0G:n neljä avainelementtiä On totta, että yksityiskohtaista teknistä sisältöä voi olla vaikea ymmärtää, varsinkin niille, jotka eivät ole kiinnostuneita tekoälystä tai eivät ole insinööriopiskelijoita. Joten ajattelin kirjoittaa suositumman johdannon. 1. 0G-ketju - Tämä on ympäristö, jossa tekoäly toimii. Tässä ympäristössä voit luoda tekoälyagentteja ja kouluttaa heitä muun muassa kehittämään älykkäämpää tekoälyä. Nykyiset lohkoketjut ovat kalliita, hitaita, eivätkä ne voi toimia tietojen tallennusvälineenä tekoälyn kouluttamiseen. Siksi 0G-ketjun tärkein kohta on rakentaa oma ketju näiden olemassa olevien ongelmien ratkaisemiseksi, jolloin tekoälyä voidaan hyödyntää lohkoketjussa. Se ottaa käyttöön modulaarisen ketjurakenteen, joka jakaa komponentit parhaan suorituskyvyn saavuttamiseksi nopeaan nopeuteen, alhaisiin maksuihin ja tietojen tallennusrooleihin. 2. Laskentaverkko - Syy siihen, miksi suuri yleisö käyttää suosittua tekoälyä, on se, että henkilöiden, joilla on vähän tietoa, on vaikea käsitellä tekoälyä suoraan. 0G tekee tästä edullisempaa ja helpommin saatavilla myös ei-asiantuntijoille. Tekoälyn kouluttamisesta käyttäjät maksavat noin 90 % vähemmän kuin todelliset kustannukset ja voivat käyttää sitä helposti ilman erikoisasetuksia. Tekoälylaskelmissa, kuten päättelyssä ja koulutuksessa, käytetään näytönohjaimia, ja 0G palkitsee ne, jotka vuokraavat tietokoneensa näytönohjaimen ominaisuuksia muiden käyttöön. Viime kädessä se yhdistää ne, jotka haluavat käyttää tekoälyä, niihin, jotka tarjoavat tarvittavat resurssit yhdellä markkinapaikalla. 3. Varastointi - Tekoälyn datan määrä on erittäin suuri. Se voi olla yli kymmeniä gigatavuja videoita, kuten CCTV- tai kojelautakameramateriaalia, tai tuhansia alkuperäisiä kuvia, joita käytetään tekoälykoulutukseen. Vaikka se toimii arkistona, olemassa olevilla tallennusratkaisuilla on rajoituksia tietotyypeille (Filecoin) tai ne vaativat korkeita kustannuksia datan koon perusteella, ja ne luottavat palvelimiin, jotka voivat epäonnistua, mikä johtaa tietojen käyttöongelmiin (AWS). Jokaisella olemassa olevalla tallennusratkaisulla on hyvät ja huonot puolensa. Tavoitteena olikin luoda nopea ja edullinen tekoälyyn erikoistunut tiedontallennusratkaisu, jota datatyypit eivät rajoita. Tämä on yksi komponenteista (moduuleista), jotka menevät 0G-ketjuun, nimeltään Storage. 4. Tietojen saatavuus - Tämä on modulaarisen lohkoketjun tärkein osa. Se, miten tietoja käytetään lohkoketjussa, vaikuttaa suoraan kustannuksiin, nopeuteen ja yleiseen suorituskykyyn. 0G:n DA:n tavoitteena on skaalautuvuus ja korkea suorituskyky, joka sopii tekoälyn erikoistuneelle sovellusalueelle. Chainlink-oraakkelien käyttämän menetelmän avulla se käyttää satunnaislukujen luontitekniikkaa nimeltä VRF (Verifiable Random Function) varmistaakseen, että DA:han osallistuvat validoijat eivät tee pahantahtoista yhteistyötä tietoarvojen mitätöimiseksi. Kun suoritin maisterintutkintoani, professorini sanoi aina, että ongelmien ja ratkaisujen esittäminen tällä tavalla resonoi enemmän ihmisten kanssa, joten yritin käyttää tätä lähestymistapaa. Toivon, että tämä auttaa niitä, joiden on vaikea ymmärtää sitä. Aivan kuten kokki tuo parhaat raaka-aineet kaikkialta maasta parhaan maun saamiseksi, voit ymmärtää, että @0G_labs on kehittänyt parhaat komponentit optimaalisen suorituskyvyn saavuttamiseksi! 0 g.