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构建去中心化人工智能(DeAI):了解模块化的人工智能技术栈

构建去中心化人工智能(DeAI):了解模块化的人工智能技术栈

ChaincatcherChaincatcher2024/10/30 03:55
作者:去中心化和模块化的 AI 技术栈能够让开发者更好地构建、扩展AI 代理,并使其货币化。让我们一起来看看这个技术栈到底是怎么运作的吧!

在这篇文章中,我们会探讨如何通过去中心化和开源开发,以模块化的方式重新设计 AI 技术栈,从而解决这些问题。我们会详细介绍技术栈的各个组成部分,它们如何协同工作,以及 Gaia 如何将这些要素整合在一起,实现去中心化 AI 的构建。

去中心化和模块化的 AI 技术栈能够让开发者更好地构建、扩展AI 代理,并使其货币化。让我们一起来看看这个技术栈到底是怎么运作的吧!

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模块化的AI技术栈

背景介绍

如今,人工智能(AI)已经成为很多现代产品和用户解决方案的核心技术。越来越多的公司和企业正在将 AI技术 纳入自己的系统或产品中。

但是,目前的 AI 领域还存在一些核心的问题,比如专业性不强、存在偏见,还有数据隐私的模糊问题。

现在主流的 AI 解决方案几乎都被少数几家大公司开发并掌控着。指望这些公司来解决问题,其实就是让它们对我们的数字生活掌控得越来越多,也让我们对它们越来越依赖。它们不仅能查看用户提交的数据,还能决定如何使用和处理这些数据,甚至可以左右输出的结果——事实上,它们正在塑造我们的数字世界。

在这篇文章中,我们会探讨如何通过去中心化和开源开发,以模块化的方式重新设计 AI 技术栈,从而解决这些问题。我们会详细介绍技术栈的各个组成部分,它们如何协同工作,以及 Gaia 如何将这些要素整合在一起,实现去中心化 AI 的构建。

理解 AI 开发中的模块化需求

如今的大公司已经拥有大量用户数据、计算能力和其他资源,对解决这些限制的动力并不强。

为什么呢?

因为集中化对大公司来说总是更有利。他们可以控制权力的分配——提高进入门槛、减少或收购竞争对手、影响政策,甚至随意变现。

为了打破这种格局,去中心化和开源的发展理念正在结合,构建一个更加公平、包容和透明的替代方案:去中心化 AI(DeAI)。

去中心化 AI 提供的五大关键优势:

  • 用户和组织可以掌控自己的专有数据和敏感信息,同时使用 AI 功能。
  • 开发者可以自由组合不同的模型、领域知识、用户数据和计算资源。
  • 开源组件让社区能够审查和改进 AI 解决方案。
  • 模块化让 AI 系统可以根据行业或特定用例进行定制和微调,实现更高效、更精准的结果。
  • 去中心化让每个人都可以自由地创建、访问、调整甚至变现专业化 AI 解决方案。

作为去中心化 AI 的先行者,Gaia 正在重新构想 AI,使其成为模块化、可组合的技术栈,让任何人都可以创建、定制和扩展 AI 代理。

为了充分利用模块化并构建高效、个性化的 AI 解决方案,我们需要深入地理解去中心化 AI 技术栈。

在下一部分中,我们将详细探讨去中心化 AI 技术栈的各个组成部分、可组合性的概念,以及 Gaia 如何推动这一切的实现。

解构去中心化AI的技术栈

去中心化 AI 不只是简单地用开源替代集中式模型,而是需要从根本上重新设计 AI 系统的构建、部署和管理方式。

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去中心化 AI 技术架构

去中心化 AI 的技术栈由三个基础组件组成:

  • 技术架构:去中心化 AI 的核心基础,涵盖计算层、数据层和 AI 模型层的关键设施。
  • 应用程序与接口:开发者和用户与 AI 代理及工具交互的窗口。
  • 开发编排与推理:AI 代理的“指挥中心”,负责信息流、计算和协作的协调管理。

下面我们将详细介绍去中心化 AI 技术栈的各个组成部分。

技术架构——去中心化 AI 的引擎

去中心化 AI 的技术架构包含四个关键层级,协同提供灵活、模块化的 AI 开发框架:

  • 去中心化计算层:这一层通过 GPU 池、边缘设备及隐私保护计算协议将计算任务分配到网络中。与传统集中式数据中心不同,去中心化计算动态分配工作负载,实现分布式处理。
    • 主要组件:
      • GPU 池:用于密集型模型的训练和推理。
      • 边缘设备:用于本地数据处理,降低延
      • 使用 ZK-SNARKs 的可验证计算:保障计算准确性,同时保护隐私。

Gaia协调这些计算资源,确保任务在网络中实现平衡分配并以可验证的准确性执行。

更重要的是,Gaia与Jiritsu达成了合作关系, Jiritsu 是一个基于zkMPC(零知识多方计算)的去信任操作系统。通过这一合作,Gaia能够通过Jiritsu的zkMPC构建具有可验证计算能力的定制AI代理,我们对此充满期待。

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想了解更多合作详情,请阅读: GaiaNet与Jiritsu合作,推进去中心化AI操作

数据层:负责在去中心化网络中管理数据的存储、可用性和转换。这层对于训练和微调 AI 模型的高质量数据至关重要。

  • 数据层提供:
    • IPFS Arweave EigenDA 等网络上的分布式存储,确保数据的冗余存储和可用性。
    • 由社区驱动的数据标注、索引及验证机制,使数据更有序。
    • 由预言机提供的实时数据,以保证数据准确性。

Gaia 确保从去中心化的数据源中安全高效地访问数据,支撑 AI 的持续开发。最近,Gaia 与用户拥有的数据网络 Vana 合作,共同构建透明、公平、用户导向的 AI 生态系统。

了解更多: Gaia x Vana:合作伙伴公告 ,或点击此处收听 Twitter Spaces 讨论: Gaia x Vana:用户数据赋能 AI 代理

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AI 模型层:该层负责在去中心化环境中创建、训练和部署 AI 模型,支持模块化设计,使模型能够无缝地进行定制和扩展,并实现专业化:

  • 针对特定行业(如金融、化学或医疗)的专用语言模型(LLMs)和专业模型优化。
  • 去中心化的训练框架,利用分布式计算资源创建和更新 AI 模型。
  • 微调工具让模型能从去中心化数据流中持续学习和适应,以确保模型的准确性和时效性。

推理与部署层:此层负责 AI 模型的实时部署和服务,通过分布式网络中的推理节点高效地分发和处理请求。

推理与部署层通过以下方式增强 AI 功能:

  • 提供本地化模型服务的推理节点网络。
  • 负载均衡优化性能和资源利用。
  • 针对低延应用的边缘部署选项。

我们刚刚详细地了解了去中心化 AI 的核心组件,但这些组件如何协同合作,使 AI 代理或解决方案真正“活”起来呢?

Gaia:将一切整合在一起的编排层

Gaia是一个开源框架,确保数据、计算资源、AI模型和应用程序等不同组件之间的流畅操作和集成,同时提供开发者构建强大且专业化 AI解决方案所需的工具和治理结构。 Gaia 的编排层赋予了各模块以“生命力”,使 AI 技术栈的不同部分无缝协作。

Gaia 在去中心化 AI 技术栈中的五大核心功能

  • 编排:Gaia 通过管理任务流、计算资源和组件之间的通信,协调整个去中心化的 AI 栈。它平衡节点工作负载,确保最佳资源配置,防止系统瓶颈。
  • 推理:推理层在实际应用中执行 AI 模型,将处理任务分配到各节点,以支持图像识别、语言翻译或客户服务等任务,实现快速响应。通过去中心化推理,Gaia 能够在扩展的同时保证 AI 服务的性能一致性。
  • 节点管理Gaia 在边缘设备和云基础设施上部署和管理节点,这些节点是网络的基本构建块。它们托管 AI 代理并运行推理任务。分布式架构消除了单点故障,并根据需求灵活扩展。

Gaia 节点的全球分布如下图所示,展现了去中心化的承诺。

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  • 激励机制:Gaia 内置的代币机制确保利益相关者利益一致。节点运营商通过提供计算资源获得奖励,开发者因贡献代码而获得奖励,数据提供者因分享数据集而获得奖励。这样的经济激励层推动网络的可持续增长,并激励高质量的贡献。
  • 治理:基于 DAO(去中心化自治组织)的治理框架,实现透明的决策与资源管理。利益相关者可以提案并投票决定协议更改,确保网络的发展符合社区需求,并保持系统的运营完整性。

所有上述所提到的这些组件对终端的用户来说都是看不见的。下面我们将聚焦用户界面层——应用程序与接口。

AI应用与接口层——AI与用户的交汇点

AI应用与接口层是去中心化AI解决方案与终端用户与开发者之间的桥梁。在这里,底层技术得以呈现,将AI驱动的工具和代理带到各个行业和应用场景当中,产生实际的价值。

应用程序与接口层的示例包括

  • 客户服务代理:自动化处理客户咨询的自主AI代理。
  • 金融分析工具:用于分析财务数据、实时模拟市场行情,并提供交易和分析见解的专业AI代理。
  • 软件开发助手:协助开发者编写、调试和优化代码的AI编程助手。

为使开发者和用户更轻松地使用去中心化AIDeAI)和Gaia代理,Gaia提供了两个主要的解决方案。

  • Gaia域名

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Gaia域名为最终应用程序提供了关键的可见性,使去中心化AI服务具备可发现性和可靠性。技术上,Gaia域名充当了信任集群,类似节点的集合,使用户可以放心地选择并使用符合标准的AI服务。

Gaia域名的主要优势

  • 质量保证:域的操作员会对节点进行验证,确保它们符合特定的性能和可靠性标准。
  • 负载均衡:请求会分布在域内节点之间,优化服务性能。
  • 专业服务:用户可以轻松找到专注于特定行业或应用的AI代理,满足不同的专业需求。
  • 经济激励对齐:域操作员对用户负责,若节点未能提供可靠或准确的结果,操作员将失去信任和经济回报。
  • 信任层:域操作员通过维护其域内节点的服务质量,提升自身声誉。

简单来说,Gaia域名为用户提供了必要的透明度,使他们能够理解并信任所使用的AI服务。

  •  Gaia DeAI市场

Gaia 市场是一种交易人工智能资产的市场结构,由个性化知识库和人工智能组件构建而成。它可以被视为知识和技能的YouTube”,允许专家将其专业知识和AI能力在此平台上货币化。

交易的典型组件包括:

  • 微调后的AI模型
  • 知识库和数据集
  • 函数调用插件
  • 自定义提示和工作流

Gaia市场的关键价值:

  • 支持AI开发者:获取高质量的现成组件,使代理的构建更高效。
  • 激励机制:通过Gaia代币奖励开发者和贡献者,帮助创作者货币化其知识产权。
  • 企业应用:企业和机构无需大规模基础设施投资,也可以构建专属的AI代理。

Gaia简化了去中心化AI的构建

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构建在Gaia上

Gaia上进行构建,代表了AI开发方式的转变——从少数科技巨头主导的模式,走向人人都可以参与和受益的AI生态。这种民主化的AI开发将促进更多特定目的的解决方案,领域专家贡献的专业AI代理和解决方案也能获得公平的回报。

Gaia致力于打造支持这些可能性的基础设施,让去中心化AI更易访问、更实用。

无论您是希望创建自定义AI代理的开发者、寻求安全AI解决方案的企业,还是希望货币化知识的专家,Gaia都提供所需的工具和基础设施。

资源链接,帮助您快速上手:

  • Gaia用户指南: https://docs.gaianet.ai/category/gaianet-user-guide
  • 聊天UI: https://knowledge2.gaianet.network/chatbot-ui/index.html
  • 节点安装: https://github.com/GaiaNet-AI/gaianet-node

安装Gaia节点的其他资源:

  • https://drive.google.com/file/d/1j0rndzozYWX4y5ftY1XVgSDNXxvhgXcw/view
  • https://youtu.be/b2qlaKqyKoE?si=WZdEU-mvJZayW03I

演示视频:

  • https://x.com/juntao/status/1792801944165343257
  • https://x.com/juntao/status/1793501494828060725
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