io.net se asocia con FLock para lograr nuevos logros en IA

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Como inversor criptográfico experimentado con más de dos décadas de experiencia en mi haber, debo admitir que la asociación entre FLock e io.net es nada menos que revolucionaria. El concepto de mecanismo de consenso de prueba de IA (PoAI) tiene el potencial de remodelar el panorama de los segmentos de IA y Web3.

La plataforma de aprendizaje de IA FLock, no Flock con una ‘l’ minúscula, se ha asociado con io.net para crear el primer sistema de verificación de Prueba de IA (PoAI) para nodos en una red informática distribuida. Esta innovación tiene como objetivo mejorar la eficiencia de los cálculos de IA en numerosas aplicaciones.

FLock e io.net anuncian asociación y adelantan el concepto de prueba de IA

io.net y FLock, una plataforma de gestión de GPU y un servicio federado de aprendizaje de IA, respectivamente, han revelado planes para una asociación estratégica a largo plazo. Se prevé que esta alianza ofrezca a los sectores de IA y Web3 una variedad de herramientas completamente nuevas para fines computacionales y de desarrollo.

1/ Emocionante colaboración entre @ionet y X FLock: un gran avance
Trabajando en la creación de un innovador mecanismo de consenso de prueba de inteligencia artificial (PoAI).
El ¿objetivo? Para autenticar la confiabilidad de los nodos DePIN dentro de redes informáticas descentralizadas.
Descubra más sobre esta prueba de trabajo centrada en el trabajo, impulsada por IA.
— FLock.io (@flock_io) 29 de agosto de 2024

Específicamente, están uniendo fuerzas para desarrollar el sistema de acuerdo inicial de Prueba de Inteligencia Artificial (PoAI) para verificar la confiabilidad de los nodos que funcionan dentro de una red informática distribuida.

A través de PoAI, las redes de infraestructura física descentralizada (DePIN) pueden autenticar la confiabilidad de sus nodos mediante la realización de complejas tareas de entrenamiento de IA. PoAI es un tipo de prueba de trabajo diseñado específicamente para IA, que canaliza recursos de verificación hacia valiosos proyectos de IA. De esta manera, los nodos pueden recibir recompensas en bloque no solo de DePIN sino también de redes de capacitación de IA como IO.net y FLock.io.

Jiahao Sun, fundador y director ejecutivo de FLock, enfatiza que el próximo lanzamiento tiene una relevancia significativa para los sectores DePIN, AI y Web3.

Los recursos informáticos confiables son cruciales tanto para los ingenieros de IA como para los usuarios finales, y la Prueba de IA (PoAI) sirve como base para generar dicha confianza. Dado que la infraestructura informática constituye la columna vertebral del desarrollo de la IA, es esencial abordar este aspecto primero. Estamos encantados de colaborar con io.net, un pionero en su industria, para garantizar que ofrecemos recursos informáticos de primer nivel para nuestros esfuerzos de IA.

El sistema que garantiza la confiabilidad de los nodos DePIN mediante un enfoque descentralizado e integrado con IA presenta un motor que genera constantemente desafíos, recopila respuestas y entrega estadísticas relevantes (como latencia, variaciones de puntuación, precisión de los datos) a los nodos io.net para la toma de decisiones. .

Superando las barreras del entrenamiento de modelos de IA con Web3

Tory Green, director ejecutivo y cofundador de io.net, está entusiasmado con la amplia gama de posibilidades que ofrece la última asociación para aplicar la Inteligencia Artificial en múltiples escenarios.

Se espera que la llegada de la Prueba de IA genere mejoras significativas en los procesos de entrenamiento e inferencia de modelos de IA en los sistemas informáticos distribuidos. Es probable que los operadores de nodos de GPU y la comunidad más amplia de desarrollo de IA/ML adopten calurosamente la prueba de IA, ya que anticipan sus beneficios.

Como inversor en criptomonedas que incursiona en el ámbito de la inteligencia artificial, he llegado a apreciar la importancia de los datos sintéticos en el entrenamiento de modelos. Sin embargo, la tarea de sintetizar y refinar 15 billones de tokens, como se vio en el entrenamiento de LLama3, no es tarea fácil. Por lo tanto, FLock Data Generation ha ideado una solución inteligente: aprovechar los recursos inactivos de la GPU para ejecutar la inferencia por lotes en los modelos de lenguaje (LLM) exigidos tanto por FLock Task Creator como por Training Node.

A largo plazo, es esencial que los sistemas de IA distribuidos que utilizan GPU funcionen bien para que prospere la IA descentralizada. Sin embargo, hay individuos sin escrúpulos que intentan explotar el sistema afirmando falsamente que poseen más poder computacional del que realmente tienen. Un método típico es engañar a la red haciéndole creer que tiene una mayor cantidad de recursos informáticos.

Como investigador, me he encontrado con una preocupación importante: la falta de mecanismos de disuasión sólidos podría llevar a los operadores de nodos a actuar sin escrúpulos en busca de recompensas de la red, independientemente de sus contribuciones reales. Verificar la integridad de los nodos es una tarea formidable debido a la posibilidad de que actores maliciosos puedan fabricar representaciones de sus recursos y reclamar recompensas sin realizar ningún trabajo genuino.

2024-08-29 19:19