اليوم سنتحدث عن تفاصيل مقابلة مايكل هاينريش، المؤسس المشارك لـ 0G Labs، في الندوة التي نظمتها DL Research حول تطوير دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 @0G_labs
أشار المؤسس المشارك لـ 0G Labs @michaelh_0g إلى أن تحقيق التعاون بين وكلاء الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل أساسي على التنسيق على نطاق واسع، ويعتقد أن البنية التحتية التقليدية للكتل تعاني من اختناقات واضحة لأنها لا تستطيع معالجة تدفقات البيانات عالية السرعة بحجم جيجابايت. ولكن 0G Labs حققت اختراقًا رئيسيًا من خلال إدخال تقنية الترميز المحيطي المعززة بوحدات معالجة الرسوميات، والتي قادرة على تشفير البيانات الضخمة بشكل متوزع ومعالجتها بشكل متوازي، مما يعزز من قابلية استخدام البيانات بشكل كبير مع زيادة كبيرة في قدرة النظام على المعالجة، مما يمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من الحصول على سياقات موثوقة في الوقت الفعلي وإجراء قرارات معقدة.
بالإضافة إلى الابتكار في الهيكل التكنولوجي، ذكر مايكل هاينريش أن 0G Labs صممت نموذج تحفيزي جديد وهو "إثبات الوصول العشوائي" (Proof of Random Access) لتشجيع مشغلي العقد على تقديم خدمات بيانات مستقرة وموثوقة، حيث تؤسس هذه الآلية لأساس بيانات قوي لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال تحقيق قابلية التحقق والموثوقية لسلوك العقد في بيئة لامركزية.
ميخائيل هاينريش يوضح أكثر أننا نتجه نحو عصر من الوكلاء الخفيفين للذكاء الاصطناعي الذين يعملون معًا بملايين الوحدات، حيث أن متطلبات حجم البيانات والسرعة الزمنية وتعقيد الهيكل ستتجاوز بكثير قدرة النموذج الواحد الحالي، وما تم بناؤه بواسطة 0G Labs هو بنية تحتية أساسية للبيانات تدعم الأداء العالي وقابلية التوسع العالية والتشغيل البيني القوي.
من خلال الاختراقات التكنولوجية الأساسية وتصميم الآليات الاقتصادية بعناية، لا تعمل 0G Labs فقط على دفع الذكاء الاصطناعي من معالجة البيانات بشكل سلبي إلى مخرجات ذكية نشطة، بل تساهم أيضًا في تطوير مجال تقاطع Web3 والذكاء الاصطناعي نحو اتجاه أكثر انفتاحًا وتعاونًا.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
اليوم سنتحدث عن تفاصيل مقابلة مايكل هاينريش، المؤسس المشارك لـ 0G Labs، في الندوة التي نظمتها DL Research حول تطوير دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 @0G_labs
أشار المؤسس المشارك لـ 0G Labs @michaelh_0g إلى أن تحقيق التعاون بين وكلاء الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل أساسي على التنسيق على نطاق واسع، ويعتقد أن البنية التحتية التقليدية للكتل تعاني من اختناقات واضحة لأنها لا تستطيع معالجة تدفقات البيانات عالية السرعة بحجم جيجابايت. ولكن 0G Labs حققت اختراقًا رئيسيًا من خلال إدخال تقنية الترميز المحيطي المعززة بوحدات معالجة الرسوميات، والتي قادرة على تشفير البيانات الضخمة بشكل متوزع ومعالجتها بشكل متوازي، مما يعزز من قابلية استخدام البيانات بشكل كبير مع زيادة كبيرة في قدرة النظام على المعالجة، مما يمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من الحصول على سياقات موثوقة في الوقت الفعلي وإجراء قرارات معقدة.
بالإضافة إلى الابتكار في الهيكل التكنولوجي، ذكر مايكل هاينريش أن 0G Labs صممت نموذج تحفيزي جديد وهو "إثبات الوصول العشوائي" (Proof of Random Access) لتشجيع مشغلي العقد على تقديم خدمات بيانات مستقرة وموثوقة، حيث تؤسس هذه الآلية لأساس بيانات قوي لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال تحقيق قابلية التحقق والموثوقية لسلوك العقد في بيئة لامركزية.
ميخائيل هاينريش يوضح أكثر أننا نتجه نحو عصر من الوكلاء الخفيفين للذكاء الاصطناعي الذين يعملون معًا بملايين الوحدات، حيث أن متطلبات حجم البيانات والسرعة الزمنية وتعقيد الهيكل ستتجاوز بكثير قدرة النموذج الواحد الحالي، وما تم بناؤه بواسطة 0G Labs هو بنية تحتية أساسية للبيانات تدعم الأداء العالي وقابلية التوسع العالية والتشغيل البيني القوي.
من خلال الاختراقات التكنولوجية الأساسية وتصميم الآليات الاقتصادية بعناية، لا تعمل 0G Labs فقط على دفع الذكاء الاصطناعي من معالجة البيانات بشكل سلبي إلى مخرجات ذكية نشطة، بل تساهم أيضًا في تطوير مجال تقاطع Web3 والذكاء الاصطناعي نحو اتجاه أكثر انفتاحًا وتعاونًا.