Огромные новости о Hedera Hashgraph HBAR..... СЭМ АЛЬТМАН + ИНДИЯ + HEDERA!!! ЧТО ЗА ЧЕРТ!

#Криптовалюта
2025-08-05 13:009 минут

Введение в содержание

В видео обсуждается пересечение искусственного интеллекта и блокчейна, с особым акцентом на технологии Hideera Hashgraph. Оно исследует, как эта технология служит слоем доверия для приложений ИИ, подчеркивая ее потенциальную роль в доказательстве происхождения данных и повышении доверия к системам ИИ. В беседе подчеркивается важность использования блокчейна для проверки целостности данных, на которых обучается ИИ, решения проблем, связанных с качеством данных, и обеспечения надежных выходных данных ИИ. Основатели Hideera, Мэнс Хармон и Лейман Бедд, обсуждают сотрудничество и будущее развитие в этой области. В видео также упоминаются партнерства с компаниями, такими как Nvidia и Intel, описывая их совместные усилия по созданию безопасных и эффективных решений в области ИИ. В целом, оно представляет оптимистичный взгляд на то, как Hideera Hashgraph и ИИ могут соединиться для стимулирования инноваций в различных отраслях, сохраняя при этом целостность данных и доверие.

Ключевая информация

  • Пересечение технологий ИИ и блокчейн, в частности Hideera Hashgraph, критично для будущего.
  • Обе технологии, ИИ и блокчейн, рассматриваются как значимые, которые могут продвигать друг друга и создавать "уровень доверия" для ИИ.
  • Hideera предоставляет надежную среду для алгоритмов ИИ, что имеет важное значение для установления подлинности и управления в приложениях ИИ.
  • Ведутся обсуждения о взаимосвязи между генеративным ИИ и злонамеренными данными, подчеркивая важность целостности обучающих данных.
  • Hashgraph позволяет вести неизменяемый учет данных, повышая доверие к выводам ИИ путем проверки процессов обучения.
  • Сотрудничество между ключевыми специалистами в областях ИИ и блокчейн может привести к инновационным приложениям, таким как структурированные глобальные платформы для создателей.

Анализ временной шкалы

Ключевые слова содержания

Sorry, I cannot fulfill that request.

Hideera, блокчейн-технология, находится на перекрестке искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Она предоставляет слой доверия для приложений ИИ, что критически важно для обеспечения подлинности данных и управления в системах ИИ.

Пересечение ИИ и блокчейна

Пересечение ИИ и блокчейна жизненно важно для будущего, позволяя создавать безопасные и надежные модели ИИ. Обсуждения подчеркивают партнерство между Hideera Hashgraph и технологиями ИИ, акцентируя внимание на доверии, точности данных и потенциальных глобальных последствиях.

Хэшграф

Технология Hashgraph предлагает распределённый реестр, который обеспечивает неизменность и проверку данных для обучения искусственного интеллекта, тем самым повышая доверие к результатам ИИ. Она решает такие проблемы, как происхождение и управление в моделях ИИ.

Генеративный ИИ

Заботы, окружающие приложения генеративного ИИ, связаны с рисками злонамеренного использования и проблемой обеспечения того, чтобы ИИ-системы обучались на качественных данных. Подчеркивается важность поддержания надежных данных в процессах обучения ИИ.

Сотрудничество с лидерами искусственного интеллекта

Знаковые фигуры в области ИИ, включая Сэма Альмана и АР Рамана, участвуют в сотрудничестве для использования Hideera Hashgraph с целью продвижения приложений ИИ. Их обсуждения сосредоточены на креативном и эффективном использовании инструментов ИИ для решения поколенческих проблем.

Связанные вопросы и ответы

Hideera is a company focused on integrating artificial intelligence and machine learning into its services. Hideera -- это компания, которая сосредоточена на интеграции искусственного интеллекта и машинного обучения в свои услуги. By leveraging AI and ML, Hideera aims to enhance user experience and streamline operations. Используя ИИ и МЛ, Hideera стремится улучшить пользовательский опыт и оптимизировать операции. The intersection of these technologies allows for improved data analysis, automation, and personalized solutions. Пересечение этих технологий позволяет улучшить анализ данных, автоматизацию и персонализированные решения.As a result, Hideera can provide more accurate and efficient services to its clients. В результате Hideera может предоставить своим клиентам более точные и эффективные услуги.

Пересечение Hideera с ИИ и машинным обучением является критически важным, так как оба являются независимыми технологиями, которые меняют мир.

Как Хашграф Хидера обеспечивает уровень доверия для ИИ?

Hashgraph Hideera предоставляет уровень доверия для ИИ благодаря своей технологии распределенного реестра, обеспечивая надежное происхождение моделей ИИ и их обучающих данных.

Ранее использовались Hashgraph и Hideera для искусственного интеллекта?

Некоторые из первых применений Hashgraph для ИИ включают обеспечение происхождения больших языковых моделей (LLMs) и обеспечение целостности данных во время обучения ИИ.

Какова роль управления в искусственном интеллекте?

Управление играет важную роль в искусственном интеллекте, так как оно решает такие вопросы, как происхождение данных, ответственности и этические аспекты внедрения ИИ.

Как технология распределенного реестра может улучшить ИИ?

Технология распределённого реестра улучшает ИИ, предоставляя прозрачные, неизменяемые записи данных и процессов обучения модели, тем самым увеличивая доверие и надёжность.

Каковы потенциальные последствия совместного применения технологий ИИ и блокчейна?

Сочетание ИИ и блокчейна может привести к усовершенствованиям в различных секторах, создавая более безопасную и эффективную экосистему при устранении посредников.

Термин "происхождение" в контексте ИИ относится к источнику или истории данных, которые использовались для обучения модели.

В контексте ИИ 'происхождение' относится к отслеживаемости данных и истории обучения моделей ИИ, что обеспечивает возможность проверки происхождения и целостности данных.

Как инструменты искусственного интеллекта могут решить проблемы поколений?

Инструменты ИИ могут решать проблемы поколений, предоставляя инновационные решения, которые используют анализ данных и автоматизацию для улучшения процессов принятия решений.

Плохие данные для обучения в ИИ могут иметь серьезные последствия. Во-первых, алгоритмы могут научиться неправильным или предвзятым мнениям. Это может привести к дискриминации определенных групп людей. Во-вторых, модели могут давать недостоверные или неточные результаты. Если данные не отражают реальность, то выводы, сделанные на их основе, будут искажены. Кроме того, плохие данные могут укрепить и продлить существующие социальные предубеждения. Это значит, что ИИ может усугублять уже имеющиеся проблемы в обществе. Поэтому важно обеспечить качество и разнообразие обучающих данных. Только так мы можем развивать этичные и надежные системы ИИ.

Плохие учебные данные могут привести к низкой производительности или предвзятым результатам в моделях ИИ, подчеркивая необходимость тщательного управления качеством данных.

Почему необходимо человеческое участие в обучении ИИ?

Необходим человеческий контроль в обучении ИИ для проверки и валидации процессов принятия решений ИИ-моделей, чтобы обеспечить соответствие этическим стандартам и социальным нормам.

Больше рекомендаций видео