Illia Polosukhin, cofundadora de NEAR Protocol, dio a conocer recientemente el plan maestro para su laboratorio de I+D de IA NEAR AI. Este plan se divide en tres fases y tiene como objetivo lograr una inteligencia artificial general (AGI) de código abierto y propiedad de los usuarios. Illia Polosukhin tiene una amplia experiencia en el campo de la IA. Fue una de las contribuyentes al proyecto de inteligencia artificial TensorFlow de Google y fue cocreadora de la arquitectura de red neuronal Transformer, que es una importante tecnología subyacente para el procesamiento del lenguaje natural y la IA de hoy. .
La primera etapa de NEAR AI es AI Developer. El objetivo de esta etapa es enseñar programación de máquinas. La segunda etapa es AI Researcher, donde se utilizará AI Developer para enseñar a la máquina a realizar investigaciones. La fase final consiste en aprovechar los investigadores de IA para hacer avanzar la ciencia y avanzar hacia una AGI universal compartida por todos.
Además, NEAR Protocol también lanzó NEAR Tasks, una plataforma de anotación de inteligencia artificial basada en blockchain. En esta plataforma, el demandante de capacitación de modelos (Vendor) puede emitir solicitudes de tareas y cargar materiales de datos básicos, mientras que los usuarios (Taskers) pueden participar en la respuesta de tareas y realizar operaciones manuales como anotaciones de texto y reconocimiento de imágenes. Después de completar la tarea, los usuarios serán recompensados con tokens NEAR y estos datos etiquetados manualmente se utilizarán para entrenar el modelo de IA correspondiente.
Illia Polosukhin enfatizó que el desarrollo de NEAR AI siempre será de código abierto, proporcionando software, conjuntos de datos y modelos a la comunidad en general para seguir desarrollando otros productos. Para lograr esto, requieren una variedad de infraestructura que va más allá de las primitivas centrales de blockchain, incluidas comunicaciones entre pares, datos e inferencias perimetrales, almacenamiento de datos descentralizado, computación privada y más. Todo esto solo es posible participando en todo el ecosistema NEAR y aprovechando la economía de tokens NEAR existente$NEAR #Near格局很大