Grass (GRASS): تحقيق اللامركزية لتوفير بيانات الذكاء الاصطناعي

نبذة عن شبكة Grass (GRASS)

Grass (GRASS) هي شبكة لامركزية تأخذ النطاق الترددي للإنترنت غير المستخدم وتستخدمه لجمع المعلومات من الويب العام. تُستخدم هذه المعلومات بعد ذلك لتدريب النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، وهي خوارزميات الذكاء الاصطناعي القادرة على فهم النص وتوليده، تمامًا كما يفعل الإنسان. تُعد Grass مكونًا بالغ الأهمية في مساعدة مختبرات الذكاء الاصطناعي في الوصول إلى كميات هائلة من البيانات المطلوبة لإنشاء هذه النماذج.

فكّر في النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) على أنها العقل المدبر الداعم للذكاء الاصطناعي. حيث تعالج مليارات الكلمات والعبارات من الإنترنت لمعرفة كيفية عمل اللغة. وكلما زاد عدد البيانات لديها، زاد مستوى ذكائها. توفر Grass تدفقًا مستمرًا من بيانات الويب العامة، مما يضمن بقاء نماذج الذكاء الاصطناعي محدثة وتتحسن بمرور الوقت.

مؤسس Grass (GRASS)

شبكة Grass هي ثمرة جهد كبير لفريق موهوب من المهندسين ومحبي الذكاء الاصطناعي، لكن أسماؤهم الفردية ليست معروفة للجمهور. وبدلاً من التركيز على الأشخاص الذين يدعمونها، قامت Grass ببناء سمعتها من خلال تقنيتها وشبكتها القوية. في الوقت الحالي، اجتذبت Grass أكثر من 2 مليون عقدة نشطة.

أصحاب رأس المال الاستثماري الداعمون لـ Grass (GRASS)

أثارت Grass الكثير من الاهتمام، وأكملت مؤخرًا جولة تمويل أولي بقيمة 3.5 مليون دولار. سيساعد هذا التمويل على تنمية الشبكة وجعلها أكثر قوة. وقادت الجولة التمويل الأولية كل من Polychain Capital وTribe Capital، وهما شركتان رئيسيتان لرأس المال الاستثماري. ومن بين المستثمرين البارزين الآخرين Bitscale Capital وBig Brain VC وMozaik Capital وAdvisors Anonymous و Typhon V، وغيرهم. من خلال هذه القائمة الرائعة من المستثمرين، من المقرر أن تخطو Grass خطوات كبيرة في صناعة الذكاء الاصطناعي. وستساعد هذه الأموال Grass على توسيع شبكتها وتحسين قدراتها على جمع البيانات ودعم مهمتها لتدريب نماذج ذكاء اصطناعي أفضل.

آلية عمل Grass (GRASS)

تعمل Grass من خلال جمع النطاق الترددي للإنترنت غير المستخدم من المستخدمين الذين يختارون تشغيل عقدة Grass. العقدة هي مجرد مصطلح أنيق يشير إلى الجزء من الشبكة الذي يتعامل مع البيانات. يسمح الأشخاص الذين ينضمون إلى شبكة Grass للنظام بالوصول إلى النطاق الترددي الإضافي، مما يساعد مختبرات الذكاء الاصطناعي على جمع البيانات من جميع أنحاء الويب. ثم تتم معالجة هذه البيانات وإدخالها في نماذج الذكاء الاصطناعي لمساعدتها على التعلم.

إليك طريقة بسيطة للتفكير في الأمر: تخيل أنك تسقي حديقتك بخرطوم مياه. أثناء سقي نباتاتك، لا يزال هناك الكثير من الماء المتدفق من الخرطوم والذي لا يتم استخدامه. تأخذ Grass تلك المياه الإضافية (في هذه الحالة، النطاق الترددي للإنترنت غير المستخدم) وتستخدمها لمساعدة تنمية مجالات المعرفة الضخمة لمختبرات الذكاء الاصطناعي لحصادها.

دور البيانات العامة

تجمع Grass بيانات الويب العامة، مما يعني أنه تُزيل المعلومات المتاحة مجانًا على مواقع الويب مثل Wikipedia و Reddit والمواقع الإخبارية. من المهم أن تعرف أن Grass لا تصل إلى بياناتك الشخصية أو معلوماتك الخاصة. كل البيانات التي تقوم بجمعها هي عامة بالفعل ويمكن الوصول إليها من قبل أي شخص لديه اتصال بالإنترنت.

على سبيل المثال، قد تقوم نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة من خلال Grass بتحليل المقالات الإخبارية للتعرف على الأحداث الجارية، أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي لفهم شعور الناس تجاه موضوع معين. الهدف هو جمع أكبر قدر ممكن من البيانات المتنوعة في العالم الحقيقي حتى يتمكن الذكاء الاصطناعي من توليد استجابات أكثر دقة وملاءمة.

واحدة من أكبر مزايا Grass هي أنها تستفيد من البيانات في الوقت الفعلي. بينما تعتمد بعض نماذج الذكاء الاصطناعي على مجموعات البيانات الثابتة (مثل الموسوعات القديمة أو الكتب المدرسية)، تتيح Grass الوصول إلى المعلومات المحدثة باستمرار. وهذا يعني أن نماذج الذكاء الاصطناعي يمكنها الإجابة على أسئلة حول الأحداث الجارية والاتجاهات وحتى التحولات الثقافية.

النماذج اللغوية الكبيرة: كيف يتعلم الذكاء الاصطناعي من Grass

لفهم كيفية ملاءمة Grass لنظام الذكاء الاصطناعي، دعونا نلقي نظرة فاحصة على كيفية عمل النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs). تعتبر النماذج اللغوية الكبيرة العقل المدبر وراء برامج الدردشة الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والمترجمين والمساعدين الافتراضيين. حيث يتم تدريبهم على كميات هائلة من البيانات النصية لمعرفة كيفية عمل اللغة وكيفية ارتباط الكلمات المختلفة ببعضها البعض. مما يسمح لهم بتوليد ردود بشرية عند طرح سؤال.

ولكن هنا الجزء الصعب: يتطلب تدريب النماذج اللغوية الكبيرة كميات هائلة من البيانات. وكلما زاد عدد النصوص التي يقرأها النموذج، أصبح أكثر ذكاءً. على سبيل المثال، إذا تم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على فهم كل شيء مكتوب على ويكيبيديا، فيمكنه الإجابة على أسئلة حول أي موضوع تمت تغطيته في تلك المقالات. ومع ذلك، للحصول على مزيد من الدقة، يحتاج النموذج إلى القراءة من العديد من المصادر المختلفة ومواكبة المعلومات المتغيرة باستمرار. وهنا تبرز مزايا Grass.

تسمح Grass لنماذج الذكاء الاصطناعي بالوصول إلى أحدث المعلومات العامة باستخدام شبكة العقد الخاصة بها. يمكن لمختبرات الذكاء الاصطناعي المتصلة بـ Grass بعد ذلك استخدام هذه البيانات لإنشاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) أفضل وأكثر دقة قادرة على الإجابة على جميع أنواع الأسئلة، من الاستفسارات البسيطة حول الحياة اليومية إلى المشكلات العلمية المعقدة.

إدراج GRASS على Bitget

Grass هي لاعب جديد مثير في عالم الذكاء الاصطناعي، تستخدم التكنولوجيا المبتكرة لجمع بيانات الويب العامة وتدريب النماذج اللغوية الكبيرة القوية. وبدعم من كبار المستثمرين وشبكة متنامية من العقد، تعمل Grass على تغيير طريقة وصول مختبرات الذكاء الاصطناعي إلى المعلومات والمساعدة في إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً ودقة.

مع استمرار اكتساب الزخم في مجال الذكاء الاصطناعي، قد تكون الآن لحظة مناسبة للنظر في تداول Grass ما قبل السوق على منصة Bitget. من خلال نهجها اللامركزي لجمع بيانات الويب العامة والمساهمة في نمو النماذج اللغوية الكبيرة، تقدم Grass فرصة مثيرة للاهتمام لأولئك الذين يتطلعون إلى الاستثمار في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المتطورة. يتيح التداول ما قبل السوق الوصول المبكر إلى المكاسب المحتملة مع تطور المشروع.

إدراج عملة GRASS في تداول ما قبل السوق على Bitget

تمثل عملة GRASS جزءًا من خدمة التداول قبل السوق على Bitget، وهي منصة حيث يُمكن للمستخدمين تداول العملات خارج المنصة قبل إدراج العملة للتداول الفوري. هيا، انضم إلينا الآن لتحقيق أقصى استفادة من ميزاتها!

يوفر التداول ما قبل السوق على Bitget المرونة في أنشطة التداول من خلال طرح خيارين للتسوية:

● التسوية بالعملة، والتي تستخدم طريقة «الدفع نقدًا عند التسليم» حيث يتم مصادرة مبلغ التأمين إذا فشل البائع في التسليم.

● التسوية بعملة USDT، خيار جديد حيث تتم تسوية الصفقات بعملة USDT بمتوسط سعر المؤشر في اللحظة الأخيرة.

ولاستخدام التداول قبل السوق من Bitget، اتبع هذه الخطوات البسيطة:

● الخطوة 1: انتقل إلى صفحة التداول قبل السوق على Bitget .

● الخطوة 2:

○ بالنسبة إلى صانعي السيولة:

■ اختر العملة التي تريدها، وانقر على "إضافة أمر".

■ حدّد نوع الأمر، إما شراء أو بيع، وأدخل السعر والمبلغ، وراجع التفاصيل، ثم أكّد الإجراء.

○ بالنسبة إلى المستفيدين من السيولة:

■ اختر العملة التي تريدها، واختر «بيع» أو «شراء»، وحدد الأمر المُعلّق، وأدخل المبلغ، ثم أكّد الإجراء.

للحصول على تعليمات مفصلة حول كيفية استخدام ميزة التداول قب السوق على Bitget، يرجى الاطلاع على مقدمة حول التداول ما قبل السوق من Bitget : بوابتك إلى التداول المبكر للعملات المشفرة .

احصل على عملات GRASS قبل السوق على Bitget الآن!

إخلاء المسئولية: الآراء الواردة في هذه المقالة مُعدّة لأغراض إعلامية فقط. ولا تشكّل هذه المقالة دعمًا لأي من المنتجات والخدمات المذكورة، كما أنها لا تقدم نصائح استثمارية، أو مالية، أو للتداول. يجب استشارة المهنيين المؤهلين قبل اتخاذ القرارات المالية.