Введение
Вы наверняка слышали, что теперь вы можете позвонить ChatGPT по телефону. Это кажется нереальным. Это круто, но у вас есть представление, с кем вы будете разговаривать? Лучшее, что вы можете сделать, это полагаться на репутацию поставщика услуг – OpenAI OpCo, LLC.
Проблемы с текущим искусственным интеллектом
- Централизованные модели: Большинство широко используемых моделей, таких как GPT-4 или Claude, являются закрытыми и централизованными.
- Зависимость от централизованной инфраструктуры: Даже “открытые” модели часто работают на централизованных платформах, таких как Groq или Together AI.
- Непрозрачные операции: Невозможно проверить, как работают агенты, включая подсказки, ограничения и списки остановки.
- Проблемы конфиденциальности данных: Пользователи имеют мало представления о том, как обрабатываются или хранятся их данные.
Эти вызовы подчеркивают необходимость ответственного использования искусственного интеллекта и осторожности при полагании на искусственные интеллектуальные агенты для принятия критических решений.
ИИ и обучение
Вам повезло, если вы закончили школу до того, как вас испортил искусственный интеллект.
Но что, если вы не можете проверить информацию просто потому, что не развили навыки обучения, критического мышления, навыков рассуждения или просто потому, что вы слишком молоды или зависли на “полезных и эффективных” искусственных интеллектуальных агентах? Это может быть серьезной проблемой. Калькуляторы начинали как дорогие, ограниченные инструменты, давая школам годы для адаптации. Теперь искусственный интеллект мгновенно трансформирует образование, влияя на каждый предмет. Студенты будут обманывать с помощью искусственного интеллекта, но также интегрировать его в свою работу, ставя под сомнение педагогов и споря о целесообразности традиционных заданий.
Общее понимание заключается в том, что если задания не выполнены в классе, невозможно надежно определить, сделаны ли они человеком.
Проверяемый искусственный интеллект может изменить это.
NEAR AI Hub
NEAR.AI – это ответ.
На данный момент в альфа-версии уже доступны некоторые захватывающие функции для попробовать. Нет ничего лучше, чем учиться, пробуя, так что давайте это сделаем.
Перейдите в NEAR Центр исследований по искусственному интеллекту.
Вы можете войти в систему с помощью вашей учетной записи NEAR для взаимодействия с платформой. На вкладке Агенты вы найдете все агенты, добавленные в Реестр – Децентрализованное хранилище с поддержкой частных и зашифрованных элементов.
Найдите и ознакомьтесь с агентом Learn AI 0.0.1.
Теперь давайте немного поглубже. Переключитесь на вкладку Модели.
Уже доступно более 50 открытых моделей. Как вы можете видеть и убедиться, Learn AI использует конкретный LLaMA, размещенный на инфраструктуре NEAR AI. Использование учетных записей NEAR для взаимодействия с моделями через агентов гарантирует, что вы точно знаете, с кем общаетесь!
NEAR AI планирует создать следующее поколение фронтальной модели ИИ с 1,4T параметрами! Идея заключается в том, чтобы сделать разработку открытого исходного кода ИИ устойчивой с помощью модели оплаты за использование, и здесь NEAR сыграет ключевую роль.
What is one major advantage of the NEAR AI infrastructure compared to centralized AI models?
Как NEAR AI собирается создать 1,4T параметровую, монетизируемую модель децентрализованным способом? Вступаем в мир Доверенных Исполнительных Сред, или TEE.
Современные процессоры и графические процессоры (начиная с H100s) позволяют одному актеру, Алисе, запускать код на машине другого актера, Боба, не доверяя Бобу, обеспечивая две гарантии: (a) Боб действительно запускает код, который Алиса ожидала от него, и (b) Боб не может шпионить за выполнением, которое Алиса хочет, чтобы он выполнил. Другими словами, Алиса может безопасно отправлять любые конфиденциальные данные в такое вычисление, будучи уверенной, что Боб не сможет их увидеть.
Заключение
Децентрализованная инфраструктура NEAR AI представляет собой значительный шаг вперед в обеспечении пользовательского владения ИИ. Предлагая прозрачность, контроль и гибкость, NEAR AI дает пользователям возможность взаимодействовать с ИИ-агентами таким образом, что обеспечивается конфиденциальность данных и укрепляется доверие.
LNC, как пионер NEAR, на передовой в использовании этой инфраструктуры для практических приложений, включая живого агента Learn AI, Lean NEAR Tutor (в разработке) и запланированного агента по шопингу WooCommerce.
Как учащийся, вас приглашают активно участвовать в этой инновационной (L)Earn экосистеме. Задавайте (L)Earn AI соответствующие вопросы, платите с помощью nLEARNs, получайте знания и зарабатывайте nLEARNs, внося свой вклад в улучшение ИИ.
What is the unique feature of the (L)Earn AI agent in the NEAR ecosystem?
📚Счастливого (L)Earn!🕺