Network3, ein KI-Layer2, das globalen Entwicklern künstlicher Intelligenz dabei hilft, Modelle bequem, schnell und effizient zu trainieren oder zu validieren, hat seine neue lokale Large Language Model (LLM)-Funktion angekündigt.
Die Ankündigung erfolgte Anfang dieser Woche auf dem R3al World Summit, der vom DePIN-Modulinfrastrukturanbieter IoTeX in Singapur auf der TOKEN2049-Konferenz organisiert wurde.
Am ersten Tag der Veranstaltung kündigte Network3 die brandneue LLM-Funktion an, die laut Projektgründer Rock „die Effizienz und Leistung der Edge-KI-Technologie deutlich steigern“ wird.
Edge AI ist die Bereitstellung von KI-Modellen und -Algorithmen direkt auf lokalen Geräten wie Smartphones. Diese Technologie bringt die Datenverarbeitung und -speicherung näher an die Geräte, die die Daten tatsächlich erstellen und verwenden, um Kosten und Latenz zu reduzieren und gleichzeitig die Anwendungsleistung zu verbessern. Durch die Verarbeitung großer Datenmengen mit höherer Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit liefert Edge AI Antworten nahezu sofort und bietet Feedback in Echtzeit.
Das weltweite Marktvolumen im Bereich Edge-KI wurde im Jahr 2023 auf 20,45 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll in den nächsten acht Jahren die Marke von 269 Milliarden US-Dollar übersteigen.
„Obwohl EdgeAI bereits Teil unseres täglichen Lebens ist, wird sein Potenzial oft übersehen“, bemerkte Rock und veranschaulichte, wie unsere Mobiltelefone nachts so effizient Daten verarbeiten können, und demonstrierte so die Leistungsfähigkeit von Edge-Geräten bei der Nutzung ungenutzter Ressourcen.
Umwandlung von Smart-Geräten in KI-Trainingsressourcen
Network3 hat bisher 5,5 Millionen US-Dollar eingesammelt und bereitet sich bereits auf die nächste Finanzierungsrunde vor. Ziel ist es, Web3- und KI-Technologien allgemein zugänglich zu machen und ihre breite Einführung zu fördern.
Zu diesem Zweck wird DePIN mit KI integriert, damit überall um uns herum verfügbare IoT-Geräte kleine KI-Modelle trainieren können. Auf diese Weise können Einzelpersonen am KI-Training teilnehmen, indem sie IP, Bandbreite, Datensätze und die Rechenleistung ihrer Geräte teilen und gleichzeitig Belohnungen verdienen – und so intelligente Geräte effektiv in wertschöpfende Vermögenswerte verwandeln.
Mit der lokalen LLM-Funktion soll das Projekt nun die Verarbeitungskapazitäten intelligenter Geräte während Leerlaufzeiten weiter optimieren. Das neue LLM verringert außerdem ihre Abhängigkeit vom Cloud-Computing, senkt die Bandbreitennutzung und verbessert gleichzeitig die Datensicherheit und den Datenschutz.
Der Aufbau von AI L2 Network3 war in den letzten Jahren ein Schwerpunkt und es verfügt über mehr als 320.000 aktive Knoten auf der ganzen Welt. Außerdem wurde kürzlich ein physisches Mining-Gerät namens N3 Edge V1 herausgebracht, mit dem IoTeX und die nativen Token von Network3 gleichzeitig minen können. Das duale Mining-Gerät ist einfach einzurichten, verfügt über eine DePIN-Verifizierung und bietet Monetarisierungsoptionen in Form von Belohnungen und der Möglichkeit, N3E-Guthabenpunkte zu erhöhen.
Mit seinem neuesten lokalen LLM-Update bietet Network3 seinen Benutzern jetzt die Möglichkeit, KI-Chatdienste auf ihren Mobilgeräten zu nutzen, ohne dass eine teure Cloud-Infrastruktur erforderlich ist.
Network3 wird in den kommenden Wochen eine Testversion herausbringen, die Benutzer über die offizielle Website herunterladen können. Durch die Interaktion mit dem Modell können Benutzer Token verdienen und ihr KI-Erlebnis personalisieren.
