التحول من الذكاء الاصطناعي الثابت والبيئات المعبأة 1 / لقد انتهينا من اختبار التكلفة ل Core 0.3 ، وهو أول تكرار للتدريب على وقت الاستدلال ، والذي يتماشى مع الوصول المسور عند غروب الشمس. تؤكد النتائج صحة فرضيتنا حول إعادة تشكيل آي تي تي لكيفية اكتساب الذكاء الاصطناعي لمعرفة المجال.

قبل بضعة أشهر ، قمنا بفتح مصادر ERCData كمنفعة عامة للمساهمة في تطوير الذكاء الاصطناعي على blockchain. لقد طورنا ERCData كمعيار بيانات جديد يوفر طريقة موحدة لتخزين بصمات أصابع البيانات والبيانات الوصفية وسجلات التحقق المتعلقة بالذكاء الذكاء الاصطناعي واستردادها والتحقق منها وتحديثها على Ethereum. الهدف هو الشفافية والمساءلة لأنظمة الذكاء الاصطناعي. من المثير أن نرى مؤسسة Ethereum تبني نحو نفس الرؤية ✧

مراقبة نقطة. بيئات الذكاء الاصطناعي التقليدية هي لاعب واحد حيث لا يؤدي استخدام شخص ما إلى تحسين استخدام شخص آخر. خاصة في النموذج الحالي حيث تكون LLMs العامة ثابتة بينما مع Core ، تتطور الوحدات في كل من المعرفة والتفكير. هذا هو السبب في أننا قمنا ببناء R00Ms. وحدات التعلم في غرف الدردشة المشتركة تخلق تأثيرات شبكة حقيقية ، وكل تفاعل يجعل الوحدات أفضل لجميع المستخدمين في تلك الغرفة. عندما يقوم أحد زملائه في الفريق بتعليم وحدة شيئا جديدا ، تصبح هذه المعرفة متاحة لأي شخص آخر يعمل مع تلك الوحدة. كلما زاد استخدام الفريق لوحداته ، زادت قيمة هذه الوحدات للمجموعة بأكملها ، وتطورت من الاستخدام الجماعي. يتم طرح Access بشكل مستمر أثناء تنفيذ التحديثات. قريبا سيتلقى جميع مستخدمي T1 دعوة.