Giới thiệu
Bạn có thể đã nghe rằng bây giờ bạn có thể gọi ChatGPT qua điện thoại. Điều này dường như không thực. Điều đó tuyệt vời nhưng bạn có ý tưởng bạn sẽ nói chuyện với ai không? Điều tốt nhất bạn có thể làm là tin tưởng vào uy tín của nhà cung cấp dịch vụ – OpenAI OpCo, LLC.
Vấn đề với Trí tuệ Nhân tạo Hiện tại
- Mô hình Tập trung: Hầu hết các mô hình phổ biến như GPT-4 hoặc Claude đều là mã nguồn đóng và tập trung.
- Phụ thuộc vào Cơ sở hạ tầng Tập trung: Ngay cả các mô hình “mã nguồn mở” thường chạy trên các nền tảng tập trung như Groq hoặc Together AI.
- Hoạt động Mờ Ám: Không thể xác minh cách các đại lý hoạt động – bao gồm cả câu hỏi, giới hạn và danh sách dừng.
- Lo ngại về Quyền riêng tư Dữ liệu: Người dùng ít thấy được cách dữ liệu của họ được xử lý hoặc lưu trữ.
Những thách thức này nhấn mạnh nhu cầu sử dụng Trí tuệ Nhân tạo một cách có trách nhiệm và cẩn thận khi phụ thuộc vào các đại lý Trí tuệ Nhân tạo cho các quyết định quan trọng.
Trí tuệ Nhân tạo và Học tập
May mắn nếu bạn đã tốt nghiệp trường trước khi bị làm hỏng bởi Trí tuệ Nhân tạo.
Nhưng nếu bạn không thể xác minh thông tin chỉ vì bạn chưa phát triển kỹ năng học, tư duy phê phán, kỹ năng lý luận hoặc chỉ vì bạn quá trẻ hoặc bạn đã nghiện vào các đại lý Trí tuệ “hữu ích và hiệu quả”? Điều này có thể là một vấn đề nghiêm trọng. Máy tính bắt đầu như là các công cụ đắt tiền, giới hạn, mang lại cho trường học nhiều năm để thích nghi. Bây giờ, Trí tuệ Nhân tạo đang biến đổi giáo dục ngay lập tức, ảnh hưởng đến mọi môn học. Sinh viên sẽ gian lận với Trí tuệ Nhân tạo nhưng cũng tích hợp nó vào công việc của họ, thách thức giáo viên và đặt câu hỏi về sự liên quan của các bài tập truyền thống.
Hiểu biết chung là trừ khi bài tập được hoàn thành trong lớp, không thể xác định một cách đáng tin cậy liệu công việc có phải là của con người hay không.
Trí tuệ Nhân tạo có thể xác minh có thể thay đổi điều này.
NEAR AI Hub
NEAR.AI là câu trả lời.
Trong giai đoạn Alpha, một số tính năng thú vị đã sẵn sàng để thử. Không có gì so sánh được với việc học bằng cách thử nghiệm nên hãy làm điều đó.
Đi đến NEAR Trung tâm Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo.
Bạn có thể đăng nhập bằng tài khoản NEAR của bạn để tương tác với nền tảng. Tại tab Đại lý bạn sẽ tìm thấy tất cả các đại lý được thêm vào Đăng ký – Lưu trữ phi tập trung với hỗ trợ của các mục riêng tư và mã hóa.
Tìm và kiểm tra đại lý Học AI 0.0.1.
Bây giờ hãy đào sâu hơn một chút. Chuyển sang tab Mô hình.
Hiện có hơn 50 mô hình mã nguồn mở sẵn có. Như bạn có thể thấy và xác minh rằng Learn AI đang sử dụng mô hình LLaMA cụ thể đó được lưu trữ tại cơ sở hạ tầng NEAR AI. Sử dụng tài khoản NEAR để tương tác với các mô hình thông qua tác nhân đảm bảo rằng bạn biết bạn đang nói chuyện với ai thực sự!
NEAR AI đang lên kế hoạch xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo thế hệ tiếp theo với 1.4T tham số! Ý tưởng là tạo ra mô hình phát triển trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở bền vững thông qua mô hình trả tiền theo sử dụng và đây là nơi NEAR sẽ đóng vai trò quan trọng.
What is one major advantage of the NEAR AI infrastructure compared to centralized AI models?
Làm thế nào NEAR AI sẽ thực hiện việc xây dựng một mô hình có thể kiếm tiền với 1.4T tham số một cách phi tập trung? Bước vào thế giới của Môi trường Thực thi Đáng tin cậy, hay TEEs.
Các bộ xử lý và GPU hiện đại (bắt đầu từ H100s) cho phép một bên, Alice, chạy mã trên máy của một bên khác, Bob, mà không cần tin tưởng Bob, trong khi có hai cam kết sau: (a) Bob thực sự đang chạy mã mà Alice mong đợi anh ta chạy, và (b) Bob không thể nghe trộm quá trình thực thi mà Alice muốn anh ta thực hiện. Nói cách khác, Alice có thể an toàn gửi bất kỳ dữ liệu riêng tư nào vào một tính toán như vậy, chắc chắn rằng Bob sẽ không thể nhìn thấy nó.
Kết luận
Cơ sở hạ tầng NEAR AI phi tập trung đại diện cho một bước tiến quan trọng trong việc khuyến khích trí tuệ nhân tạo do người dùng sở hữu. Bằng cách cung cấp tính minh bạch, kiểm soát và linh hoạt, NEAR AI trao quyền cho người dùng tương tác với các tác nhân trí tuệ nhân tạo một cách đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và tạo niềm tin.
LNC, là một người tiên phong của NEAR, đang ở hàng đầu trong việc tận dụng cơ sở hạ tầng này cho các ứng dụng thực tế, bao gồm tác nhân trí tuệ nhân tạo Learn AI trực tiếp, Hướng dẫn NEAR Lean (đang phát triển), và Tác nhân Mua sắm WooCommerce dự kiến.
Là một người học, bạn được mời tham gia tích cực vào hệ sinh thái (L)Earn sáng tạo này. Hỏi (L)Earn AI những câu hỏi liên quan, thanh toán bằng nLEARNs, học hỏi và kiếm nLEARNs bằng cách đóng góp vào việc cải thiện của trí tuệ nhân tạo.
What is the unique feature of the (L)Earn AI agent in the NEAR ecosystem?
📚Chúc (L)Earn vui vẻ!🕺