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O vídeo discute a interseção entre IA e blockchain, focando especificamente na tecnologia Hideera Hashgraph. Ele explora como essa tecnologia serve como uma camada de confiança para aplicações de IA, enfatizando seu potencial papel em provar a origem dos dados e aumentar a confiança em sistemas de IA. A conversa destaca a importância de aproveitar a blockchain para verificar a integridade dos dados de treinamento da IA, abordando questões relacionadas à qualidade dos dados e garantindo resultados de IA confiáveis. Os fundadores da Hideera, Mance Harmon e Lehman Bedd, estão presentes discutindo colaborações e desenvolvimentos futuros nesse espaço. O vídeo também menciona parcerias com empresas como Nvidia e Intel, delineando seus esforços conjuntos para criar soluções de IA seguras e eficientes. No geral, apresenta uma perspectiva positiva sobre como Hideera Hashgraph e IA podem convergir para impulsionar a inovação em diversos setores, enquanto mantém a integridade e a confiança dos dados.Informações-chave
- A interseção da IA e da tecnologia blockchain, especificamente a Hideera Hashgraph, é crítica para o futuro.
- Tanto a IA quanto a blockchain são vistas como tecnologias impactantes que podem avançar uma à outra e criar uma 'camada de confiança' para a IA.
- Hideera oferece um ambiente confiável para algoritmos de IA, o que é essencial para estabelecer a proveniência e a governança em aplicações de IA.
- Há discussões sobre a relação entre IA generativa e dados maliciosos, enfatizando a importância da integridade dos dados de treinamento.
- Hashgraph permite o registro imutável de dados, aumentando a confiança nas saídas de IA ao verificar os processos de treinamento.
- A colaboração entre indivíduos-chave nos setores de IA e blockchain pode levar a aplicações inovadoras, como plataformas globais estruturadas para criadores.
Análise da Linha do Tempo
Palavras-chave do Conteúdo
Parece que você mencionou "Hideera". Poderia fornecer mais contexto ou detalhes sobre o que gostaria de saber ou traduzir? Estou aqui para ajudar!
Hideera, uma tecnologia de blockchain, está na interseção da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina (AM). Ela fornece uma camada de confiança para aplicações de IA, o que é fundamental para garantir a proveniência e a governança de dados em sistemas de IA.
Interseção entre IA e Blockchain
A interseção da IA e blockchain é vital para o futuro, permitindo modelos de IA seguros e confiáveis. As discussões destacam a parceria entre Hideera Hashgraph e tecnologias de IA, enfatizando confiança, precisão dos dados e o potencial para implicações globais.
Hashgraph
A tecnologia Hashgraph oferece um livro-razão distribuído que garante a imutabilidade e a verificação dos dados de treinamento da IA, aumentando assim a confiança nas saídas da IA. Ela aborda questões como proveniência e governança em modelos de IA.
Inteligência Artificial Generativa
As preocupações em torno das aplicações de IA generativa envolvem riscos de uso malicioso e o desafio de garantir que os sistemas de IA aprendam com dados de qualidade. A importância de manter dados confiáveis nos processos de treinamento de IA é enfatizada.
Colaboração com Líderes em IA
Figuras notáveis em IA, incluindo Sam Alman e AR Raman, estão se envolvendo em colaborações para aproveitar o Hideera Hashgraph para avançar aplicações de IA. Suas discussões se concentram em usar ferramentas de IA de maneira criativa e eficaz para enfrentar desafios geracionais.
Perguntas e respostas relacionadas
Qual é a interseção da Hideera com inteligência artificial e aprendizado de máquina?
Como o Hashgraph Hideera fornece uma camada de confiança para a IA?
Quais são alguns dos primeiros usos do Hashgraph ou Hideera para IA?
Que papel a governança desempenha na IA?
A tecnologia de registro distribuído pode aprimorar a inteligência artificial?
Quais são os impactos potenciais das tecnologias de IA e blockchain juntas?
O que o termo 'proveniência' refere-se no contexto da IA?
Como as ferramentas de IA podem abordar desafios geracionais?
Quais são as implicações de dados de treinamento ruins em IA?
Por que há a necessidade de supervisão humana no treinamento de IA?
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