VN

Tin tức lớn về Hedera Hashgraph HBAR..... SAM ALTMAN + ẤN ĐỘ + HEDERA!!! Cái quái gì vậy.

#Tiền Điện Tử
2025-08-05 13:0212 Đọc trong giây phút

Giới thiệu nội dung

Video này thảo luận về sự giao thoa giữa AI và blockchain, đặc biệt tập trung vào công nghệ Hideera Hashgraph. Nó khám phá cách công nghệ này hoạt động như một lớp tin cậy cho các ứng dụng AI, nhấn mạnh vai trò tiềm năng của nó trong việc chứng minh nguồn gốc dữ liệu và nâng cao độ tin cậy trong các hệ thống AI. Cuộc trò chuyện làm nổi bật tầm quan trọng của việc tận dụng blockchain để xác minh tính toàn vẹn của dữ liệu đào tạo AI, giải quyết các vấn đề liên quan đến chất lượng dữ liệu, và đảm bảo các đầu ra AI đáng tin cậy. Các nhà sáng lập của Hideera, Mance Harmon và Lehman Bedd, được giới thiệu đang thảo luận về các hợp tác và phát triển trong tương lai trong lĩnh vực này. Video cũng đề cập đến các quan hệ đối tác với các công ty như Nvidia và Intel, phác thảo những nỗ lực hợp tác của họ để tạo ra các giải pháp AI an toàn và hiệu quả. Tổng thể, video trình bày một triển vọng tích cực về cách Hideera Hashgraph và AI có thể hội tụ để thúc đẩy đổi mới trong các ngành công nghiệp trong khi giữ gìn tính toàn vẹn và độ tin cậy của dữ liệu.

Thông tin quan trọng

  • Sự giao thoa giữa công nghệ AI và blockchain, cụ thể là Hideera Hashgraph, là rất quan trọng cho tương lai.
  • Cả AI và blockchain được coi là những công nghệ có tác động mạnh mẽ có thể thúc đẩy nhau và tạo ra một "tầng niềm tin" cho AI.
  • Hideera cung cấp một môi trường đáng tin cậy cho các thuật toán AI, điều này là cần thiết để thiết lập nguồn gốc và quản trị trong các ứng dụng AI.
  • Có những cuộc thảo luận về mối quan hệ giữa trí tuệ nhân tạo sinh sinh và dữ liệu độc hại, nhấn mạnh tầm quan trọng của sự toàn vẹn của dữ liệu huấn luyện.
  • Hashgraph cho phép lưu giữ dữ liệu không thể thay đổi, nâng cao độ tin cậy trong các đầu ra của AI bằng cách xác minh các quá trình đào tạo.
  • Sự hợp tác giữa các cá nhân chủ chốt trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và blockchain có thể dẫn đến những ứng dụng sáng tạo, chẳng hạn như các nền tảng toàn cầu có cấu trúc cho các nhà sáng tạo.

Phân tích dòng thời gian

Từ khóa nội dung

Hideera

Hideera, một công nghệ blockchain, nằm ở giao điểm giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML). Nó cung cấp một lớp tin cậy cho các ứng dụng AI, điều này rất quan trọng để đảm bảo nguồn gốc và quản lý dữ liệu trong các hệ thống AI.

Sự giao thoa giữa AI và Blockchain

Sự giao thoa giữa AI và blockchain là rất quan trọng cho tương lai, cho phép tạo ra các mô hình AI an toàn và đáng tin cậy. Các cuộc thảo luận nhấn mạnh mối quan hệ đối tác giữa Hideera Hashgraph và các công nghệ AI, nhấn mạnh sự tin cậy, độ chính xác của dữ liệu và tiềm năng cho những ảnh hưởng toàn cầu.

Hashgraph

Công nghệ Hashgraph cung cấp một sổ cái phân tán đảm bảo tính không thể thay đổi và xác minh dữ liệu đào tạo AI, từ đó nâng cao niềm tin vào các kết quả của AI. Nó giải quyết các vấn đề như nguồn gốc và quản trị trong các mô hình AI.

Trí tuệ nhân tạo sinh sinh.

Các mối quan tâm liên quan đến các ứng dụng trí tuệ nhân tạo tổng hợp gồm có rủi ro sử dụng ác ý và thách thức trong việc đảm bảo rằng các hệ thống AI học hỏi từ dữ liệu chất lượng. Tầm quan trọng của việc duy trì dữ liệu đáng tin cậy trong các quy trình đào tạo AI được nhấn mạnh.

Hợp tác với những nhà lãnh đạo AI

Những nhân vật nổi bật trong lĩnh vực AI, bao gồm Sam Alman và AR Raman, đang tham gia vào các hợp tác nhằm tận dụng Hideera Hashgraph để phát triển các ứng dụng AI. Các cuộc thảo luận của họ tập trung vào việc sử dụng các công cụ AI một cách sáng tạo và hiệu quả để giải quyết các thách thức thế hệ.

Các câu hỏi và trả lời liên quan

Sự giao thoa giữa Hideera với trí tuệ nhân tạo và học máy là gì?

Sự giao thoa giữa Hideera với trí tuệ nhân tạo và học máy là rất quan trọng vì cả hai đều là công nghệ độc lập đang thay đổi thế giới.

Hashgraph Hideera cung cấp một lớp tin cậy cho AI như thế nào?

Hashgraph Hideera cung cấp một lớp tin cậy cho AI thông qua công nghệ sổ cái phân tán của nó, đảm bảo nguồn gốc đáng tin cậy của các mô hình AI và dữ liệu huấn luyện của chúng.

Hashgraph and Hedera are distributed ledger technologies that have been explored for various applications, including artificial intelligence (AI). Here are some early uses of Hashgraph or Hedera for AI:1. **Data Integrity and Security**: Hashgraph can provide a secure and tamper-proof way to store and validate the data used in AI models. This ensures that the data remains unchanged and trustworthy, which is essential for training accurate AI systems.2. **Decentralized AI Training**: By using Hashgraph, multiple parties can collaboratively train AI models without sharing sensitive data. This allows for improved model accuracy while maintaining privacy, as the data remains with the individual organizations.3. **Transparent AI Decision Making**: With the transparency provided by Hedera's ledger, organizations can trace how AI systems reached a certain decision. This is important for accountability and understanding AI behaviors, especially in critical applications like healthcare or finance.4. **Tokenization of AI Models**: On the Hedera network, developers can create and distribute AI models as tokens, allowing for the monetization and easy sharing of AI technologies across platforms, and providing incentives for contributors.5. **Smart Contracts for AI**: Hashgraph’s smart contract capabilities can be used to automate processes in AI systems, such as managing data access permissions or triggering actions when certain conditions are met, enhancing the efficiency of AI applications.These early use cases suggest a growing interest in applying distributed ledger technologies like Hashgraph and Hedera to improve the efficiency, security, and transparency of AI deployments.

Một số ứng dụng sớm nhất của Hashgraph trong AI bao gồm việc cung cấp nguồn gốc cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu trong quá trình đào tạo AI.

Vai trò của quản trị trong trí tuệ nhân tạo là gì?

Quản trị là điều thiết yếu trong AI vì nó giải quyết các vấn đề như nguồn gốc dữ liệu, trách nhiệm và các cân nhắc đạo đức khi triển khai AI.

Công nghệ sổ cái phân tán có thể cải thiện AI như thế nào?

Công nghệ sổ cái phân tán nâng cao trí tuệ nhân tạo bằng cách cung cấp các bản ghi dữ liệu và quy trình huấn luyện mô hình một cách minh bạch và không thể thay đổi, từ đó tăng cường sự tin cậy và độ tin cậy.

AI và công nghệ blockchain kết hợp với nhau có thể tạo ra nhiều tác động tiềm năng đáng kể. Đầu tiên, sự kết hợp này có thể cải thiện tính minh bạch và bảo mật trong các giao dịch. AI có khả năng phân tích dữ liệu lớn và phát hiện các mẫu, trong khi blockchain cung cấp một sổ cái không thể thay đổi và phân phối thông tin. Điều này sẽ giúp các tổ chức quản lý rủi ro tốt hơn và phát hiện gian lận một cách hiệu quả hơn. Thứ hai, AI có thể tối ưu hóa quy trình và tạo ra các hợp đồng thông minh trên blockchain. Điều này có nghĩa là các giao dịch có thể tự động được thực hiện khi các điều kiện nhất định được đáp ứng, giảm thiểu sự can thiệp của con người. Thêm vào đó, sự kết hợp giữa AI và blockchain có thể thúc đẩy sự đổi mới trong nhiều lĩnh vực, từ tài chính đến y tế. Ví dụ, trong ngành tài chính, AI có thể giúp phân tích xu hướng thị trường và đưa ra quyết định đầu tư, trong khi blockchain có thể đảm bảo rằng các giao dịch được thực hiện an toàn và minh bạch. Cuối cùng, tác động của việc kết hợp AI và blockchain cũng có thể ảnh hưởng đến việc quản lý dữ liệu và quyền riêng tư. Khi dữ liệu cá nhân được lưu trữ an toàn trên blockchain, AI có thể phân tích thông tin mà không cần truy cập trực tiếp vào dữ liệu nhạy cảm, từ đó bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Tóm lại, sự kết hợp của AI và blockchain đem lại nhiều tiềm năng để cải thiện hiệu quả, sự minh bạch và bảo mật trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Sự kết hợp giữa AI và blockchain có thể dẫn đến những tiến bộ trong nhiều lĩnh vực, tạo ra một hệ sinh thái an toàn và hiệu quả hơn trong khi loại bỏ trung gian.

Trong bối cảnh của AI, thuật ngữ 'provenance' đề cập đến nguồn gốc hoặc lịch sử của dữ liệu hoặc thông tin được sử dụng trong quá trình phát triển và vận hành các hệ thống AI.

Trong bối cảnh của trí tuệ nhân tạo, 'nguồn gốc' đề cập đến khả năng truy nguyên dữ liệu và lịch sử đào tạo mô hình AI, đảm bảo rằng nguồn gốc và tính toàn vẹn của dữ liệu có thể được xác minh.

Các công cụ AI có thể giải quyết những thách thức giữa các thế hệ như thế nào?

Các công cụ AI có thể giải quyết những thách thức giữa các thế hệ bằng cách cung cấp các giải pháp đổi mới tận dụng phân tích dữ liệu và tự động hóa để cải thiện quy trình ra quyết định.

Dữ liệu huấn luyện kém có thể gây ra những hệ quả nghiêm trọng trong trí tuệ nhân tạo (AI). Trước hết, nó có thể dẫn đến sự thiên lệch trong các mô hình AI. Nếu dữ liệu huấn luyện không đa dạng hoặc không đại diện cho thực tế, mô hình có thể phát triển thành những nhận thức sai lầm và tạo ra các quyết định không công bằng. Khả năng chính xác của các dự đoán cũng bị ảnh hưởng. Dữ liệu sai lệch hoặc không chính xác có thể làm cho AI đưa ra kết quả sai lầm. Hơn nữa, việc sử dụng dữ liệu không đáng tin cậy có thể làm giảm độ tin cậy và uy tín của hệ thống AI trong mắt người dùng. Các vấn đề liên quan đến đạo đức cũng có thể phát sinh từ dữ liệu huấn luyện kém. Nếu một mô hình AI học từ dữ liệu có chứa các thành kiến hoặc phân biệt đối xử, nó có thể củng cố và gia tăng những vấn đề xã hội này. Cuối cùng, các hệ thống AI được xây dựng trên dữ liệu huấn luyện kém có thể trở nên không thể sử dụng trong các ứng dụng thực tế, dẫn đến thất bại về mặt thương mại. Tóm lại, dữ liệu huấn luyện kém ảnh hưởng đến hiệu suất, độ chính xác và tính đạo đức của các hệ thống AI.

Dữ liệu huấn luyện kém có thể dẫn đến hiệu suất kém hoặc kết quả thiên lệch trong các mô hình AI, nhấn mạnh sự cần thiết của việc quản lý chất lượng dữ liệu một cách nghiêm ngặt.

Tại sao cần có sự giám sát của con người trong đào tạo AI?

Cần có sự giám sát của con người trong việc đào tạo AI để xem xét và xác thực các quy trình ra quyết định của các mô hình AI, đảm bảo sự phù hợp với các tiêu chuẩn đạo đức và các chuẩn mực xã hội.

Thêm gợi ý video

Chia sẻ đến: