Exabits/Hyperbolic : Nền tảng cho thuê năng lượng điện toán GPU

Exabits và Hyperbolic đều muốn thực hiện io.net trên NEAR và cả hai đều được chọn cho số đầu tiên của chương trình ươm tạo AI NEAR Horizon .

Sau khi trải qua việc các dự án điện toán GPU khác nhau bị bắn phá bừa bãi từ đầu năm đến nay, tôi hơi mệt mỏi khi nhìn thấy các dự án làm điện toán GPU cho thuê điện. Nhưng nếu một chuỗi muốn xây dựng hệ sinh thái AI của riêng mình, thì chuỗi đó phải có nền tảng cho thuê sức mạnh tính toán GPU trên chuỗi của riêng mình.

Hiện tại, chưa có dự án nào đưa ra nhiệm vụ chạy các nút hoặc cung cấp sức mạnh tính toán. Những người bạn không tìm được dự án để đào sau io.net có thể chú ý đến hai dự án này.

Chưa bao giờ khai thác: Giao thức thanh toán AI

Nevermined là nền tảng thanh toán cho phép các nhà phát triển AI kiếm tiền từ các sản phẩm khác nhau của họ, bao gồm mô hình AI, tác nhân AI, bộ dữ liệu, v.v. Bằng cách tạo đăng ký thông minh, trong đó các nhà phát triển chỉ định các tham số truy cập cho các sản phẩm AI, chẳng hạn như giới hạn giá cả và thời gian, về cơ bản, họ chuyển chức năng của nền tảng đăng ký Web2 sang chuỗi dưới dạng NFT.

Hiện tại, các ứng dụng Nevermined được triển khai trên mạng Polygon, Gnosis và Arbitrum và sẽ được mở rộng sang NEAR trong tương lai làm cơ sở hạ tầng thanh toán để hỗ trợ sự phát triển của Hệ sinh thái AI.

Pond: Mô hình GNN phi tập trung

Không giống như Transformer, được thiết kế để xử lý dữ liệu chuỗi (chẳng hạn như ngôn ngữ tự nhiên), Mạng thần kinh đồ thị (GNN) được thiết kế đặc biệt để xử lý và phân tích dữ liệu có cấu trúc đồ thị. được sử dụng rộng rãi trong phân tích mạng xã hội, dự đoán thuộc tính phân tử hóa học, biểu đồ tri thức, hệ thống khuyến nghị và các lĩnh vực khác. So với Transformer, GNN phù hợp hơn để nắm bắt cấu trúc cục bộ của biểu đồ và các mối quan hệ phức tạp giữa các nút.

Pond cho biết họ đang xây dựng mô hình mạng thần kinh đồ thị phi tập trung (GNN) đầu tiên, cố gắng tìm hiểu người dùng và hợp đồng từ dữ liệu blockchain và dự đoán người dùng. hành vi trong tương lai dựa trên các mẫu hành vi đã học được trên chuỗi. Thoạt nghe thì có vẻ tuyệt vời, nhưng thành thật mà nói, GNN đã rất trưởng thành trước khi Transformer ra mắt và đã có một số nghiên cứu và nỗ lực sử dụng nó trong phân tích dữ liệu blockchain, nhưng nó chỉ giới hạn ở việc rửa tiền và phát hiện giao dịch lừa đảo. . Mẫu mới này có thể tốt hơn màu xanh hay không còn phụ thuộc vào tác dụng thực tế của nó.

Lớp dữ liệu: Masa, MIZU, Nillion, Ringfence

Masa Network: thị trường dữ liệu phi tập trung

Masa là Avalanche Một mạng con trên Internet cho phép người dùng đóng góp dữ liệu và tài nguyên máy tính để kiếm phần thưởng mã thông báo bằng cách chạy các nút công nhân. Các nút công nhân này thu thập dữ liệu, cấu trúc, chuyển đổi, chú thích và vector hóa dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu, bao gồm Twitter, Discord và podcast. Các nhà phát triển (nút Oracle) truy cập dữ liệu này và các dịch vụ LLM để xây dựng các ứng dụng AI.

Nhưng đây không phải là mánh lới quảng cáo lớn nhất của dự án này. Ngoài "Node to Earn" ở trên, Masa đã từng quảng cáo "Surf to Earn" trước đây. Trước khi chuyển sang AI, Masa ban đầu xây dựng một giao thức chấm điểm tín dụng phi tập trung dựa trên SBT (Soul Binding Token). Sau đó, khái niệm zkSBT (mã thông báo giới hạn linh hồn không có kiến thức) đã được đề xuất một cách sáng tạo. Không giống như cookie trang web truyền thống, người dùng có thể chia sẻ dữ liệu duyệt trang web của họ hoàn toàn ẩn danh thông qua zkSBT để phân tích dữ liệu và đào tạo mô hình, từ đó nhận được phần thưởng mã thông báo. Để đạt được mục tiêu này, Masa dự định tung ra một tiện ích mở rộng của Chrome, nhưng tiện ích mở rộng Chrome này có vẻ khó khởi chạy hơn dự kiến.

MIZU: Mạng tạo dữ liệu tổng hợp phi tập trung

Tôi không biết tại sao, nhưng mọi dự án đều thích nhấn mạnh rằng đây là dự án đầu tiên tất cả các loại. . Mizu cho biết đây là mạng dữ liệu mở phi tập trung đầu tiên và lớn nhất, thực chất là mạng tạo dữ liệu tổng hợp phi tập trung. Dựa trên các bộ dữ liệu do người dùng đóng góp, mạng khuyến khích cộng đồng xây dựng các từ nhắc nhở để tạo ra một lượng lớn dữ liệu tổng hợp, được gửi đến kho dữ liệu sau khi xác minh, từ đó bù đắp cho việc thiếu dữ liệu trong thế giới thực và cung cấp dữ liệu đào tạo có mục tiêu hơn. Lộ trình ghi là testnet sẽ ra mắt vào tháng 8 nên những ai quan tâm có thể chú ý. Dữ liệu sẽ trở thành một hướng cơ sở hạ tầng quan trọng mới khác cho AI phi tập trung sau sức mạnh tính toán.

Nillion: Mạng máy tính an toàn phi tập trung

Nillion là mạng công cộng phi tập trung được thiết kế để xử lý tính toán và lưu trữ dữ liệu an toàn mà không cần dựa vào công nghệ chuỗi khối. Nó giới thiệu một nguyên tắc mã hóa mới có tên là Nil Message Computing (NMC) cho phép các nút trong mạng xử lý dữ liệu một cách an toàn và riêng tư mà không cần phải liên lạc với nhau hoặc duy trì tính bất biến như các blockchain truyền thống Ledger. NMC là công nghệ cốt lõi đằng sau Nillion. Nó cho phép mạng phân đoạn và phân phối dữ liệu trên các nút và thực hiện tính toán an toàn trên dữ liệu mà không cần giải mã, từ đó đạt được tốc độ xử lý gần với các máy chủ tập trung đồng thời bảo vệ quyền riêng tư.

Nói chung, Nillion đã đề xuất một nguyên mẫu mã hóa mới có tiềm năng ứng dụng lớn trong việc đào tạo và suy luận mô hình AI riêng tư.

Ringfence: Nền tảng kiếm tiền từ tài sản dữ liệu

Việc thu thập dữ liệu người dùng để đào tạo mô hình luôn là vấn đề gây tranh cãi đối với các công ty AI. Thật khó để bảo vệ quyền và lợi ích của người sáng tạo trong mô hình này Ringfence đã đề xuất một giải pháp sáng tạo cho vấn đề này-rNFT. Dữ liệu được người dùng tải lên nền tảng sẽ trở thành tài sản NFT và có thể được cấp phép sử dụng dưới dạng NFT.

NFT truyền thống thường thể hiện quyền sở hữu một mục duy nhất, trong khi rNFT giống như một thư mục hoặc bộ sưu tập chứa nhiều NFT phụ (được gọi là cNFT). Thông qua hợp đồng thông minh, chủ sở hữu rNFT có thể dễ dàng ủy quyền thương mại toàn bộ rNFT hoặc các thành phần cụ thể của chúng.

Nền tảng Ringfence cho phép người dùng đóng góp rNFT để đào tạo mạng nơ-ron và nhận phần thưởng, với mục tiêu lâu dài là xây dựng mạng nơ-ron đầu tiên được đào tạo 100% từ nội dung được cấp phép.

Tóm tắt

Sau khi xem xét toàn bộ bài viết, chúng ta có thể thấy rằng các dự án AI có nguồn gốc từ Hệ sinh thái GẦN vẫn còn không nhiều, và nhiều người trong số họ bị buộc phải đưa vào hệ sinh thái AI của họ dưới danh nghĩa hợp tác. Phần lớn các dự án này vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm và cần rất nhiều nỗ lực trước khi chúng được triển khai chính thức.

Có thể nói, sự trở lại của NEAR trong lĩnh vực AI thấp hơn nhiều so với dự án AO mới của Arweave, điều này chứng tỏ quyết tâm và sức mạnh của NEAR trong việc biến đổi AI chỉ trong một lần sà xuống. Sự hiểu biết của nhiều người về NEAR vẫn là "chuỗi công cộng hiệu suất cao". Trong mắt họ, mối liên hệ duy nhất giữa NEAR và AI là người sáng lập Illia. Nhưng trên thực tế, NEAR đã và đang tiếp tục xây dựng cơ sở hạ tầng AI với cái nhìn tổng thể. Ví dụ: Tính trừu tượng của chuỗi mà nó ủng hộ mạnh mẽ là rất quan trọng đối với việc giới thiệu đầy đủ các Đại lý trên chuỗi trong tương lai.

Có thể nói NEAR không thiếu thương hiệu, công nghệ hay kinh phí khi làm AI. Nhưng làm thế nào để xây dựng danh thiếp AI của riêng mình và nuôi dưỡng một hệ sinh thái AI hoàn chỉnh và năng động là vấn đề mà NEAR cần phải nghiêm túc thực hiện bên cạnh việc phá hủy cơ sở hạ tầng AI.

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia