-i6a77249e192b0.png)
En güncel haberleri, analizleri ve rehberleri tek bir yerde arayın.
-i6a7b8e2f41de7-700x394.png)
Yapay zekâ sistemleri büyüdükçe binlerce GPU arasında taşınan veri de artıyor. AI networking teknolojileri, teknoloji şirketlerinin veri merkezi altyapısını yeniden şekillendiriyor.
1 ay önce
Yapay zekâ bir sonuç ürettiğinde ona neden güvenelim? Inference Labs, AI çıktılarının gerçekten nasıl üretildiğini kriptografik kanıtlarla doğrulamayı amaçlıyor.
1 ay önce
Yapay zekâ çalışırken verileriniz ve modelin kendisi gerçekten güvende mi? Atoma, AI çıkarımını merkeziyetsiz altyapı, doğrulanabilir hesaplama ve gizli işlem teknolojileriyle yeniden ele alıyor.
1 ay önce
Yapay zekânın ihtiyacı olan devasa GPU gücü nereden gelecek? Exabits, güçlü GPU kümelerini optimize ederek AI geliştiricilerine daha erişilebilir bir compute altyapısı sunmayı hedefliyor.
1 ay önce
Bir yapay zekâ ajanı ne kadar akıllı olursa olsun, gerçek dünyada çalışması için kontrol edilebilir olması gerekiyor. OpenServ, agent'ların düşünme, karar verme ve görev yürütme süreçlerini daha düzenli ve denetlenebilir hâle getirmeyi amaçlıyor.
1 ay önce
Yapay zekâya güvenmek yeterli mi, yoksa üretilen sonucun gerçekten doğru şekilde hesaplandığını da kanıtlamak mı gerekiyor? OpenGradient, merkeziyetsiz AI altyapısı, TEE ve ZKML teknolojileriyle yapay zekâ hesaplamalarını daha doğrulanabilir hâle getirmeyi hedefliyor.
1 ay önce
Yapay zekâ yalnızca büyük veri merkezlerinde çalışmak zorunda mı? Gradient Network, farklı bilgisayarları ve GPU'ları bir araya getirerek inference ve AI eğitimini dağıtık bir altyapıya taşımayı hedefliyor.
1 ay önce
Yapay zekânın verdiği cevaba güvenmek yerine o cevabın doğru hesaplandığını kanıtlamak mümkün mü? Inference Labs, AI çıktılarının Zero-Knowledge kanıtlarla doğrulanabildiği yeni nesil bir altyapı geliştiriyor.
1 ay önce
Yapay zekâ büyüdükçe yalnızca işlem gücüne değil, veriyi güvenli ve hızlı yönetebilen altyapılara da ihtiyaç artıyor. Glacier Network, AI ve Web3 uygulamaları için merkeziyetsiz veri depolama, sorgulama ve erişilebilirliği tek bir altyapıda buluşturmayı hedefliyor.
1 ay önce
Yapay zekânın artan işlem gücü ihtiyacına karşı Bless Network, milyonlarca cihazın kullanılmayan CPU ve GPU kaynaklarını ortak bir hesaplama ağına dönüştürmeyi hedefliyor. Peki bu merkeziyetsiz bilgisayar ağı nasıl çalışıyor ve BLESS tokenın rolü ne?
1 ay önce
Nillion, hassas verilerin içeriğini açığa çıkarmadan depolanmasını ve işlenmesini hedefleyen “Blind Computer” yaklaşımıyla yapay zekâ, finans, sağlık ve Web3 gibi alanlarda gizliliği altyapının merkezine taşıyor. Peki Nillion bunu hangi teknolojiyle gerçekleştiriyor ve NIL tokenın ağdaki rolü ne?
1 ay önce
Prime Intellect, yapay zekâ model eğitimi ve geliştirme süreçlerini dağıtık bilgi işlem kaynaklarıyla daha erişilebilir hâle getirmeyi amaçlıyor. Platform, GPU altyapısı, pekiştirmeli öğrenme, değerlendirme ve model dağıtımını tek bir ekosistemde bir araya getiriyor.
1 ay önce
Yapay zekâ alanında güçlü modellerin önemli bir bölümü büyük teknoloji şirketleri tarafından geliştiriliyor. Nous Research ise açık kaynak modeller ve dağıtık eğitim altyapıları geliştirerek yapay zekâ araştırmalarını daha açık ve topluluk odaklı hâle getirmeyi amaçlıyor.
4 hafta önce
Yapay zekâ modelleri büyüdükçe ihtiyaç duyulan GPU ve hesaplama gücü de artıyor. Gensyn, farklı bilgi işlem kaynaklarını merkeziyetsiz bir ağda bir araya getirerek AI eğitimi, çıkarımı ve doğrulanabilir hesaplama süreçlerini daha açık ve erişilebilir hâle getirmeyi amaçlıyor.
4 hafta önce
Yapay zekâ modellerinin eğitimi büyük miktarda GPU gücü gerektiriyor. Prime Intellect, farklı bölgelerdeki bilgi işlem kaynaklarını bir araya getirerek açık kaynak yapay zekâ geliştirme ve merkeziyetsiz model eğitimi için yeni bir altyapı oluşturmayı hedefliyor.
4 hafta önce