O psicólogo Jung propôs o conceito de inconsciente coletivo na psicologia, e sua teoria e escola são fundamentadas nessa estrutura. Jung acredita que existe um inconsciente coletivo na base da sociedade humana, que é compartilhado por todos. Esse inconsciente coletivo não vem de experiências pessoais, mas sim dos genes herdados e das consciências e protótipos coletivos criados no passado. Essas consciências coletivas influenciam o desenvolvimento futuro de indivíduos e grupos, mas também podem perpetuar erros e prejudicar a transmissão do conhecimento e o progresso da sociedade civilizada.
Isso pode explicar a importância da descentralização do gráfico de conhecimento (conhecido como DKG) para inteligência artificial, que verifica a origem, direitos autorais e valor confiável dos dados por meio da tecnologia blockchain.
A IA generativa tem se desenvolvido rapidamente em várias áreas, mas ainda tem muitas deficiências que afetam seriamente o desenvolvimento futuro da IA em todos os campos. Para preparar a IA generativa para grandes mudanças sociais, é necessário limitar as ilusões, preconceitos e erros de julgamento da IA, além de impedir a violação de propriedade intelectual.
O gráfico de IA descentralizado fornece fontes de informação através da saída do modelo, garantindo a verificabilidade das informações apresentadas e respeitando a propriedade e a origem dos dados, para resolver as deficiências da IA.
A equipa de desenvolvimento da OriginTrail, Trace Labs, juntou-se ao programa NVIDIA Inception na esperança de criar uma Internet verificável (Verifiable Internet) e uma rede de inteligência artificial descentralizada (DKG)
A Trace Labs implementou mapas de conhecimento de inteligência artificial descentralizados nos setores de cadeia de suprimentos, saúde, construção, esportes, aviação, etc., e a colaboração com a NVIDIA pode combinar perfeitamente blockchain e inteligência artificial.
Como a Trace Labs e a Nvidia estão construindo um gráfico de conhecimento de IA descentralizado
A Origin Trail colabora no gráfico de conhecimento descentralizado (DKG) desenvolvido por sua própria equipe técnica e IA gerada pela NVIDIA para criar um "gráfico de conhecimento de IA descentralizado".
Retrieval Augmented Generation (RAG) é um mecanismo de geração de texto aprimorado para recuperação e expansão de informações, fornecendo uma fonte de conhecimento verificável e confiável. RAG é uma tecnologia que permite que modelos de aprendizado de máquina extraiam informações relevantes de bancos de dados externos antes de gerar saídas, a fim de melhorar a precisão das respostas e a relevância do contexto.
RAG (dRAG) é uma versão avançada do RAG descentralizado, permitindo que os dados existam na forma de Ativos de Conhecimento (Knowledge Assets) através do gráfico de conhecimento descentralizado da OriginTrail. Cada ativo tem sua identificação e propriedade específica, garantindo a rastreabilidade, integridade e propriedade dos dados, o que pode melhorar significativamente a precisão e confiabilidade dos modelos GenAI.
O dRAG melhora o sistema RAG através do uso do Gráfico de Conhecimento Descentralizado (DKG). Cada ativo de conhecimento inclui dados de gráficos e incorporações vetoriais, provas de invariância e Identidades Descentralizadas (DID) e NFT de propriedade. Ao se conectar a um DKG sem permissão, a estrutura do gráfico de conhecimento é ativada, permitindo a combinação de redes neurais e símbolos com inteligência artificial, aprimorando modelos de IA com entradas precisas.
Os proprietários de ativos de conhecimento podem gerir o acesso aos dados no repositório de ativos de conhecimento e, através da blockchain com as suas características verificáveis e não adulteráveis, cada mensagem de conhecimento na DKG tem um certificado de criptografia para garantir que não foi adulterada desde a sua publicação.
O programa de desenvolvimento da NVIDIA Inception com a Trace Labs
A Nvidia e a Trace Labs colaboram no desenvolvimento de um gráfico de conhecimento de IA descentralizado, proporcionando oportunidades de investimento VC. O programa Inception também inclui a adesão à Academia de Aprendizagem Profunda da NVIDIA e ao Fórum de Desenvolvedores da NVIDIA, permitindo que Trace Labs trabalhe em conjunto com a NVIDIA para promover a construção de um ecossistema de inteligência artificial descentralizado.
Se a sociedade humana tem um inconsciente coletivo, então a inteligência artificial também tem um inconsciente coletivo, que pode redefinir as mudanças que a inteligência artificial pode trazer para a sociedade humana.
O cenário de aplicação para a inteligência artificial descentralizada do conhecimento é o agente de IA, que utiliza a consciência coletiva em grande escala da rede para obter conhecimento de um banco de dados compartilhado, mas com soberania. Isso significa que a inteligência artificial pode fornecer interações coesas e precisas com contexto, sem comprometer a privacidade e integridade dos dados, permitindo que cada profissional estabeleça um ecossistema de agentes de IA confiável.
A aplicação do gráfico de conhecimento de IA descentralizado da Nvidia em supercomputadores pode estabelecer uma base científica descentralizada ao processar bilhões de ativos de conhecimento.
Este artigo da Trace Labs junta-se ao programa Inception da NVIDIA para impulsionar a primeira aparição descentralizada do gráfico de conhecimento de IA.
O conteúdo é apenas para referência, não uma solicitação ou oferta. Nenhum aconselhamento fiscal, de investimento ou jurídico é fornecido. Consulte a isenção de responsabilidade para obter mais informações sobre riscos.
Trace Labs junta-se ao programa Inception da NVIDIA para colaborar na promoção da Descentralização da IA e do conhecimento gráfico.
O psicólogo Jung propôs o conceito de inconsciente coletivo na psicologia, e sua teoria e escola são fundamentadas nessa estrutura. Jung acredita que existe um inconsciente coletivo na base da sociedade humana, que é compartilhado por todos. Esse inconsciente coletivo não vem de experiências pessoais, mas sim dos genes herdados e das consciências e protótipos coletivos criados no passado. Essas consciências coletivas influenciam o desenvolvimento futuro de indivíduos e grupos, mas também podem perpetuar erros e prejudicar a transmissão do conhecimento e o progresso da sociedade civilizada.
Isso pode explicar a importância da descentralização do gráfico de conhecimento (conhecido como DKG) para inteligência artificial, que verifica a origem, direitos autorais e valor confiável dos dados por meio da tecnologia blockchain.
A IA generativa tem se desenvolvido rapidamente em várias áreas, mas ainda tem muitas deficiências que afetam seriamente o desenvolvimento futuro da IA em todos os campos. Para preparar a IA generativa para grandes mudanças sociais, é necessário limitar as ilusões, preconceitos e erros de julgamento da IA, além de impedir a violação de propriedade intelectual.
O gráfico de IA descentralizado fornece fontes de informação através da saída do modelo, garantindo a verificabilidade das informações apresentadas e respeitando a propriedade e a origem dos dados, para resolver as deficiências da IA.
A equipa de desenvolvimento da OriginTrail, Trace Labs, juntou-se ao programa NVIDIA Inception na esperança de criar uma Internet verificável (Verifiable Internet) e uma rede de inteligência artificial descentralizada (DKG)
A Trace Labs implementou mapas de conhecimento de inteligência artificial descentralizados nos setores de cadeia de suprimentos, saúde, construção, esportes, aviação, etc., e a colaboração com a NVIDIA pode combinar perfeitamente blockchain e inteligência artificial.
Como a Trace Labs e a Nvidia estão construindo um gráfico de conhecimento de IA descentralizado
A Origin Trail colabora no gráfico de conhecimento descentralizado (DKG) desenvolvido por sua própria equipe técnica e IA gerada pela NVIDIA para criar um "gráfico de conhecimento de IA descentralizado".
Retrieval Augmented Generation (RAG) é um mecanismo de geração de texto aprimorado para recuperação e expansão de informações, fornecendo uma fonte de conhecimento verificável e confiável. RAG é uma tecnologia que permite que modelos de aprendizado de máquina extraiam informações relevantes de bancos de dados externos antes de gerar saídas, a fim de melhorar a precisão das respostas e a relevância do contexto.
RAG (dRAG) é uma versão avançada do RAG descentralizado, permitindo que os dados existam na forma de Ativos de Conhecimento (Knowledge Assets) através do gráfico de conhecimento descentralizado da OriginTrail. Cada ativo tem sua identificação e propriedade específica, garantindo a rastreabilidade, integridade e propriedade dos dados, o que pode melhorar significativamente a precisão e confiabilidade dos modelos GenAI.
O dRAG melhora o sistema RAG através do uso do Gráfico de Conhecimento Descentralizado (DKG). Cada ativo de conhecimento inclui dados de gráficos e incorporações vetoriais, provas de invariância e Identidades Descentralizadas (DID) e NFT de propriedade. Ao se conectar a um DKG sem permissão, a estrutura do gráfico de conhecimento é ativada, permitindo a combinação de redes neurais e símbolos com inteligência artificial, aprimorando modelos de IA com entradas precisas.
Os proprietários de ativos de conhecimento podem gerir o acesso aos dados no repositório de ativos de conhecimento e, através da blockchain com as suas características verificáveis e não adulteráveis, cada mensagem de conhecimento na DKG tem um certificado de criptografia para garantir que não foi adulterada desde a sua publicação.
O programa de desenvolvimento da NVIDIA Inception com a Trace Labs
A Nvidia e a Trace Labs colaboram no desenvolvimento de um gráfico de conhecimento de IA descentralizado, proporcionando oportunidades de investimento VC. O programa Inception também inclui a adesão à Academia de Aprendizagem Profunda da NVIDIA e ao Fórum de Desenvolvedores da NVIDIA, permitindo que Trace Labs trabalhe em conjunto com a NVIDIA para promover a construção de um ecossistema de inteligência artificial descentralizado.
Se a sociedade humana tem um inconsciente coletivo, então a inteligência artificial também tem um inconsciente coletivo, que pode redefinir as mudanças que a inteligência artificial pode trazer para a sociedade humana.
O cenário de aplicação para a inteligência artificial descentralizada do conhecimento é o agente de IA, que utiliza a consciência coletiva em grande escala da rede para obter conhecimento de um banco de dados compartilhado, mas com soberania. Isso significa que a inteligência artificial pode fornecer interações coesas e precisas com contexto, sem comprometer a privacidade e integridade dos dados, permitindo que cada profissional estabeleça um ecossistema de agentes de IA confiável.
A aplicação do gráfico de conhecimento de IA descentralizado da Nvidia em supercomputadores pode estabelecer uma base científica descentralizada ao processar bilhões de ativos de conhecimento.
Este artigo da Trace Labs junta-se ao programa Inception da NVIDIA para impulsionar a primeira aparição descentralizada do gráfico de conhecimento de IA.