Musk cho biết vào ngày 7 rằng chế độ chuyên gia mà ông đang chơi rất khó và 99% các nhân vật đã bị xóa, điều này dường như nhấn mạnh rằng ông rất mạnh mẽ, nhưng cộng đồng tin rằng hoạt động của Musk không phù hợp với tiến độ hiện tại và bị nghi ngờ tìm người thay thế. Và ba ngày sau, cư dân mạng đã đăng ảnh chụp màn hình chế độ chuyên gia 97 của Musk và các nhân vật khác Percy\_Verence khi ông qua đời, đứng thứ bảy trên thế giới vào thời điểm đó. (Tóm tắt: Musk phát sóng trực tiếp "Exile Yami Road 2" bị bắt quả tang gian lận thay túi, phân tích của chuyên gia: nhiều bằng chứng cho thấy có một đội ngũ giúp đào tạo) (Bổ sung lý lịch: Musk gọi Cybertruck là "trạm gốc di động" khẩn cấp cho đám cháy California, triển khai Starlink và WiFi miễn phí) Elon, người giàu nhất thế giới

Tác giả: Revc AI

Nguồn: Trái tim của Vũ trụ Nguyên tố Trong thế giới này, nơi hiệu suất là vua và công nghệ đột phá tạo ra thị trường tỷ đô chỉ trong một đêm, các doanh nghiệp không thể tránh khỏi coi trí tuệ nhân tạo dựa trên mô hình là đồng minh mạnh mẽ. Từ văn bản giống con người được tạo ra bởi ChatGPT của OpenAI, đến việc tạo ra các tác phẩm nghệ thuật dưới dạng gợi ý của DALL-E, chúng ta đã nhìn thấy tương lai: máy móc không chỉ làm việc cùng chúng ta, mà còn có thể dẫn đầu sáng tạo. Vậy tại sao chúng ta không mở rộng nó sang lĩnh vực nghiên cứu và phát triển (R&D)? Cuối cùng, trí tuệ nhân tạo có thể tăng tốc quá trình sáng tạo, thậm chí nhanh hơn cả các nhà nghiên cứu con người và có thể dễ dàng phát hiện ra "sản phẩm bom tấn" tiếp theo, phải không? Tất cả những điều này trong lý thuyết có vẻ rất tốt, nhưng trong thực tế: mong đợi trí tuệ nhân tạo tiếp quản công việc nghiên cứu và phát triển có thể gây ngược lại và thậm chí gây hậu quả thảm khốc. Dù là một doanh nghiệp khởi nghiệp sớm đang tìm kiếm sự phát triển, hay là một công ty bảo vệ

Nội dung quan trọng: Hiện tại, sự kết hợp giữa AI + Tiền điện tử chủ yếu có hai hướng tương đối lớn: sức mạnh tính toán phân tán và ZKML. Bài viết này sẽ phân tích và phản ánh về mạng điện toán phân tán phi tập trung. Theo xu hướng phát triển của các mô hình quy mô lớn AI, tài nguyên sức mạnh điện toán sẽ là chiến trường lớn trong thập kỷ tới và là điều quan trọng nhất đối với xã hội loài người trong tương lai. Nó sẽ không chỉ dừng lại ở cạnh tranh thương mại mà còn trở thành tài nguyên chiến lược cho trò chơi của các cường quốc. Trong tương lai, đầu tư vào cơ sở hạ tầng điện toán hiệu suất cao và dự trữ năng lượng điện toán sẽ tăng theo cấp số nhân. Mạng điện toán phân tán phi tập trung có nhu cầu lớn nhất về đào tạo mô hình AI lớn, nhưng nó cũng phải đối mặt với những thách thức lớn nhất và tắc nghẽn kỹ thuật. Kể cả nhu cầu đồng bộ dữ liệu phức tạp và vấn đề tối ưu hóa mạng. Ngoài ra, quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu cũng là những ràng buộc quan trọng. Mặc dù có một số kỹ thuật hiện có có thể cung cấp các giải pháp sơ bộ, trong các nhiệm vụ đào tạo phân tán quy mô lớn, bằng cách...

Hiện tại, có hai hướng chính cho sự kết hợp giữa AI + Crypto: sức mạnh tính toán phân tán và ZKML; đối với ZKML, vui lòng tham khảo bài viết trước của tôi. Bài viết này sẽ phân tích và phản ánh về mạng điện toán phân tán phi tập trung.

Tài nguyên điện toán sẽ là một chiến trường lớn trong thập kỷ tới, và chúng cũng sẽ là điều quan trọng nhất đối với xã hội loài người trong tương lai.

TL; DR Hiện tại, có hai hướng chính cho sự kết hợp giữa AI + Crypto: sức mạnh tính toán phân tán và ZKML; đối với ZKML, vui lòng tham khảo bài viết trước của tôi. Bài viết này sẽ phân tích và phản ánh về mạng điện toán phân tán phi tập trung. Theo xu hướng phát triển của các mô hình quy mô lớn AI, tài nguyên sức mạnh điện toán sẽ là chiến trường lớn trong thập kỷ tới và là điều quan trọng nhất đối với xã hội loài người trong tương lai. Nó sẽ không chỉ dừng lại ở cạnh tranh thương mại mà còn trở thành tài nguyên chiến lược cho trò chơi của các cường quốc. Trong tương lai, đầu tư vào cơ sở hạ tầng điện toán hiệu suất cao và dự trữ năng lượng điện toán sẽ tăng theo cấp số nhân. Mạng điện toán phân tán phi tập trung có nhu cầu lớn nhất về đào tạo mô hình AI lớn, nhưng nó cũng phải đối mặt với những thách thức lớn nhất và tắc nghẽn kỹ thuật. Kể cả nhu cầu đồng bộ dữ liệu phức tạp và vấn đề tối ưu hóa mạng. Ngoài ra, quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu cũng là những ràng buộc quan trọng. Mặc dù có một số kỹ thuật hiện có có thể cung cấp các giải pháp sơ bộ...

Bối cảnh của sức mạnh tính toán phi tập trung là rất lớn, nhưng những thách thức ở đâu?