En tant qu’investisseur crypto chevronné avec plus de deux décennies d’expérience à mon actif, je dois admettre que le partenariat entre FLock et io.net est tout simplement révolutionnaire. Le concept de mécanisme de consensus Proof-of-AI (PoAI) a le potentiel de remodeler le paysage des segments de l’IA et du Web3.
La plateforme d’apprentissage de l’IA FLock, et non Flock avec un « l » minuscule, s’est associée à io.net pour créer le tout premier système de vérification de preuve d’IA (PoAI) pour les nœuds d’un réseau informatique distribué. Cette innovation vise à améliorer l’efficacité des calculs d’IA dans de nombreuses applications.
FLock et io.net annoncent un partenariat et dévoilent le concept de preuve d’IA
io.net et FLock, respectivement une plate-forme de gestion de GPU et un service d’apprentissage fédéré de l’IA, ont divulgué des plans pour un partenariat stratégique à long terme. Cette alliance devrait offrir aux secteurs de l’IA et du Web3 une gamme de tout nouveaux outils à des fins de développement et de calcul.
1/ Collaboration passionnante entre @ionet et X FLock : une avancée décisive
Travailler sur la création d’un mécanisme de consensus révolutionnaire de preuve d’intelligence artificielle (PoAI).
Le but? Pour authentifier la fiabilité des nœuds DePIN au sein des réseaux informatiques décentralisés.
Découvrez-en davantage sur cette preuve de travail centrée sur le travail, optimisée par l’IA.
— FLock.io (@flock_io) 29 août 2024
Plus précisément, ils unissent leurs forces pour développer le premier système d’accord de preuve d’intelligence artificielle (PoAI) permettant de vérifier la fiabilité des nœuds fonctionnant au sein d’un réseau informatique distribué.
Grâce à PoAI, les réseaux d’infrastructures physiques décentralisées (DePIN) peuvent authentifier la fiabilité de leurs nœuds en effectuant des missions complexes de formation à l’IA. PoAI est un type de preuve de travail spécialement conçu pour l’IA, canalisant les ressources de vérification vers des projets d’IA précieux. De cette façon, les nœuds peuvent recevoir des récompenses de bloc non seulement de DePIN mais également de réseaux de formation en IA comme IO.net et FLock.io.
Jiahao Sun, fondateur et PDG de FLock, souligne que la prochaine version revêt une importance significative pour les secteurs DePIN, AI et Web3.
Des ressources informatiques fiables sont cruciales à la fois pour les ingénieurs en IA et pour les utilisateurs finaux, et la preuve d’IA (PoAI) sert de base à l’établissement d’une telle confiance. L’infrastructure de calcul constituant l’épine dorsale du développement de l’IA, il est essentiel d’aborder cet aspect en premier. Nous sommes ravis de collaborer avec io.net, un pionnier dans son secteur, pour garantir que nous fournissons des ressources informatiques de premier ordre pour nos efforts d’IA.
Le système qui garantit la fiabilité des nœuds DePIN à l’aide d’une approche décentralisée et intégrée à l’IA comprend un moteur qui génère systématiquement des défis, collecte des réponses et fournit des statistiques pertinentes (telles que la latence, les variations de score, l’exactitude des données) aux nœuds io.net pour prendre des décisions. .
Repousser les barrières de la formation de modèles d’IA avec Web3
Tory Green, PDG et co-fondateur de io.net, est enthousiasmé par le large éventail de possibilités offertes par le dernier partenariat pour appliquer l’intelligence artificielle dans de multiples scénarios.
L’avènement de la preuve d’IA devrait apporter des améliorations significatives aux processus de formation et d’inférence des modèles d’IA dans les systèmes informatiques distribués. Il est probable que les opérateurs de nœuds GPU et la communauté de développement IA/ML au sens large adopteront chaleureusement la preuve de l’IA, car ils anticipent ses avantages.
En tant qu’investisseur en cryptographie qui s’intéresse au domaine de l’intelligence artificielle, j’en suis venu à apprécier l’importance des données synthétiques dans la formation des modèles. Cependant, la tâche de synthétiser et d’affiner 15 000 milliards de jetons, comme le montre la formation LLama3, n’est pas une mince affaire. Par conséquent, FLock Data Generation a conçu une solution intelligente : exploiter les ressources GPU inutilisées pour exécuter l’inférence par lots sur les modèles de langage (LLM) exigés à la fois par le créateur de tâches FLock et le nœud de formation.
À long terme, il est essentiel que les systèmes d’IA distribués utilisant des GPU fonctionnent bien pour que l’IA décentralisée prospère. Cependant, certains individus sans scrupules tentent d’exploiter le système en prétendant à tort qu’ils possèdent plus de puissance de calcul qu’ils n’en ont réellement. Une méthode typique consiste à tromper le réseau en lui faisant croire qu’il dispose d’un plus grand nombre de ressources informatiques.
En tant que chercheur, j’ai été confronté à une préoccupation importante : l’absence de mécanismes de dissuasion puissants pourrait potentiellement conduire les opérateurs de nœuds à agir sans scrupules à la recherche de récompenses sur le réseau, indépendamment de leurs contributions réelles. Vérifier l’intégrité des nœuds est une tâche formidable en raison de la possibilité que des acteurs malveillants puissent fabriquer des représentations de leurs ressources et réclamer des récompenses sans effectuer de véritable travail.
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2024-08-29 19:19