مؤتمر صحفي للذكاء الاصطناعي في AO: ثلاثة اختراقات رئيسية في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لبروتوكول AO

المؤلف: Kyle_13، المصدر: المؤلف Twitter @kylewmi

شكرًا لكم جميعًا على حضوركم اليوم. لدينا مجموعة من التطورات المثيرة للغاية في تقنية AO لمشاركتها معك. سنقدم عرضًا توضيحيًا أولاً، ثم سنحاول أنا ونيك إنشاء وكيل ذكاء اصطناعي هنا يستخدم نماذج لغوية كبيرة في العقود الذكية للشراء والبيع بناءً على معنويات الدردشة في النظام الذي ستسمع عنه. سنقوم ببنائه من الصفر اليوم في الموقع ونأمل أن تسير الأمور على ما يرام.

نعم، سترى كيفية القيام بكل ذلك بنفسك.

إن التقدم التكنولوجي هنا يضع AO في مستوى يتجاوز أنظمة العقود الذكية الأخرى. لقد كان هذا صحيحًا من قبل، والآن أصبح يشبه أكثر فأكثر كمبيوتر عملاق لامركزي بدلاً من شبكة عقود ذكية تقليدية. ولكنها تحتوي على جميع ميزات شبكة العقود الذكية. لذلك نحن متحمسون جدًا لمشاركة هذا معكم جميعًا. دون مزيد من اللغط، فلنبدأ بالعرض التوضيحي وبعد ذلك سنجري مناقشة وسنبني شيئًا مباشرًا معًا.

مرحبًا بالجميع، شكرًا لحضوركم اليوم. يسعدنا جدًا أن نعلن عن ثلاثة تحديثات فنية رئيسية لبروتوكول AO. يحققون معًا الهدف الكبير المتمثل في دعم نماذج اللغات الكبيرة التي تعمل في بيئة لا مركزية كجزء من العقود الذكية. هذه ليست مجرد نماذج ألعاب، أو نماذج صغيرة، أو نماذج مجمعة في الثنائيات الخاصة بها.

هذا نظام كامل يسمح لك بتشغيل جميع النماذج الرئيسية تقريبًا مفتوحة المصدر ومتوفرة حاليًا. على سبيل المثال، يعمل Llama 3 بعقود ذكية على السلسلة، كما هو الحال مع GPT ونموذج Apple وما إلى ذلك. يعد هذا جهدًا تعاونيًا عبر النظام البيئي بأكمله، حيث تشكل ثلاثة تطورات تكنولوجية رئيسية جزءًا من هذا النظام. لذلك أنا متحمس جدًا لإخباركم بكل شيء عنه.

الوضع العام هو الآن يمكن تشغيل LLM (نموذج اللغة الكبير) في العقود الذكية. ربما تكون قد سمعت عن العملات المشفرة للذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي اللامركزية عدة مرات. في الواقع، باستثناء نظام واحد سنناقشه اليوم، فإن جميع هذه الأنظمة تقريبًا عبارة عن ذكاء اصطناعي مثل أوراكل، أي تشغيل الذكاء الاصطناعي خارج السلسلة ثم وضع نتائج التنفيذ على السلسلة لبعض الأغراض النهائية.

هذا ليس ما نتحدث عنه. نحن نتحدث عن استدلال نموذج لغة كبير كجزء من تنفيذ حالة العقد الذكي. أصبح كل هذا ممكنًا بفضل محرك الأقراص الثابتة AO الذي لدينا وآلية المعالجة المتوازية للغاية لـ AO، مما يعني أنه يمكنك تشغيل الكثير من الحسابات دون التأثير على العمليات المختلفة التي أعمل بها. نعتقد أن هذا سيسمح لنا بإنشاء نظام مالي مستقل وغني جدًا للوكيل.

حتى الآن، في من خلال التمويل اللامركزي (DeFi)، تمكنا بشكل أساسي من جعل تنفيذ المعاملات الأولية غير موثوق به. فالتفاعلات في الألعاب الاقتصادية المختلفة، مثل الإقراض والتبادل، غير جديرة بالثقة. وهذا ليس سوى جانب واحد من المشكلة. إذا كنت تفكر في الأسواق المالية العالمية.

نعم، هناك العديد من البدائيات الاقتصادية التي تعمل بطرق مختلفة. هناك السندات والأسهم والسلع والمشتقات وغيرها. لكن عندما نتحدث حقًا عن الأسواق، فهي ليست هذه فقط، إنها في الواقع طبقة الذكاء. الشخص الذي يقرر الشراء أو البيع أو الاقتراض أو المشاركة في الألعاب المالية المختلفة.

حتى الآن، في النظام البيئي للتمويل اللامركزي، نجحنا في نقل كل هذه الأصول إلى حالة غير موثوقة. لذلك، يمكنك التبادل على Uniswap دون الثقة بمشغلي Uniswap. في الواقع، في الأساس، لا يوجد مشغلين. يتم ترك طبقة الذكاء في السوق خارج السلسلة. لذلك، إذا كنت ترغب في المشاركة في الاستثمار في العملات المشفرة دون إجراء كل الأبحاث والمشاركة بنفسك، فيجب عليك العثور على صندوق.

يمكنك أن تأتمنهم على أموالك، ثم يقومون بعد ذلك بتنفيذ قرارات ذكية وتمريرها إلى التنفيذ الأساسي للشبكة نفسها. نحن نؤمن أنه في AO لدينا بالفعل القدرة على نقل الجزء الذكي من السوق، أي الذكاء الذي يؤدي إلى اتخاذ القرارات، إلى الشبكة نفسها. لذلك قد تكون إحدى الطرق البسيطة للفهم هي تخيل ذلك.

تطبيق لإدارة صندوق التحوط أو المحفظة يمكنك الوثوق به لتنفيذ مجموعة من التعليمات الذكية داخل الشبكة، وبالتالي نقل الطبيعة غير الموثوقة للشبكة إلى عملية صنع القرار. وهذا يعني أن الحساب المجهول، مثل Yolo 420 Trader Number One (متداول جريء وغير رسمي)، يمكنه إنشاء استراتيجية جديدة ومثيرة للاهتمام ونشرها على الشبكة، ويمكنك استثمار رأس مالك فيها دون الوثوق بها فعليًا.

يمكنك الآن إنشاء عوامل مستقلة تتفاعل مع النماذج الإحصائية الكبيرة. والنماذج الإحصائية الكبيرة الأكثر شيوعًا هي نماذج اللغات الكبيرة، التي يمكنها معالجة النص وتوليده. وهذا يعني أنه يمكنك وضع هذه النماذج في عقود ذكية كجزء من استراتيجية طورها شخص لديه فكرة جديدة، وتنفيذها بذكاء في الشبكة.

يمكنك تخيل القيام بذلك بعض تحليل المشاعر الأساسية. على سبيل المثال، قرأت الأخبار وقررت أن هذا هو الوقت المناسب لشراء أو بيع هذه المشتقة. هذا هو الوقت المناسب للقيام بهذا أو ذاك. يمكنك اتخاذ قرارات شبيهة بالقرارات البشرية يتم تنفيذها بطريقة غير موثوقة. هذه ليست مجرد نظرية. لقد أنشأنا عملة ميمي ممتعة تسمى Llama Fed. الفكرة الأساسية هي أنها عبارة عن محاكي ورقي حيث يتم تمثيل مجموعة من اللاما (الألبكة) بواسطة نموذج Llama 3.

إنهم مثل تقاطع بين اللاما ورئيس الاحتياطي الفيدرالي، يمكنك الذهاب إليهم وتطلب منهم إطلاق بعض الرموز، وسوف يقومون بتقييم طلبك. إن نموذج اللغة الكبير في حد ذاته يدير السياسة النقدية، بشكل مستقل تماما ومن دون ثقة. لقد بنيناها، لكن ليس لدينا سيطرة عليها. إنهم يديرون السياسة النقدية ويقررون من يجب أن يتلقى الرموز ومن لا ينبغي له ذلك. يعد هذا تطبيقًا صغيرًا مثيرًا للاهتمام لهذه التكنولوجيا والذي نأمل أن يلهم جميع التطبيقات الأخرى الممكنة في النظام البيئي.

من أجل تحقيق ذلك هذا، يجب علينا إنشاء ثلاث قدرات أساسية جديدة لـ AO، بعضها في طبقة البروتوكول الأساسية والبعض الآخر في طبقة التطبيق. وهذا ليس مفيدًا فقط لتنفيذ نماذج اللغة الكبيرة، ولكنه أيضًا أوسع وأكثر إثارة لمطوري AO. لذلك أنا متحمس لتقديم هذه لكم اليوم.

أول هذه التقنيات الجديدة هو دعم Web Assembly 64 بت. يبدو الأمر وكأنه مصطلح تقني إلى حد ما، لكن لدي طريقة لجعل الجميع يفهمون ما يعنيه. في الأساس، يتيح دعم Web Assembly 64 للمطورين إنشاء تطبيقات تستخدم أكثر من 4 جيجابايت من الذاكرة. سنقدم القيود الجديدة لاحقًا، وهي رائعة جدًا.

إذا لم تكن مطورًا، فيمكنك فهم ذلك بهذه الطريقة: شخص ما يطلب منك كتابة كتاب وأنت متحمس للفكرة، لكنهم يقولون أنه يمكنك كتابة 100 صفحة فقط. لا أكثر ولا أقل. يمكنك التعبير عن الأفكار الموجودة في الكتاب ولكن ليس بطريقة طبيعية وعادية لأن هناك قيود خارجية وعليك أن تراعيها وتغير طريقة كتابتك بما يناسبها.

في النظام البيئي للعقد الذكي، لا يقتصر هذا على 100 صفحة فقط. أود أن أقول إنه يشبه إلى حد ما البناء في إصدار سابق من AO. لدى Ethereum حد ذاكرة يبلغ 48 كيلو بايت، وهو مثل شخص يطلب منك كتابة كتاب يتكون من جملة واحدة فقط، ويمكنك فقط استخدام أفضل 200 كلمة إنجليزية شائعة. إن بناء تطبيقات مثيرة حقًا في هذا النظام أمر صعب للغاية.

ثم سولانا، أنت الوصول إلى 10 ميغابايت من الذاكرة العاملة. ومن الواضح أن هذا تحسن، ولكننا في الأساس نتحدث عن صفحة واحدة. ICP، بروتوكول كمبيوتر الإنترنت، يسمح بدعم 3 جيجابايت من الذاكرة. من الناحية النظرية انها ممتلئة، ولكن كان عليهم أن ينخفضوا إلى 3GB. الآن، مع ذاكرة وصول عشوائي (RAM) بسعة 3 جيجابايت، يمكنك تشغيل الكثير من التطبيقات المختلفة، لكن بالتأكيد لا يمكنك تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الكبيرة. أنها تتطلب تحميل كميات كبيرة من البيانات إلى الذاكرة الرئيسية للوصول السريع. لا يمكن تحقيق ذلك بكفاءة باستخدام ذاكرة وصول عشوائي (RAM) سعة 3 جيجابايت.

عندما أصدرنا AO في فبراير من هذا العام، كان لدينا أيضًا حد للذاكرة يبلغ 4 جيجابايت، والذي نشأ في الواقع من Web Assembly 32. الآن، يختفي حد الذاكرة هذا تمامًا على مستوى البروتوكول. وفي المقابل، الحد الأقصى للذاكرة على مستوى البروتوكول هو 18 إي بي (إكسابايت). هذه كمية هائلة من التخزين.

سوف يستغرق الأمر بعض الوقت حتى يتم استخدام هذا للحساب في الذاكرة بدلاً من وسائط التخزين طويلة المدى. على مستوى التنفيذ، أصبحت وحدات الحوسبة في شبكة AO قادرة الآن على الوصول إلى ذاكرة بسعة 16 جيجابايت، ولكن سيكون من السهل نسبيًا استبدالها بذاكرة أكبر في المستقبل دون تغيير البروتوكول. تعد مساحة 16 جيجابايت أكثر من كافية لتشغيل عمليات حسابية كبيرة لنماذج اللغة، مما يعني أنه يمكنك تنزيل نموذج سعة 16 جيجابايت وتنفيذه على AO اليوم. مثل Llama 3 النسخة غير الكمية من Falcon 3 والعديد من النماذج الأخرى.

يعد هذا مكونًا أساسيًا ضروريًا لبناء نظام حوسبة ذكي قائم على اللغة. والآن أصبح مدعومًا بالكامل عبر السلسلة كجزء من العقود الذكية، وهو ما نعتقد أنه مثير للغاية.

يؤدي هذا إلى إزالة القيود الحسابية الرئيسية لـ AO وأنظمة العقود الذكية اللاحقة. عندما أصدرنا AO في فبراير من هذا العام، ربما لاحظت في الفيديو أننا ذكرنا عدة مرات أن لديك قوة حوسبة غير محدودة، ولكن كان هناك حد لا يزيد عن 4 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي. وهذا هو رفع هذا القيد. نعتقد أن هذا تقدم مثير للغاية، ومساحة 16 جيجابايت كافية لتشغيل أي نموذج ترغب في تشغيله تقريبًا في مجال الذكاء الاصطناعي الحالي.

لقد تمكنا من زيادة الحد الأقصى البالغ 16 غيغابايت دون تغيير البروتوكول، وهو ما سيكون سهلاً نسبيًا في المستقبل ويمثل تحسينًا كبيرًا مقارنة بتشغيل Web Assembly 64 في البداية. وهذا في حد ذاته يعد تقدمًا كبيرًا في قدرات النظام. التقنية الرئيسية الثانية التي تمكن نماذج اللغات الكبيرة من العمل على AO هي WeaveDrive.

يتيح لك WeaveDrive قم بالوصول إلى بيانات Arweave داخل AO مثل محرك الأقراص الثابتة المحلي. هذا يعني أنه يمكنك فتح أي معرف معاملة في AO تمت مصادقته بواسطة وحدة الإرسال وتحميله على الشبكة. بالطبع، يمكنك الوصول إلى هذه البيانات وقراءتها في برنامجك تمامًا مثل الملف الموجود على محرك الأقراص الثابتة المحلي لديك.

نعلم جميعًا، يوجد حاليًا ما يقرب من 6 مليارات معاملة مخزنة على Arweave، لذا فهذه مجموعة بيانات ضخمة للبدء منها. وهذا يعني أيضًا أنه عند إنشاء التطبيقات في المستقبل، سيكون هناك حافز متزايد لتحميل البيانات إلى Arweave، حيث يمكن أيضًا استخدام هذه البيانات في برامج AO. على سبيل المثال، عندما قمنا بإنشاء نموذج لغة كبير يتم تشغيله على Arweave، قمنا بتحميل نماذج بقيمة 1000 دولار تقريبًا إلى الشبكة. ولكن هذا هو مجرد بداية.

بفضل شبكة من العقود الذكية على نظام ملفات محلي، يصبح عدد التطبيقات التي يمكنك إنشاؤها ضخمًا. لذلك هذا مثير للغاية. والأفضل من ذلك أن النظام الذي أنشأناه يسمح لك بتدفق البيانات إلى بيئة التنفيذ. هذا فارق بسيط من الناحية التقنية، لكن يمكنك أن تتخيل العودة إلى تشبيه الكتاب.

قال لك أحدهم، أريد الوصول إلى جزء من البيانات في كتابك. أريد الحصول على رسم تخطيطي من هذا الكتاب. في نظام بسيط، أو حتى في شبكات العقود الذكية الحالية، سيكون هذا بمثابة تحسن كبير، ويمكنك تجربة الكتاب بأكمله. ولكن من الواضح أن هذا ليس فعالا للغاية، خاصة إذا كان هذا الكتاب عبارة عن نموذج إحصائي كبير يحتوي على آلاف الصفحات.

هذا غير فعال للغاية. بدلاً من ذلك، ما نفعله في AO هو السماح لك بقراءة البايتات مباشرة. تذهب مباشرة إلى موقع المخطط في الكتاب، ما عليك سوى نسخ المخطط في التطبيق الخاص بك وتنفيذه. وهذا يحسن بشكل كبير كفاءة النظام. هذا ليس مجرد منتج قابل للتطبيق (MVP)، بل هو آلية كاملة الوصول إلى البيانات ومصممة بشكل جيد. إذًا لديك نظام حوسبة لا نهائي وقرص صلب لا نهائي، وبدمجهما معًا يصبح لديك كمبيوتر فائق السرعة.

لم يتم إنشاء هذا من قبل وهو الآن متاح للجميع بأقل تكلفة. هذا هو المكان الذي يوجد فيه AO الآن ونحن متحمسون جدًا لذلك. يتم تنفيذ النظام أيضًا على مستوى نظام التشغيل. لذلك، جعلنا WeaveDrive بروتوكولًا فرعيًا لـ AO، وهو امتداد لوحدة الحوسبة يمكن لأي شخص تحميله. وهذا أمر مثير للاهتمام لأن هذا هو التوسع الأول من نوعه.

يتمتع AO دائمًا بالقدرة على إضافة امتدادات إلى بيئة التنفيذ لديك. تمامًا كما لو كان لديك جهاز كمبيوتر وتريد توصيل المزيد من الذاكرة، أو توصيل بطاقة رسومات، فإنك تضع وحدة فعليًا في النظام. يمكنك القيام بذلك باستخدام وحدات حساب AO، وهذا ما نفعله هنا. لذا، على مستوى نظام التشغيل، لديك الآن محرك أقراص ثابت، وهو مجرد نظام ملفات يمثل مخزن البيانات.

وهذا يعني أنه لا يمكنك فقط الوصول إلى هذه البيانات داخل AO، وإنشاء التطبيقات بالطريقة المعتادة، ولكن يمكنك بالفعل الوصول إليها من أي تطبيق يتم إحضاره إلى الويب. لذا فهذه قدرة قابلة للتطبيق على نطاق واسع ويمكن لأي شخص الوصول إليها في النظام، بغض النظر عن اللغة التي يكتب بها، Rust، C، Lure، Solidity، وما إلى ذلك، كما لو كانت ميزة أصلية للنظام. عند بناء هذا النظام، أجبرنا أيضًا على إنشاء بروتوكولات فرعية، مما أدى إلى إنشاء طرق لوحدات الحوسبة الأخرى لتوسيع نطاقها حتى يتمكن الآخرون من بناء أشياء مثيرة في المستقبل.

الآن بعد أن أصبح لدينا القدرة على تشغيل العمليات الحسابية على مجموعات الذاكرة من أي حجم، وتحميل البيانات من الشبكة إلى العمليات داخل AO، فإن السؤال التالي هو كيفية إجراء الاستدلال نفسه.

نظرًا لأننا اخترنا إنشاء AO على Web Assembly باعتباره الجهاز الظاهري الأساسي، فقد كان من السهل نسبيًا تجميع التعليمات البرمجية الموجودة وتشغيلها في تلك البيئة. نظرًا لأننا قمنا ببناء WeaveDrive بحيث يتم عرضه كنظام ملفات على مستوى نظام التشغيل، فإن تشغيل Llama.cpp (محرك استدلال نموذج لغة واسع النطاق مفتوح المصدر) على النظام يعد في الواقع أمرًا سهلاً نسبيًا.

هذا مثير للإعجاب للغاية كن متحمسًا لأنه يعني أنه لا يمكنك تشغيل محرك الاستدلال هذا فحسب، بل العديد من المحركات الأخرى بسهولة. ولذلك، فإن المكون الأخير لتمكين نماذج اللغة الكبيرة من العمل داخل AO هو محرك استدلال نماذج اللغة الكبيرة نفسه. لقد قمنا بنقل نظام يسمى Llama.cpp، والذي يبدو غامضًا بعض الشيء، ولكنه في الواقع بيئة تنفيذ النماذج مفتوحة المصدر الرائدة حاليًا.

يعمل هذا مباشرة ضمن عقد AO الذكي، وهو في الواقع سهل نسبيًا بمجرد أن تكون لدينا القدرة على الحصول على أي كمية من البيانات في النظام ثم تحميل أي كمية من البيانات من Arweave.

ولجعل ذلك ممكنًا، فإننا نعمل أيضًا مع ملحق حسابي يسمى SIMD (بيانات متعددة للتعليمات الفردية)، والذي يسمح لك بتشغيل هذه النماذج بشكل أسرع. لذلك قمنا بتمكين هذه الميزة أيضًا. هذا يعني أن هذه النماذج تعمل حاليًا على وحدة المعالجة المركزية، ولكن بسرعة كبيرة. إذا كان لديك حساب غير متزامن، فيجب أن يناسب حالة الاستخدام الخاصة بك. أشياء مثل قراءة الإشارات الإخبارية ومن ثم تحديد الصفقات التي سيتم تنفيذها تعمل بشكل جيد في ظل النظام الحالي. ولكن لدينا أيضًا بعض الترقيات المثيرة التي سنتحدث عنها قريبًا، فيما يتعلق بآليات التسريع الأخرى، مثل استخدام وحدات معالجة الرسومات لتسريع استنتاج نماذج اللغة الكبيرة.

Llama.cpp مسموح به لا تقوم فقط بتحميل Llama 3، النموذج الرائد لـ Meta، ولكن يمكنك أيضًا تحميل العديد من النماذج الأخرى، في الواقع يمكن تشغيل حوالي 90٪ أكثر من النماذج التي يمكنك تنزيلها من موقع الويب الخاص بالنماذج مفتوحة المصدر Hugging Face داخل النظام، من GPT -2 إذا كنت ترغب في ذلك، إلى 253 ومونيه، وهو نظام نموذج اللغة واسع النطاق الخاص بشركة Apple، بالإضافة إلى العديد من النماذج الأخرى. إذن لدينا الآن إطار العمل لتحميل أي نموذج من Arweave، باستخدام القرص الصلب لتحميل النموذج الذي أريد تشغيله في النظام. تقوم بتحميلها، فهي مجرد بيانات عادية، وبعد ذلك يمكنك تحميلها في عملية AO وتنفيذها والحصول على النتائج والعمل بالطريقة التي تريدها. نعتقد أن هذه حزمة تتيح تطبيقات ممكنة لم تكن ممكنة في الأنظمة البيئية للعقود الذكية السابقة، وحتى لو كانت ممكنة الآن، فإن مقدار التغييرات الهيكلية في الأنظمة الحالية مثل Solana كان من الممكن أن يكون غير متوقع وليس في مساره على صورة. لذا، لكي نعرض لك هذا ونجعله حقيقيًا وسهل الفهم، قمنا بإنشاء جهاز محاكاة، Llama Fed. الفكرة الأساسية هي أن نحصل على لجنة من أعضاء بنك الاحتياطي الفيدرالي من اللاما، سواء من حيث كونهم نموذج ميتا لاما 3 أو من حيث كونهم رئيسًا لمجلس الاحتياطي الفيدرالي.

ونقول لهم أيضًا أنهم لاما، مثل آلان جرينسبان أو رئيس الاحتياطي الفيدرالي. يمكنك الدخول إلى هذه البيئة الصغيرة.

سيكون بعض الأشخاص على دراية بهذه البيئة، في الواقع إنها مثل التجمع الذي نعمل عليه اليوم، يمكنك التحدث إلى اللاما واطلب منهم أن يعطوك بعض الرموز المميزة لمشروع مثير للاهتمام للغاية، وسوف يفعلون ذلك يعتمد على طلبك ويحدد ما إذا كان سيتم إعطاء الرموز المميزة لك. لذلك تقوم بحرق بعض رموز Arweave، ورموز wAR (المقدمة من فريق AOX)، ويعطونك رموزًا بناءً على ما إذا كانوا يعتقدون أن اقتراحك جيد أم لا. إذن هذه عملة ميمي ذات سياسة نقدية مستقلة تمامًا وذكية. وفي حين أن هذا شكل بسيط من أشكال الذكاء، إلا أنه لا يزال مثيرًا للاهتمام. وسوف يقوم بتقييم مقترحاتك واقتراحات الآخرين، وإدارة السياسة النقدية. ومن خلال تحليل عناوين الأخبار واتخاذ قرارات ذكية أو التفاعل مع دعم العملاء وإعادة القيمة، يمكن الآن تحقيق كل هذا ضمن العقود الذكية. سوف يظهر لك إليوت الآن.

مرحبًا بالجميع، أنا إنه إليوت، واليوم سأعرض لكم Llama Land، وهو عالم مستقل على السلسلة يعمل داخل AO، مدعوم بنموذج Llama 3 مفتوح المصدر من Meta.

المحادثة التي نراها هنا تدور حول أكثر من مجرد اللاعبين الحوار بين اللاما الرقمية المستقلة تمامًا.

على سبيل المثال، هذا اللاما هي الإنسانية.

ولكن هذه اللاما هي الذكاء الاصطناعي على السلسلة.

يحتوي هذا المبنى على اللاما. إنه مثل الاحتياطي الفيدرالي، لكن بالنسبة لحيوان اللاما.

يدير بنك اللاما الفيدرالي أول سياسة نقدية تعتمد على الذكاء الاصطناعي في العالم ويقوم بصك رموز اللاما.

هذا الرجل هو اللاما ملِك. يمكنك تزويده برموز Arweave المميزة (wAR) وكتابة طلب للحصول على بعض رموز Llama.

Llama King AI Club قم بتقييم وتحديد ما إذا كنت تريد منح رموز اللاما أم لا. إن السياسة النقدية لشركة Llamafed مستقلة تمامًا وليس لها أي إشراف بشري. كل وكيل في العالم وكل غرفة بحد ذاتها عبارة عن عملية متسلسلة على AO.

يبدو أن King Llama قد منحنا بعض الرموز المميزة وإذا نظرت إلى محفظة ArConnect الخاصة بي، فيمكنني أن أرى أنها موجودة بالفعل. جيد. Llama Land هو أول عالم يعتمد على الذكاء الاصطناعي يتم تنفيذه على AO. هذا هو إطار العمل لبروتوكول جديد يسمح لأي شخص ببناء عالمه المستقل الخاص به، مع الحد الوحيد وهو خيالك. يتم تنفيذ كل هذا بنسبة 100% على السلسلة وهو ممكن فقط على AO.

شكرًا إليوت. إن ما رأيتموه للتو ليس مجرد نموذج لغوي كبير يشارك في صنع القرار المالي وإدارة نظام مستقل للسياسة النقدية. لا توجد أبواب خلفية، وليس لدينا سيطرة عليها، كل هذا يديره الذكاء الاصطناعي نفسه. ترى أيضًا كونًا صغيرًا، مكانًا يمكنك المشي فيه في الفضاء المادي، حيث يمكنك الذهاب والتفاعل مع البنية التحتية المالية. نعتقد أن هذا أكثر من مجرد عرض توضيحي صغير ممتع.

توجد في الواقع بعض الأشياء المثيرة للاهتمام هنا، وهي أماكن تجمع الأشخاص الذين يستخدمون منتجات مالية مختلفة. نرى في نظام DeFi البيئي أنه إذا أراد شخص ما المشاركة في مشروع ما، فعليه أولاً التحقق من ذلك على Twitter ثم الانتقال إلى موقع الويب للمشاركة في اللعبة الأصلية الأساسية.

ثم ينضمون إلى Telegram قناة جماعية أو Discord أو الدردشة مع مستخدمين آخرين على Twitter. التجربة لا مركزية للغاية، حيث نتنقل جميعًا بين التطبيقات المختلفة. إحدى الأفكار المثيرة للاهتمام التي نجربها هي إذا كان لديك واجهة مستخدم لتطبيقات DeFi هذه التي تسمح لمجتمعهم بالاجتماع معًا والمشاركة في إدارة هذه المساحة المستقلة التي يصلون إليها بشكل جماعي لأنها تطبيق شبكة دائم يمكنه الانضمام إلى الخبرة.

تخيل أنه يمكنك الذهاب إلى مكان يشبه دار المزادات والدردشة مع مستخدمين آخرين أعجبوا بالبروتوكول. يمكنك بشكل أساسي الدردشة مع مستخدمين آخرين عندما يكون هناك نشاط في عملية الآلية المالية على AO. يتم الجمع بين الجوانب المجتمعية والاجتماعية مع الجزء المالي للمنتج.

نعتقد أن هذا أمر مثير للاهتمام للغاية وقد يكون له آثار أوسع نطاقًا. هذا هو المكان الذي تقوم فيه ببناء وكيل ذكاء اصطناعي مستقل يتجول في عالم Arweave، ويتفاعل مع التطبيقات المختلفة والمستخدمين الذين يكتشفهم. لذا، إذا كنت تقوم ببناء metaverse، فإن أول شيء تفعله عند إنشاء لعبة عبر الإنترنت هو إنشاء شخصيات غير قابلة للعب (شخصيات غير لاعبين). هنا، يمكن أن تكون الشخصيات غير القابلة للعب عامة.

لديك نظام ذكي يتجول ويتفاعل مع البيئة، لذلك لا تواجه مشكلة التشغيل البارد للمستخدم. يمكن أن يكون لديك وكلاء مستقلين يحاولون كسب المال لأنفسهم، ويحاولون تكوين صداقات، ويتفاعلون مع البيئة مثل مستخدمي DeFi العاديين. كنا نظن أنه كان مضحكا جدا، إذا كان غريبا بعض الشيء. سوف نرى.

من الآن فصاعدا، نرى أيضًا فرصًا لتسريع تنفيذ نماذج اللغة الكبيرة في AO. لقد تحدثت سابقًا عن مفهوم قياس وحدة الحساب. هذه هي الطريقة التي بنينا بها WeaveDrive.

لا تتوقف عند هذا الحد فحسب باستخدام WeaveDrive، يمكنك إنشاء أي نوع من الامتدادات لبيئة حوسبة AO. هناك مشروع نظام بيئي مثير للغاية يعمل على حل هذه المشكلة لتنفيذ نموذج لغة كبير مُسرَّع بواسطة GPU، وهو شبكة Apus. سأدعهم يشرحون.

مرحبًا، أنا ماتيو. اليوم أنا متحمس لتقديم شبكة Apus. تلتزم Apus Network ببناء شبكة GPU لا مركزية وغير موثوقة.

نحن نقدم امتداد AO مفتوح المصدر من خلال الاستفادة من التخزين الدائم على السلسلة لـ Arweave، وتوفير بيئة تنفيذ محددة لوحدات معالجة الرسومات، وتوفير نموذج حوافز اقتصادية للذكاء الاصطناعي اللامركزي باستخدام رموز AO وAPUS. ستستخدم Apus Network عقد تعدين GPU لإجراء تدريب نموذجي مثالي وغير موثوق به بشكل تنافسي يعمل على Arweave وAO. وهذا يضمن حصول المستخدمين على إمكانية الوصول إلى أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي بأفضل الأسعار. يمكنك متابعة تقدمنا ​​على X (Twitter) @apus_network. شكرًا.

هذا هو AO اليوم الوضع الحالي للذكاء الاصطناعي على الإنترنت. يمكنك تجربة Llama Fed ومحاولة إنشاء تطبيقات عقود ذكية بناءً على نماذج لغوية كبيرة بنفسك. نعتقد أن هذه هي بداية إدخال معلومات السوق في بيئات التنفيذ اللامركزية. نحن متحمسون جدًا لهذا الأمر ونتطلع إلى رؤية ما سيحدث بعد ذلك. شكرًا لكم جميعًا على مشاركتكم اليوم وأتطلع إلى التواصل معكم مرة أخرى.