A POKT Network lançou seu AI Litepaper, explorando a implantação de Large Language Models (LLMs) em seu protocolo para fornecer serviços de inferência de IA robustos e escaláveis. Desde o lançamento da Mainnet em 2020, a POKT Network atendeu mais de 750 bilhões de solicitações por meio de uma rede de aproximadamente 15.000 nós em 22 países. Esta extensa infraestrutura posiciona a Rede POKT para melhorar a acessibilidade e a financeirização dos modelos de IA dentro do seu ecossistema.
O AI Litepaper destaca o alinhamento de incentivos entre pesquisadores de modelos (Fontes), operadores de hardware (Fornecedores), provedores de API (Gateways) e usuários (Aplicativos) por meio do algoritmo Relay Mining. Nascente algoritmo cria um mercado transparente onde os custos e ganhos são baseados no uso verificado criptograficamente. A qualidade de serviço do protocolo compete com entidades centralizadas, tornando-o uma rede madura sem permissão para inferência em nível de emprego.
Apresentando: AI Litepaper da POKT Network
O item explora o potencial de implantação de grandes modelos de linguagem na rede, a término de fornecer uma inferência de IA robusta e escalável.
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– Rede POKT (@POKTnetwork) 19 de junho de 2024
A integração de LLMs na Rede POKT permite serviços escaláveis de inferência de IA sem tempo de inatividade, aproveitando a estrutura descentralizada existente. Pesquisadores e acadêmicos de IA podem monetizar seus modelos implantando-os na rede, obtendo receita com base no uso, sem gerenciar a infraestrutura de entrada ou gerar demanda. O algoritmo Relay Mining garante um mercado transparente, incentivando os Fornecedores a manter uma subida Qualidade de Serviço.
Inferência LLM sem permissão
O AI Litepaper, intitulado “IA descentralizada: inferência LLM sem permissão na rede POKT”, foi de autoria de Daniel Olshansky, Ramiro Rodríguez Colmeiro e Bowen Li. Sua experiência abrange veras aumentada, estudo de interação de veículos autônomos, estudo de imagens médicas e desenvolvimento de infraestrutura de IA/ML, contribuindo para os insights abrangentes do item.
Daniel Olshansky traz experiência da nuvem de veras aumentada do Magic Leap e do planejamento de veículos autônomos da Waymo. Ramiro Rodríguez Colmeiro, PhD em estudo de sinais e otimização de sistemas, concentra-se em estágio de máquina e estudo de imagens médicas. Bowen Li, ex-gerente de engenharia da Apple AI/ML, liderou o desenvolvimento da primeira plataforma de inferência LLM da Apple.
O AI Litepaper da POKT Network ressalta seu potencial para impulsionar a inovação, a adoção e a financeirização de modelos de código destapado, posicionando a rede uma vez que um ator-chave na inferência LLM sem permissão. Para informações mais detalhadas, o AI Litepaper completo está disponível online.
