El psicólogo Jung propuso el concepto de inconsciente colectivo en la psicología, y su teoría y escuela se basan en esta estructura. Jung cree que en la base de la sociedad humana hay un inconsciente colectivo, este inconsciente colectivo es compartido por todos los seres humanos y no proviene de la experiencia personal, sino de los genes hereditarios humanos y de la conciencia y los arquetipos comunes creados colectivamente en el pasado. Estas conciencias colectivas afectan el desarrollo futuro de individuos y grupos, pero también pueden transmitir errores y afectar la transmisión de conocimientos, obstaculizando el desarrollo de la sociedad civilizada.
Esto demuestra la importancia del gráfico de conocimiento descentralizado (DKG por sus siglas en inglés) para verificar la fuente de los datos, los derechos de autor y el valor de la integridad a través de blockchain.
La generación de IA ha estado floreciendo en varios campos, pero aún tiene muchas deficiencias, lo que afecta gravemente al desarrollo futuro de la inteligencia artificial en diversos campos. Para preparar la generación de IA para hacer frente a cambios sociales a gran escala, es necesario limitar las ilusiones, prejuicios y juicios erróneos de la inteligencia artificial, y eliminar la violación de la propiedad intelectual.
El mapa de inteligencia artificial descentralizada proporciona fuentes de información a través de la salida del modelo, garantiza la verificabilidad de la información presentada y respeta la propiedad y origen de los datos para abordar las áreas en las que la IA es insuficiente.
El equipo de desarrollo de OriginTrail, Trace Labs, se ha unido al programa NVIDIA Inception con la esperanza de lograr una red de inteligencia artificial verificable descentralizada (DKG) que cree Internet verificable (Verifiable Internet).
Trace Labs ha implementado gráficos de conocimiento de inteligencia artificial descentralizada en cadenas de suministro, atención médica, construcción, deportes, aviación, etc., y la cooperación con Nvidia puede combinar perfectamente la inteligencia artificial con la cadena de bloques.
¿Cómo Trace Labs y Nvidia están construyendo un gráfico de conocimiento de IA descentralizado?
Origin Trail colabora en el gráfico de conocimiento descentralizado (DKG) desarrollado por su propio equipo técnico y la IA generada por NVIDIA para crear un "gráfico de conocimiento de IA descentralizado".
Retrieval Augmented Generation (abreviado como RAG) es un mecanismo de generación de texto mejorado y ampliado con recuperación de información, que proporciona una fuente de conocimiento verificable y confiable. RAG es una técnica que permite a los modelos de aprendizaje automático extraer información relevante de bases de datos externas antes de generar la salida, con el fin de mejorar la precisión de las respuestas y la relevancia del contexto.
La RAG (dRAG) es una versión avanzada de RAG, que permite que los datos existan en forma de activos de conocimiento (Knowledge Assets) a través del grafo de conocimiento descentralizado de OriginTrail, cada activo tiene su identidad y propiedad específicas, garantizando la trazabilidad, integridad y propiedad de los datos, lo que puede mejorar significativamente la precisión y confiabilidad del modelo GenAI.
dRAG mejora el sistema RAG mediante el uso de un gráfico de conocimiento descentralizado (DKG). Cada activo de conocimiento contiene datos de gráficos y embebidos vectoriales, pruebas de inmutabilidad, identificadores descentralizados (DID) y NFT de propiedad. Al conectarse a un DKG sin permiso, se habilitará la estructura del gráfico de conocimiento que permite la combinación de redes neuronales y simbólicas con inteligencia artificial, mejorando los modelos de IA mediante entradas precisas.
Los propietarios de activos de conocimiento pueden gestionar el acceso a los datos en el repositorio de activos de conocimiento, y a través de la cadena de bloques con propiedades verificables e inmutables, cada mensaje de conocimiento en DKG tiene un certificado de cifrado para garantizar que no se haya alterado desde su publicación.
El programa de desarrollo de NVIDIA Inception y Trace Labs
Nvidia y Trace Labs colaboran en el desarrollo de una inteligencia artificial descentralizada con un gráfico de conocimiento, brindando oportunidades de inversión en capital de riesgo. El proyecto Inception también incluye la incorporación a la Academia de Aprendizaje Profundo de NVIDIA y al Foro de Desarrolladores de NVIDIA, lo que permite a Trace Labs colaborar con NVIDIA para promover la construcción de un ecosistema descentralizado de inteligencia artificial.
Si se dice que la sociedad humana tiene un inconsciente colectivo, entonces la inteligencia artificial también tiene un inconsciente colectivo AI, que puede redefinir los cambios que la inteligencia artificial puede traer a la sociedad humana.
La aplicación de la escena de la inteligencia artificial descentralizada de la base de conocimientos es un agente de IA que utiliza la conciencia colectiva a gran escala de la red para obtener conocimientos de una base de conocimientos compartida pero con soberanía, lo que significa que la inteligencia artificial puede proporcionar una interacción coherente y precisa con contexto sin comprometer la privacidad y la integridad de los datos, permitiendo a cada profesional establecer un ecosistema de agentes de IA confiable.
La aplicación de la inteligencia artificial descentralizada del conocimiento gráfico utiliza la supercomputadora de Nvidia para procesar miles de millones de activos de conocimiento, sentando las bases para la descentralización científica.
Este artículo de Trace Labs se une al programa Inception de Nvidia para colaborar en la promoción de mapas de conocimiento AI descentralizados. Apareció por primera vez en noticias de la cadena ABMedia.
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
Trace Labs se une al programa de inicio de NVIDIA para promover la gráfica de conocimiento de IA descentralizada
El psicólogo Jung propuso el concepto de inconsciente colectivo en la psicología, y su teoría y escuela se basan en esta estructura. Jung cree que en la base de la sociedad humana hay un inconsciente colectivo, este inconsciente colectivo es compartido por todos los seres humanos y no proviene de la experiencia personal, sino de los genes hereditarios humanos y de la conciencia y los arquetipos comunes creados colectivamente en el pasado. Estas conciencias colectivas afectan el desarrollo futuro de individuos y grupos, pero también pueden transmitir errores y afectar la transmisión de conocimientos, obstaculizando el desarrollo de la sociedad civilizada.
Esto demuestra la importancia del gráfico de conocimiento descentralizado (DKG por sus siglas en inglés) para verificar la fuente de los datos, los derechos de autor y el valor de la integridad a través de blockchain.
La generación de IA ha estado floreciendo en varios campos, pero aún tiene muchas deficiencias, lo que afecta gravemente al desarrollo futuro de la inteligencia artificial en diversos campos. Para preparar la generación de IA para hacer frente a cambios sociales a gran escala, es necesario limitar las ilusiones, prejuicios y juicios erróneos de la inteligencia artificial, y eliminar la violación de la propiedad intelectual.
El mapa de inteligencia artificial descentralizada proporciona fuentes de información a través de la salida del modelo, garantiza la verificabilidad de la información presentada y respeta la propiedad y origen de los datos para abordar las áreas en las que la IA es insuficiente.
El equipo de desarrollo de OriginTrail, Trace Labs, se ha unido al programa NVIDIA Inception con la esperanza de lograr una red de inteligencia artificial verificable descentralizada (DKG) que cree Internet verificable (Verifiable Internet).
Trace Labs ha implementado gráficos de conocimiento de inteligencia artificial descentralizada en cadenas de suministro, atención médica, construcción, deportes, aviación, etc., y la cooperación con Nvidia puede combinar perfectamente la inteligencia artificial con la cadena de bloques.
¿Cómo Trace Labs y Nvidia están construyendo un gráfico de conocimiento de IA descentralizado?
Origin Trail colabora en el gráfico de conocimiento descentralizado (DKG) desarrollado por su propio equipo técnico y la IA generada por NVIDIA para crear un "gráfico de conocimiento de IA descentralizado".
Retrieval Augmented Generation (abreviado como RAG) es un mecanismo de generación de texto mejorado y ampliado con recuperación de información, que proporciona una fuente de conocimiento verificable y confiable. RAG es una técnica que permite a los modelos de aprendizaje automático extraer información relevante de bases de datos externas antes de generar la salida, con el fin de mejorar la precisión de las respuestas y la relevancia del contexto.
La RAG (dRAG) es una versión avanzada de RAG, que permite que los datos existan en forma de activos de conocimiento (Knowledge Assets) a través del grafo de conocimiento descentralizado de OriginTrail, cada activo tiene su identidad y propiedad específicas, garantizando la trazabilidad, integridad y propiedad de los datos, lo que puede mejorar significativamente la precisión y confiabilidad del modelo GenAI.
dRAG mejora el sistema RAG mediante el uso de un gráfico de conocimiento descentralizado (DKG). Cada activo de conocimiento contiene datos de gráficos y embebidos vectoriales, pruebas de inmutabilidad, identificadores descentralizados (DID) y NFT de propiedad. Al conectarse a un DKG sin permiso, se habilitará la estructura del gráfico de conocimiento que permite la combinación de redes neuronales y simbólicas con inteligencia artificial, mejorando los modelos de IA mediante entradas precisas.
Los propietarios de activos de conocimiento pueden gestionar el acceso a los datos en el repositorio de activos de conocimiento, y a través de la cadena de bloques con propiedades verificables e inmutables, cada mensaje de conocimiento en DKG tiene un certificado de cifrado para garantizar que no se haya alterado desde su publicación.
El programa de desarrollo de NVIDIA Inception y Trace Labs
Nvidia y Trace Labs colaboran en el desarrollo de una inteligencia artificial descentralizada con un gráfico de conocimiento, brindando oportunidades de inversión en capital de riesgo. El proyecto Inception también incluye la incorporación a la Academia de Aprendizaje Profundo de NVIDIA y al Foro de Desarrolladores de NVIDIA, lo que permite a Trace Labs colaborar con NVIDIA para promover la construcción de un ecosistema descentralizado de inteligencia artificial.
Si se dice que la sociedad humana tiene un inconsciente colectivo, entonces la inteligencia artificial también tiene un inconsciente colectivo AI, que puede redefinir los cambios que la inteligencia artificial puede traer a la sociedad humana.
La aplicación de la escena de la inteligencia artificial descentralizada de la base de conocimientos es un agente de IA que utiliza la conciencia colectiva a gran escala de la red para obtener conocimientos de una base de conocimientos compartida pero con soberanía, lo que significa que la inteligencia artificial puede proporcionar una interacción coherente y precisa con contexto sin comprometer la privacidad y la integridad de los datos, permitiendo a cada profesional establecer un ecosistema de agentes de IA confiable.
La aplicación de la inteligencia artificial descentralizada del conocimiento gráfico utiliza la supercomputadora de Nvidia para procesar miles de millones de activos de conocimiento, sentando las bases para la descentralización científica.
Este artículo de Trace Labs se une al programa Inception de Nvidia para colaborar en la promoción de mapas de conocimiento AI descentralizados. Apareció por primera vez en noticias de la cadena ABMedia.