Turing-Ai,Web3的基础设施
Turing-Ai旨在建立一个基础设施,使Web3.0和元宇宙在当前数字资产生态系统解决痛点:通过提供强大的、低延迟、低成本效益和可靠的计算资源,开发人员可以轻松地分散部署DAPP,以满足日益增长的需求计算应用程序,如Web3.0、元宇宙等。
Turing-Ai的介绍
TIC(Turing-Ai)是一种基于Web3.0和人工智能服务的公共区块链协议,可用于人工智能认证、管理、数据学习和应用程序开发。TIC(Turing-Ai)不仅为开发者提供了商业启动平台(就像应用商店为移动应用开发者提供进入市场的捷径一样),还允许人工智能实现互操作性,创造了更快捷合作和多功能的智能。与传统的区块链协议不同,TIC(Turing-Ai)区块链协议具有AI学习、AI网络模块。分布式AI智能算法交织在区块链架构上,是TIC(Turing-Ai)的核心模块。区块链使得更多的人愿意共享以前没有共享的数据和资源,这触发了比互联网更大的大规模数据和资源,因此需要强大的基础计算支持。TIC(Turing-Ai)区块链协议是为人工智能定制而设计的,并为人工智能的部署提供了一个区块链平台。更多的数据和资源,包括计算,可以被共享,而不用担心隐私、安全,或被竞争对手拿走。使用和记录都分布在一个庞大的、去中心化的计算机网络中。
Turing-Ai部署计划
TIC(Turing-Ai)是通过良好的设计原则和策略来实现的,如兼容性原则、模块化设计策略和安全策略。TIC(Turing-Ai)致力于确保一个连接去中心化和集中式互联网世界的智能合同平台。在合规方面,TIC(Turing-Ai)满足了多个行业的监管需求。
模块化设计
由于模块化设计更有利于软件的开发和维护,因此,我们可以进行划分TIC分为以下三个主要模块:
TIC技术模块: TIC核心、TIC VM、TIC标识、TIC Oracle和数据提要、TIC存储等;
TIC用户交互模块:(TIC UI)TIC IDE、TIC移动、TIC Web、TIC节点等。;
TIC-AI模块: TIC业务: TIC金融、TIC法律和风险、TIC行业、TIC竞争对手等。
兼容性设计
以太网首次将智能契约的概念从理论转变为实践,扩展了区块链技术的边界。尽管有很多地方需要改进,但以太网是目前唯一经过测试的智能契约虚拟机。因此,保持与EVM的兼容性至关重要的。TIC的虚拟机将保持与以太坊的兼容性,并且在以太网上开发的所有智能合约也可以在TIC平台上运行。
创新的蛛网式结构网络
为了在互联网集中式世界和去中心化世界之间建立连接,如果只将互联网或区块链用于计算调度,那么计算服务器就不能支持所有的应用场景。为了连接这两个世界,我们需要建立一个新的技术体系结构,使我们能够通过不同的访问方法和治理模型来满足不同场景的需求。这时,TIC蜘蛛网结构出现了。基于上述要求和模式,我们提出了一种基于矩阵的三维网格架构——蜘蛛网。主网络结构由一个或多个提供基本通用服务的计算服务器,如实体映射,或数据交换通用协议支持,以及提供通用智能契约服务系统的多个计算服务链组成。在一个或多个公共服务链的基础上,每个行业、区域和不同的业务场景都可以有自己独特的业务链,以满足准入需求、遵从性要求、治理需求和共识要求等。这些业务链还可以使用公共服务链提供的基本服务,如计算调度、数据交换协议等,也可以进行协作,通过公共计算来讨论常见的行业流程。通过我们的TIC蜘蛛网架构,我们可以形成一个弹性网络,成为一个真正自主的下一代互联网。不同的业务场景将以不同的方式呈现,以找到合适的服务模式,并促进大规模和跨域的计算协作。
Turing-Ai —— 分布式人工智能网络
Turing-Ai将分散的人工智能物理计算资源聚合到一个巨大的计算池中,以响应执行计算任务的不同开发需求。对于开发人员来说,操作一个去中心化的人工智能集群资源就像使用计算机一样简单。计算任务包括图形处理、机器学习、数据分析和挖掘,以及最新的深度学习技术。深度学习模块提供了来自数据、算法和模型的多种性能优化解决方案,以及细粒度的调度和部署。它还提供了对独家和共享的人工智能计算资源的精确支持,如特定的TPU、GPU、CPU和单个节点的内存
在测试和开发的第一阶段的目标:
-支持X86集群架构、多节点计算和在线链连接;
-支持针对10万级用户的计算资源的分配、回收和任务调度;
-常见的深度学习和推理框架可以应用于用户端;
-支持精细分配单个TPU资源;
-NVMe+RDMA高带宽低延迟混合闪存;
-空中计算的成本比商业价格低2-4倍。
在软件资源层,Turing-Ai将集成常用的深度学习框架,如Caffe、暗网、MXNet、ONNX、PyTorch、Paddlepaddle、TensorFlow和常用的深度学习框架,以及常用的深度学习数据集,如Mnist、MS-COO、ImageNet,为开发人员提供集成软件和硬件的解决方案。
Turing-Ai的目标
TIC(Turing Ai)的目标是促进区块链与人工智能的整合,并为用户提供各种个性化的人工智能服务,包括社交网络、个人助理、娱乐和医疗服务。它为用户和开发者提供了一个去中心化的人工智能平台,允许用户使用TIC(图灵Ai)享受人工智能服务,而不需要了解加密和区块链技术。
Turing-Ai的核心原则
1.可验证性和真实性
TIC(Turing-Ai)相信,一个真正值得信赖的数字世界的价值是最高的,每个用户的人工智能身份都应该是数字世界中真实人物的反映。
2.身份加密
TIC(Turing-Ai)区块链协议可以对用户进行身份验证,确保其人工智能的唯一性和真实性,并验证用户或开发者生成和提交的数据的真实性。任何在区块链上帮助进行身份验证的人都可以收到令牌作为补偿。TIC(Turing-Ai)是一种互助和自助服务的网络系统。
3.授权
功能齐全的人工智能可以代表其所有者,并在获得授权后在数字经济系统中充当所有者。人工智能可以作为我们的代表参与与其他群体的互动。在全球化的社会层面上,被授权的人工智能可以代表所有者突破物理和时间的限制,进行所有者无法完成的活动和任务。TIC(Turing-Ai)为人工智能所有者提供了一个工具来行使他们个人披露的权利,允许每个人拥有自己的形象和代表的所有权。因此,人工智能权利的管理和控制只属于其所有者,而不属于任何其他个人或机构。
4.协助配合
任何人都可以简单地创建他们的人工智能并开始使用它,参与各种人工智能应用程序,以及可以通过互动和工作获得奖励的各种社区。它还通过各种参与,促进了人工智能技术的发展。人们可以通过提供个人数据来训练他们的人工智能。大量提供数据的人将创建一个巨大的信息池,这样一个具有大量个性化数据的信息池也可以应用于深度学习。当用户提供的各种信息优化了整个社区的功能时,其他人的人工智能就会变得更快、更智能、更高效。
所有这些问题的核心都将是基于计算的基础。
Turing-Ai使元宇宙更加智能
目前,游戏世界中的非玩家角色(NPC)是不可或缺的,而且也很乏味。行人、杂项士兵、老板或情节驱动的角色只能根据程序设置提供反馈,而非生物物体之间的物理互动是最基本的。人机作战战略和大规模的战略逻辑甚至更加单调和低效,而虚拟世界仍然在一个极其有限的框架内运行。让我们想象一个由图灵-人工计算矩阵和策略领域驱动的元宇宙集,其中无限数量的低成本AI计算允许整个世界不断地参与深度学习和自我增长:
NPCS将会变得更智能,甚至会通过真实的情感反馈而更加独立。它将逐渐被“唤醒”。大规模的人工智能策略是无限可变的,不需要太多的人工调试和干预。物理碰撞、破坏和相互作用越来越接近现实,甚至可能导致不同平行宇宙的物理定律的自洽进化。
这确实是一个充满活力和惊喜的丰富多彩的世界。人工智能的无限输出并不低于现实世界中理想的核聚变,但实现它的难度却远低于核聚变。Turing-Ai通过集成全球服务器、空闲的PCS、移动电话和人工智能计算设备,实现了低延迟和高速的按需输出。他们形成了人工智能超级计算机网络,这是在技术和思想上的先进突破,也是区块链碳中和的伟大实践。
Turing-Ai DAO
马斯克担心,人工智能将在未来奴役人类。这并不是完全没有根据的。随着技术的发展,智能世界末日完全有可能比预期的更早到来。人类需要为未来做好准备,Turing-Ai在未来将承担更大的历史责任。NPCS和Ai智能进化的原则和方向必须由人的意志支配,而不是一个人或一个群体,而是每个参与者的集体意识。Turing-Ai不仅是一种协议,也是一种针对大数据和人工智能的智能自控协议。在人工智能的发展过程中,Turing-Ai将根据综合贡献权重汇聚每个节点的意志,形成一个集体的意识流。此外,它还将制定出人工智能不能被篡改的基本原则和行为限制,包括Turing-Ai智能本身。此外,在都Ai DAO的条件下也会理性发展。人类将与人工智能共生进化,而不是在先进部署和正确实现基础方法的前提下互相杀死。
Turing-Ai市场前景和未来价值
当2016年3月击败韩国选手李世石时,人们感叹人工智能的力量,而很少有人知道它背后的巨大努力:数千台服务器,数千个cpu和gpu,以及惊人的权力消耗下棋。自2012年以来,用于最大的人工智能训练的计算量呈指数级增长,在3.5个月内翻了一番,该指标在6年内增长了30多万倍。根据高德纳公司的数据,到2023年,计算行业预计将超过2万亿美元,计算行业已经达到了人工智能计算将成为主流的临界点。事实证明,我们真正需要的是我们现在拥有的100万倍以上的计算能力,以达到人类文明飞跃所需的计算总价值,而不仅仅是几十倍。因此,人工智能将在未来十年开始发展一万亿美元规模,图灵艾作为行业第一个建立的人工智能网络平台,希望在未来几年成为全球分布式计算领域最专业、最大规模、最全面的生态应用服务平台。
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