Le psychologue Jung a proposé le concept psychologique de l'inconscient collectif, et sa théorie et son école sont basées sur cette structure. Jung croit qu'il y a un inconscient collectif au sein de la société humaine, qui est partagé par tous les êtres humains. Cet inconscient collectif ne provient pas de l'expérience directe des individus, mais des gènes hérités des êtres humains et des archétypes créés collectivement dans le passé. Ces consciences collectives peuvent influencer le développement futur des individus et des groupes, mais elles peuvent également propager des erreurs, entravant ainsi la transmission des connaissances et le développement de la société civilisée.
Cela démontre l'importance de la vérification de la source des données, des droits d'auteur et de la valeur de l'intégrité par la blockchain du graphique de connaissances décentralisé (DKG pour Decentralized Knowledge Graph).
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La génération d'IA est en plein essor dans de nombreux domaines, mais il y a encore de nombreuses lacunes qui affectent gravement le développement de l'IA dans divers domaines à l'avenir. Afin de préparer la génération d'IA à faire face à des changements sociaux à grande échelle, il est nécessaire de limiter les illusions, les préjugés et les erreurs de jugement de l'IA, et de prévenir la violation de la propriété intellectuelle.
Veuillez fournir le texte source à traduire.
Le graphique de l'intelligence artificielle décentralisée fournit des informations sur les sources et garantit la vérifiabilité des informations présentées, tout en respectant la propriété et l'origine des données, pour résoudre les lacunes de l'IA.
L'équipe de développement d'OriginTrail, Trace Labs, a rejoint le programme NVIDIA Inception dans l'espoir de créer un réseau d'intelligence artificielle décentralisé (DKG) pour créer un Internet vérifiable.
Trace Labs has implemented decentralized artificial intelligence knowledge graphs in supply chain, healthcare, construction, sports, aviation, etc., and its cooperation with Nvidia can further perfect the combination of blockchain and artificial intelligence.
Comment Trace Labs et Nvidia construisent-ils un graphique de connaissances d'IA décentralisé
Origin Trail associe son propre graphique de connaissances décentralisé (DKG) développé par son équipe technique avec NVIDIA pour créer un « graphique de connaissances AI décentralisé ».
Le Récupération Augmentée Generation (abrégé RAG) est un mécanisme de génération de texte amélioré qui étend la recherche d'informations, offrant une source d'informations vérifiables et fiables. Le RAG est une technique qui permet aux modèles d'apprentissage automatique d'extraire des informations pertinentes à partir d'une base de données externe avant de générer une sortie, afin d'améliorer la précision des réponses et la pertinence contextuelle.
La RAG décentralisée (dRAG) est une version avancée de la RAG, qui permet aux données d'exister sous forme d'actifs de connaissance (Knowledge Assets) via le graphique de connaissance décentralisé d'OriginTrail, chaque actif ayant son propre identifiant et propriétaire spécifique, garantissant la traçabilité, l'intégrité et la propriété des données, et améliorant considérablement l'exactitude et la fiabilité du modèle GenAI.
Le dRAG améliore le système RAG en utilisant le graphique de connaissances décentralisé (DKG). Chaque actif de connaissance contient des données graphiques et des plongements vectoriels, des preuves d'inaltérabilité, des identifiants décentralisés (DID) et des NFT de propriété. Lorsqu'il est connecté à un DKG sans permission, il activera la structure dans le graphique de connaissances permettant une combinaison de réseaux neuronaux et de symboles avec l'intelligence artificielle, renforçant les modèles d'IA générative par des entrées précises.
Les propriétaires d'actifs de connaissances peuvent gérer l'accès aux données dans la base de données d'actifs de connaissances et bénéficier des caractéristiques vérifiables et non modifiables de la blockchain. Chaque message de connaissance sur DKG est accompagné d'un certificat de chiffrement pour garantir qu'il n'a pas été modifié depuis sa publication.
Le programme de développement NVIDIA Inception avec Trace Labs
Nvidia et Trace Labs collaborent pour développer une carte de connaissances en intelligence artificielle décentralisée, offrant des opportunités d'investissement en capital-risque. Le projet Inception comprend également l'adhésion à l'académie d'apprentissage en profondeur de NVIDIA et au forum des développeurs NVIDIA, permettant à Trace Labs de collaborer avec NVIDIA pour promouvoir la construction d'un écosystème d'intelligence artificielle décentralisée.
Si la société humaine a un inconscient collectif, alors l'intelligence artificielle a aussi un inconscient collectif, qui peut redéfinir les changements que l'intelligence artificielle peut apporter à la société humaine.
L'application de la carte de connaissances en intelligence artificielle décentralisée est un agent d'IA qui utilise la conscience collective à grande échelle sur le réseau pour obtenir des connaissances à partir d'une base de connaissances partagée mais souveraine. Cela signifie que l'intelligence artificielle peut fournir une interaction contextuelle cohérente et précise sans compromettre la confidentialité et l'intégrité des données, permettant à chaque profession de créer un écosystème d'agents d'IA fiables.
L'utilisation de l'IA décentralisée de la base de connaissances de Nvidia pour traiter des milliards d'actifs de connaissances peut jeter les bases de la science décentralisée.
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Trace Labs rejoint le programme Inception de NVIDIA pour collaborer à la promotion de l'IA décentralisée de la TRACE
Le psychologue Jung a proposé le concept psychologique de l'inconscient collectif, et sa théorie et son école sont basées sur cette structure. Jung croit qu'il y a un inconscient collectif au sein de la société humaine, qui est partagé par tous les êtres humains. Cet inconscient collectif ne provient pas de l'expérience directe des individus, mais des gènes hérités des êtres humains et des archétypes créés collectivement dans le passé. Ces consciences collectives peuvent influencer le développement futur des individus et des groupes, mais elles peuvent également propager des erreurs, entravant ainsi la transmission des connaissances et le développement de la société civilisée.
Cela démontre l'importance de la vérification de la source des données, des droits d'auteur et de la valeur de l'intégrité par la blockchain du graphique de connaissances décentralisé (DKG pour Decentralized Knowledge Graph). Veuillez entrer le texte source à traduire La génération d'IA est en plein essor dans de nombreux domaines, mais il y a encore de nombreuses lacunes qui affectent gravement le développement de l'IA dans divers domaines à l'avenir. Afin de préparer la génération d'IA à faire face à des changements sociaux à grande échelle, il est nécessaire de limiter les illusions, les préjugés et les erreurs de jugement de l'IA, et de prévenir la violation de la propriété intellectuelle. Veuillez fournir le texte source à traduire. Le graphique de l'intelligence artificielle décentralisée fournit des informations sur les sources et garantit la vérifiabilité des informations présentées, tout en respectant la propriété et l'origine des données, pour résoudre les lacunes de l'IA.
L'équipe de développement d'OriginTrail, Trace Labs, a rejoint le programme NVIDIA Inception dans l'espoir de créer un réseau d'intelligence artificielle décentralisé (DKG) pour créer un Internet vérifiable.
Trace Labs has implemented decentralized artificial intelligence knowledge graphs in supply chain, healthcare, construction, sports, aviation, etc., and its cooperation with Nvidia can further perfect the combination of blockchain and artificial intelligence.
Comment Trace Labs et Nvidia construisent-ils un graphique de connaissances d'IA décentralisé
Origin Trail associe son propre graphique de connaissances décentralisé (DKG) développé par son équipe technique avec NVIDIA pour créer un « graphique de connaissances AI décentralisé ».
Le Récupération Augmentée Generation (abrégé RAG) est un mécanisme de génération de texte amélioré qui étend la recherche d'informations, offrant une source d'informations vérifiables et fiables. Le RAG est une technique qui permet aux modèles d'apprentissage automatique d'extraire des informations pertinentes à partir d'une base de données externe avant de générer une sortie, afin d'améliorer la précision des réponses et la pertinence contextuelle.
La RAG décentralisée (dRAG) est une version avancée de la RAG, qui permet aux données d'exister sous forme d'actifs de connaissance (Knowledge Assets) via le graphique de connaissance décentralisé d'OriginTrail, chaque actif ayant son propre identifiant et propriétaire spécifique, garantissant la traçabilité, l'intégrité et la propriété des données, et améliorant considérablement l'exactitude et la fiabilité du modèle GenAI.
Le dRAG améliore le système RAG en utilisant le graphique de connaissances décentralisé (DKG). Chaque actif de connaissance contient des données graphiques et des plongements vectoriels, des preuves d'inaltérabilité, des identifiants décentralisés (DID) et des NFT de propriété. Lorsqu'il est connecté à un DKG sans permission, il activera la structure dans le graphique de connaissances permettant une combinaison de réseaux neuronaux et de symboles avec l'intelligence artificielle, renforçant les modèles d'IA générative par des entrées précises.
Les propriétaires d'actifs de connaissances peuvent gérer l'accès aux données dans la base de données d'actifs de connaissances et bénéficier des caractéristiques vérifiables et non modifiables de la blockchain. Chaque message de connaissance sur DKG est accompagné d'un certificat de chiffrement pour garantir qu'il n'a pas été modifié depuis sa publication.
Le programme de développement NVIDIA Inception avec Trace Labs
Nvidia et Trace Labs collaborent pour développer une carte de connaissances en intelligence artificielle décentralisée, offrant des opportunités d'investissement en capital-risque. Le projet Inception comprend également l'adhésion à l'académie d'apprentissage en profondeur de NVIDIA et au forum des développeurs NVIDIA, permettant à Trace Labs de collaborer avec NVIDIA pour promouvoir la construction d'un écosystème d'intelligence artificielle décentralisée.
Si la société humaine a un inconscient collectif, alors l'intelligence artificielle a aussi un inconscient collectif, qui peut redéfinir les changements que l'intelligence artificielle peut apporter à la société humaine.
L'application de la carte de connaissances en intelligence artificielle décentralisée est un agent d'IA qui utilise la conscience collective à grande échelle sur le réseau pour obtenir des connaissances à partir d'une base de connaissances partagée mais souveraine. Cela signifie que l'intelligence artificielle peut fournir une interaction contextuelle cohérente et précise sans compromettre la confidentialité et l'intégrité des données, permettant à chaque profession de créer un écosystème d'agents d'IA fiables.
L'utilisation de l'IA décentralisée de la base de connaissances de Nvidia pour traiter des milliards d'actifs de connaissances peut jeter les bases de la science décentralisée. Veuillez entrer le texte source à traduire
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