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AIOZ網路將通過開放模型和挑戰來‘賦能’去中心化AI開發者
解密的藝術、時尚和娛樂中心。
深入了解 SCENE
DePIN驅動的生態系統AIOZ AI正在構建一個去中心化的人工智能全棧基礎設施。
AIOZ AI旨在通過爲貢獻者提供更多控制權來"賦能貢獻者",使開發者、研究人員和技術團隊能夠在協作環境中發布、分享和擴展他們的數據集。
在傳統的人工智能模型是在不透明的環境中創建的,缺乏對其方法論的透明度時,AIOZ AI的分布式方法旨在提供具有“更好的效率、安全性和可訪問性”的人工智能計算,AIOZ網路創始人兼首席執行官Erman Tjiputra在Decrypt中表示。
通過AIOZ AI,用戶可以上傳和存儲數據集並訓練他們的模型——根據他們的表現和被他人使用的情況,有可能獲得代幣獎勵。
這得益於AIOZ Network的去中心化物理基礎設施網路(DePIN),超過300,000個設備貢獻了他們的閒置計算能力,用於AI計算、去中心化存儲和內容交付。
目標是讓貢獻者對他們的 AI 資產(如模型和數據集)擁有更多控制權,同時讓創新者更容易部署有利於普通人的 AI 解決方案。
AIOZ AI上已經有幾種模型可供使用,包括圖像到圖像處理模型,如背景去除、背景替換、圖像轉動漫以及視頻轉Canny邊緣。
此外,AIOZ AI 上的 “輕量級且高效” 圖像超分辨率 (SR) 模型能夠從低分辨率輸入重建高保真圖像,這對數字內容創作者和檔案恢復項目來說 “異常有益”,根據 AIOZ Network 的說法。AIOZ AI 模型的潛在未來應用包括爲流媒體平台進行實時視頻升級,以及根據可用帶寬自適應優化圖像質量,還包括能夠執行對象感知圖像銳化和細節恢復的工具。
“通過AIOZ AI,我們正在建立一個以人爲本的人工智能經濟,”Tjiputra說道。“開發者掌控他們的模型和數據集,在社區計算上運行它們,並在他們的工作推動實際應用時解鎖代幣獎勵的潛力。”
AIOZ AI 挑戰賽
AIOZ AI平台的核心特性之一是其AIOZ AI挑戰系統,該系統使任何組織、研究人員或開發人員都可以在生態系統內舉辦競賽。這些挑戰將現實世界的問題轉化爲在網路的去中心化計算層上運行的開放、協作的AI項目。
當前在平台上活躍的挑戰包括建立一個回歸模型,該模型能夠準確預測基於關鍵數據點(包括位置、面積和臥室數量)房屋的最終銷售價格。另一個挑戰是開發一個自然語言處理模型,該模型能夠推斷電影評論是負面的還是正面的。
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AIOZ Network 組織的一個之前的挑戰獎勵用戶爲解決一個緊迫的現實問題所做的努力:面部防僞挑戰鼓勵競爭者創建一個能夠準確區分真實面孔和冒名頂替者的模型,例如那些試圖通過打印照片、3D 面具或深度僞造視頻來獲取帳戶訪問權限的人。由於識別工具現在在金融應用程序中被廣泛使用,AIOZ Network 將對此挑戰的解決方案描述爲“關鍵”。
在某些情況下,AIOZ AI 挑戰的頂級參與者在社區中獲得認可,傑出的解決方案有資格獲得數字獎勵和潛在的代幣獎勵。每個挑戰都包括一個討論部分,在那裏新興開發者可以提出技術問題並交流想法。
根據AIOZ網路,這類舉措是推動構建“萬物智能”的集體努力的一部分——建設者們齊心協力,共同推動人工智能的邊界。 AIOZ網路贊助的帖子
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