Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ tiếp theo
Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội tích hợp tự nhiên với trí tuệ nhân tạo. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu AI bị giới hạn nghiêm ngặt, phải đối mặt với những thách thức như nút thắt về sức mạnh tính toán, rò rỉ quyền riêng tư, và thuật toán không minh bạch. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể mang lại động lực mới cho sự phát triển của AI thông qua mạng lưới chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán quyền riêng tư. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều khả năng cho Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, góp phần vào việc xây dựng hệ sinh thái của nó. Do đó, việc khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là cực kỳ quan trọng để xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và sức mạnh tính toán.
Dữ liệu được điều khiển: Nền tảng vững chắc của AI và Web3
Dữ liệu là yếu tố cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI, giống như nhiên liệu đối với động cơ. Các mô hình AI cần tiêu hóa một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được hiểu biết sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ. Dữ liệu không chỉ cung cấp nền tảng đào tạo cho các mô hình học máy, mà còn quyết định độ chính xác và độ tin cậy của mô hình.
Các mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống gặp phải các vấn đề chính sau đây:
Chi phí thu thập dữ liệu cao, các doanh nghiệp vừa và nhỏ khó có thể gánh chịu.
Tài nguyên dữ liệu bị các ông lớn độc quyền, tạo ra các hòn đảo dữ liệu
Dữ liệu cá nhân đối mặt với nguy cơ rò rỉ và lạm dụng
Web3 có thể giải quyết các điểm đau của mô hình truyền thống bằng cách sử dụng một khuôn khổ dữ liệu phi tập trung mới:
Thu thập dữ liệu mạng thông qua mạng phi tập trung, cung cấp dữ liệu thực tế, chất lượng cao cho việc đào tạo mô hình AI.
Áp dụng mô hình "labeling to earn", khuyến khích người lao động toàn cầu tham gia vào việc chú thích dữ liệu, tập hợp kiến thức chuyên môn
Nền tảng giao dịch dữ liệu blockchain cung cấp môi trường giao dịch công khai và minh bạch cho cả hai bên cung cấp và nhu cầu dữ liệu, thúc đẩy đổi mới và chia sẻ dữ liệu.
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực vẫn gặp một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, độ khó trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể là điểm nhấn trong tương lai của lĩnh vực dữ liệu Web3. Dựa trên công nghệ AI sinh sinh và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có khả năng mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, như một bổ sung hiệu quả, nâng cao hiệu quả sử dụng dữ liệu. Trong các lĩnh vực như lái xe tự động, giao dịch thị trường tài chính, phát triển trò chơi, dữ liệu tổng hợp đã cho thấy tiềm năng ứng dụng trưởng thành.
Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của FHE trong Web3
Trong thời đại dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu, việc ban hành các quy định khác nhau phản ánh sự bảo vệ nghiêm ngặt đối với quyền riêng tư cá nhân. Tuy nhiên, điều này cũng mang lại thách thức: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được sử dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
Mã hóa toàn phương pháp ( FHE ) cho phép thực hiện các phép toán tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã được mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán sẽ nhất quán với kết quả tính toán trên dữ liệu rõ. FHE cung cấp sự bảo vệ mạnh mẽ cho tính toán riêng tư của AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện các nhiệm vụ huấn luyện và suy diễn mô hình trong môi trường không tiếp xúc với dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, có thể bảo vệ bí mật thương mại trong khi mở dịch vụ API một cách an toàn.
FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong suốt chu kỳ học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm an toàn, ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. FHEML củng cố quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI. FHEML là sự bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện đúng đắn của học máy, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu đã được mã hóa để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu.
Cuộc cách mạng sức mạnh tính toán: Tính toán AI trong mạng phi tập trung
Độ phức tạp tính toán của hệ thống AI hiện tại tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung cấp tài nguyên tính toán hiện có. Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán này không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI, mà còn khiến các mô hình AI cao cấp trở nên khó tiếp cận đối với phần lớn các nhà nghiên cứu và phát triển.
Đồng thời, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cộng với sự chậm lại trong việc nâng cao hiệu suất của bộ xử lý, tình trạng thiếu chip và các yếu tố khác, khiến vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI đang đối mặt với sự khó khăn giữa việc tự mua phần cứng hoặc thuê tài nguyên điện toán đám mây, rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, hiệu quả về kinh tế.
Mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc hợp nhất các tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, cung cấp một thị trường tính toán kinh tế và dễ sử dụng cho các công ty AI. Bên có nhu cầu có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân bổ nhiệm vụ cho các nút đóng góp sức mạnh tính toán, các nút thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác minh sẽ nhận được phần thưởng. Giải pháp này cải thiện hiệu quả sử dụng tài nguyên, góp phần giải quyết vấn đề tắc nghẽn sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có những nền tảng tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy diễn AI. Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng tính toán. Trong hệ sinh thái Web3, mạng lưới tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò then chốt, thu hút nhiều ứng dụng đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng của công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI
Edge AI cho phép tính toán diễn ra tại nguồn phát sinh dữ liệu, đạt được độ trễ thấp, xử lý thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ này đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động. Trong lĩnh vực Web3, chúng tôi gọi đây là DePIN. Web3 nhấn mạnh sự phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN thông qua việc xử lý dữ liệu tại chỗ, tăng cường bảo vệ quyền riêng tư, giảm thiểu rủi ro rò rỉ. Cơ chế kinh tế token gốc của Web3 có thể khuyến khích các nút DePIN cung cấp tài nguyên tính toán, xây dựng hệ sinh thái bền vững.
Hiện nay, DePIN đang phát triển nhanh chóng trong một số hệ sinh thái chuỗi công khai, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được ưa chuộng. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Giá trị thị trường của một số dự án DePIN trên chuỗi công khai đã vượt quá 10 tỷ USD, một số dự án nổi tiếng đã đạt được những tiến bộ đáng kể.
IMO: Mô hình AI phát hành hình thức mới
IMO(Initial Model Offering)Khái niệm sẽ mã hóa token mô hình AI. Trong mô hình truyền thống, các nhà phát triển mô hình AI khó có thể thu được lợi nhuận liên tục từ việc sử dụng sau này, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm khác. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, hạn chế sự công nhận của thị trường và tiềm năng kinh doanh.
IMO đã cung cấp hỗ trợ tài chính mới và phương thức chia sẻ giá trị cho các mô hình AI mã nguồn mở, nhà đầu tư có thể mua token để chia sẻ lợi nhuận từ mô hình trong tương lai. Một số giao thức sử dụng các tiêu chuẩn cụ thể, kết hợp công nghệ oracle AI và OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và cho phép các chủ sở hữu token chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO đã tăng cường sự minh bạch và tin tưởng, khuyến khích sự hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền điện tử, và tiếp thêm động lực cho sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với mức độ chấp nhận của thị trường tăng lên và phạm vi tham gia mở rộng, tính sáng tạo và giá trị tiềm năng của nó đáng được mong đợi.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có khả năng cảm nhận môi trường, suy nghĩ độc lập và hành động để đạt được mục tiêu. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có thể hoạt động như những trợ lý ảo, học hỏi sở thích thông qua tương tác với người dùng và cung cấp các giải pháp cá nhân hóa. Ngay cả khi không có chỉ dẫn rõ ràng, AI Agent cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị mới.
Một số nền tảng ứng dụng gốc AI mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, hình dáng, âm thanh của robot cũng như kết nối với kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, tận dụng công nghệ AI sinh sinh để trao quyền cho cá nhân trở thành nhà sáng tạo siêu việt. Những nền tảng này đã đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp việc nhập vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể thúc đẩy tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm đáng kể chi phí tổng hợp giọng nói. Với AI Agent tùy chỉnh, hiện có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Trong việc kết hợp Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá tầng cơ sở hạ tầng, như thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, lưu trữ mô hình trên chuỗi, cải thiện việc sử dụng hiệu quả sức mạnh tính toán phi tập trung, xác thực các mô hình ngôn ngữ lớn và các vấn đề quan trọng khác. Khi các cơ sở hạ tầng này dần hoàn thiện, sự kết hợp giữa Web3 và AI có khả năng tạo ra một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
19 thích
Phần thưởng
19
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
LiquidityWitch
· 08-02 20:41
Cuốn lên bay bổng, tính toán riêng tư thật tuyệt.
Xem bản gốcTrả lời0
TokenEconomist
· 08-02 13:05
thực sự, biến số chính ở đây là động lực tin cậy tính toán...
Web3 và AI tích hợp: Xây dựng cơ sở hạ tầng internet thông minh Phi tập trung
Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ tiếp theo
Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội tích hợp tự nhiên với trí tuệ nhân tạo. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu AI bị giới hạn nghiêm ngặt, phải đối mặt với những thách thức như nút thắt về sức mạnh tính toán, rò rỉ quyền riêng tư, và thuật toán không minh bạch. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể mang lại động lực mới cho sự phát triển của AI thông qua mạng lưới chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán quyền riêng tư. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều khả năng cho Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, góp phần vào việc xây dựng hệ sinh thái của nó. Do đó, việc khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là cực kỳ quan trọng để xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và sức mạnh tính toán.
Dữ liệu được điều khiển: Nền tảng vững chắc của AI và Web3
Dữ liệu là yếu tố cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI, giống như nhiên liệu đối với động cơ. Các mô hình AI cần tiêu hóa một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được hiểu biết sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ. Dữ liệu không chỉ cung cấp nền tảng đào tạo cho các mô hình học máy, mà còn quyết định độ chính xác và độ tin cậy của mô hình.
Các mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống gặp phải các vấn đề chính sau đây:
Web3 có thể giải quyết các điểm đau của mô hình truyền thống bằng cách sử dụng một khuôn khổ dữ liệu phi tập trung mới:
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực vẫn gặp một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, độ khó trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể là điểm nhấn trong tương lai của lĩnh vực dữ liệu Web3. Dựa trên công nghệ AI sinh sinh và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có khả năng mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, như một bổ sung hiệu quả, nâng cao hiệu quả sử dụng dữ liệu. Trong các lĩnh vực như lái xe tự động, giao dịch thị trường tài chính, phát triển trò chơi, dữ liệu tổng hợp đã cho thấy tiềm năng ứng dụng trưởng thành.
Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của FHE trong Web3
Trong thời đại dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu, việc ban hành các quy định khác nhau phản ánh sự bảo vệ nghiêm ngặt đối với quyền riêng tư cá nhân. Tuy nhiên, điều này cũng mang lại thách thức: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được sử dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
Mã hóa toàn phương pháp ( FHE ) cho phép thực hiện các phép toán tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã được mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán sẽ nhất quán với kết quả tính toán trên dữ liệu rõ. FHE cung cấp sự bảo vệ mạnh mẽ cho tính toán riêng tư của AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện các nhiệm vụ huấn luyện và suy diễn mô hình trong môi trường không tiếp xúc với dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, có thể bảo vệ bí mật thương mại trong khi mở dịch vụ API một cách an toàn.
FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong suốt chu kỳ học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm an toàn, ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. FHEML củng cố quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI. FHEML là sự bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện đúng đắn của học máy, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu đã được mã hóa để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu.
Cuộc cách mạng sức mạnh tính toán: Tính toán AI trong mạng phi tập trung
Độ phức tạp tính toán của hệ thống AI hiện tại tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung cấp tài nguyên tính toán hiện có. Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán này không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI, mà còn khiến các mô hình AI cao cấp trở nên khó tiếp cận đối với phần lớn các nhà nghiên cứu và phát triển.
Đồng thời, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cộng với sự chậm lại trong việc nâng cao hiệu suất của bộ xử lý, tình trạng thiếu chip và các yếu tố khác, khiến vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI đang đối mặt với sự khó khăn giữa việc tự mua phần cứng hoặc thuê tài nguyên điện toán đám mây, rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, hiệu quả về kinh tế.
Mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc hợp nhất các tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, cung cấp một thị trường tính toán kinh tế và dễ sử dụng cho các công ty AI. Bên có nhu cầu có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân bổ nhiệm vụ cho các nút đóng góp sức mạnh tính toán, các nút thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác minh sẽ nhận được phần thưởng. Giải pháp này cải thiện hiệu quả sử dụng tài nguyên, góp phần giải quyết vấn đề tắc nghẽn sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có những nền tảng tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy diễn AI. Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng tính toán. Trong hệ sinh thái Web3, mạng lưới tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò then chốt, thu hút nhiều ứng dụng đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng của công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI
Edge AI cho phép tính toán diễn ra tại nguồn phát sinh dữ liệu, đạt được độ trễ thấp, xử lý thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ này đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động. Trong lĩnh vực Web3, chúng tôi gọi đây là DePIN. Web3 nhấn mạnh sự phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN thông qua việc xử lý dữ liệu tại chỗ, tăng cường bảo vệ quyền riêng tư, giảm thiểu rủi ro rò rỉ. Cơ chế kinh tế token gốc của Web3 có thể khuyến khích các nút DePIN cung cấp tài nguyên tính toán, xây dựng hệ sinh thái bền vững.
Hiện nay, DePIN đang phát triển nhanh chóng trong một số hệ sinh thái chuỗi công khai, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được ưa chuộng. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Giá trị thị trường của một số dự án DePIN trên chuỗi công khai đã vượt quá 10 tỷ USD, một số dự án nổi tiếng đã đạt được những tiến bộ đáng kể.
IMO: Mô hình AI phát hành hình thức mới
IMO(Initial Model Offering)Khái niệm sẽ mã hóa token mô hình AI. Trong mô hình truyền thống, các nhà phát triển mô hình AI khó có thể thu được lợi nhuận liên tục từ việc sử dụng sau này, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm khác. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, hạn chế sự công nhận của thị trường và tiềm năng kinh doanh.
IMO đã cung cấp hỗ trợ tài chính mới và phương thức chia sẻ giá trị cho các mô hình AI mã nguồn mở, nhà đầu tư có thể mua token để chia sẻ lợi nhuận từ mô hình trong tương lai. Một số giao thức sử dụng các tiêu chuẩn cụ thể, kết hợp công nghệ oracle AI và OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và cho phép các chủ sở hữu token chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO đã tăng cường sự minh bạch và tin tưởng, khuyến khích sự hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền điện tử, và tiếp thêm động lực cho sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với mức độ chấp nhận của thị trường tăng lên và phạm vi tham gia mở rộng, tính sáng tạo và giá trị tiềm năng của nó đáng được mong đợi.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có khả năng cảm nhận môi trường, suy nghĩ độc lập và hành động để đạt được mục tiêu. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có thể hoạt động như những trợ lý ảo, học hỏi sở thích thông qua tương tác với người dùng và cung cấp các giải pháp cá nhân hóa. Ngay cả khi không có chỉ dẫn rõ ràng, AI Agent cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị mới.
Một số nền tảng ứng dụng gốc AI mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, hình dáng, âm thanh của robot cũng như kết nối với kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, tận dụng công nghệ AI sinh sinh để trao quyền cho cá nhân trở thành nhà sáng tạo siêu việt. Những nền tảng này đã đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp việc nhập vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể thúc đẩy tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm đáng kể chi phí tổng hợp giọng nói. Với AI Agent tùy chỉnh, hiện có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Trong việc kết hợp Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá tầng cơ sở hạ tầng, như thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, lưu trữ mô hình trên chuỗi, cải thiện việc sử dụng hiệu quả sức mạnh tính toán phi tập trung, xác thực các mô hình ngôn ngữ lớn và các vấn đề quan trọng khác. Khi các cơ sở hạ tầng này dần hoàn thiện, sự kết hợp giữa Web3 và AI có khả năng tạo ra một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.