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Le meilleur portefeuille NodeAI

Le portefeuille NodeAI vous aide à stocker, envoyer et recevoir facilement des actifs numériques. Vous pouvez effectuer des transactions de jetons inter-chaînes à tout moment, explorer les marchés NFT et les dApps, et découvrir davantage d'opportunités. Portefeuille intégré pour l'écosystème NodeAI, il vous offre une expérience sécurisée sur la blockchain.

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FAQ

La production d’intelligence machine en est venue à dépendre presque entièrement d’un système de benchmarking, dans lequel les modèles de machine learning sont entraînés à bien performer sur des problèmes supervisés définis de manière étroite. Si ce système fonctionne bien pour pousser la performance sur ces problèmes spécifiques, le mécanisme est faible dans les situations où l’introduction de marchés lui permettrait d’exceller. Par exemple, l’intelligence se détache de plus en plus d’objectifs spécifiques et devient une commodity extraite des données à grand coût, ayant une valeur monétaire, transférable et généralement utile. Mesurer sa production à l’aide d’objectifs supervisés ne récompense pas directement la commodity elle-même et pousse le secteur à converger vers des spécialistes étroits. De plus, ces objectifs (souvent mesurés à l’aide de métriques unidimensionnelles comme l’accuracy) n’ont pas la résolution nécessaire pour récompenser les systèmes de niche ou legacy ; ainsi, ce qui n’est pas actuellement state of the art est perdu. En fin de compte, la prolifération de systèmes d’intelligence divers est limitée par la nécessité d’entraîner de grands modèles monolithiques pour réussir dans une compétition winner-take-all. Les ingénieurs indépendants ne peuvent pas monétiser directement leur travail, et il en résulte une centralisation où un petit nombre de grandes entreprises contrôlent l’accès à la meilleure intelligence artificielle.

Une nouvelle commodity a besoin d’un nouveau type de marché. Cet article propose un framework dans lequel l’intelligence machine est mesurée par d’autres systèmes d’intelligence. Les modèles sont classés selon leur production informationnelle, indépendamment de la tâche subjective ou du dataset utilisé pour les entraîner. En changeant la base sur laquelle l’intelligence machine est mesurée, le marché peut récompenser une intelligence applicable à un ensemble d’objectifs bien plus large, les systèmes legacy peuvent être monétisés pour leur valeur unique, et des systèmes plus petits et diversifiés peuvent trouver des niches dans un paysage de récompense à bien plus haute résolution. La solution est un réseau d’ordinateurs qui partagent des représentations de manière continue et asynchrone, peer-to-peer (P2P), à travers internet. Le marché ainsi construit utilise un ledger numérique pour enregistrer les classements et fournir des incitations aux peers de manière décentralisée. La chain mesure la confiance, rendant difficile pour les peers d’obtenir des récompenses sans apporter de valeur à la majorité. Les chercheurs peuvent monétiser directement leur travail en intelligence machine, et les consommateurs peuvent l’acheter directement.