DApp'ler için en eski modüler yapay zeka zinciri olan OG Labs, yakın zamanda özel bir ortaklığa başladı. Şirket, topluluk üyelerine özel özellikler sağlamak için Pond (yapay zekaya dayalı bir sinir ağı) ile işbirliği yaptığını açıkladı. Bu bağlamda platformda Pond'un Grafik Sinir Ağı ekosistemi ele alındı.

0G, @PondDiscoveriesPond'un Grafik Sinir Ağı (GNN) ekosistemi ile olan ortaklığımızı, harici yapay zeka modelleriyle tamamen birlikte çalışabilen, hiper ölçeklenebilir bir veri depolama ve veri kullanılabilirliği çözümü gerektirdiğini duyurmaktan mutluluk duyar. Bunun kripto x yapay zeka için anlamı şu: pic.twitter.com/ QvJvNRA2ql

— 0G Labs (@0G_labs) 19 Nisan 2024

OG Laboratuvarları ve Yapay Zeka Odaklı Pond, Veri Depolama ve Yapay Zeka Modeli Uyumluluğu Sunmak İçin İşbirliği Yapıyor

Firma, X'teki resmi hesabında Pond'un GNN ekosisteminin hiper ölçeklenebilir bir veri kullanılabilirliği çözümüne ihtiyacı olduğunu açıkladı. Buna göre çözümün, diğer AI modelleriyle tam birlikte çalışabilirliğin yanı sıra veri depolama da sunması gerekiyor. Buna ek olarak şirket, ağların ve dApp'lerin kullanıcılarla birbirine bağlı ve karmaşık ilişkilere sahip olduğunu kaydetti.

İlgili ilişkiler sinir ağlarının yapılarına benzer. Bununla başa çıkmak için GNN'ler önemli bir rol oynamaktadır. Bunlar, geleneksel olmayan yapay zeka modeli türündeki yapay zeka modelleri kategorisinde yer alır. Bildirildiğine göre düğümlerden (örneğin bir cüzdan/kullanıcı) ve kenarlardan (ilişkileri ifade eden) oluşuyor. Yapay zeka, ilgili karmaşık ilişkilerin analizine izin verir.

Hareket Birçok Özel Olanak Sunuyor

Bu gelişme, düğüm sınıflandırması, grafik üretimi, grafik sınıflandırması ve bağlantı tahmininin önünü açıyor. Pond'un ayrı modelleri olsa da diğerlerinin de kendi modellerini geliştirebileceği bildiriliyor. Bu, daha fazla optimizasyon için birleşmeyle sonuçlanabilir. Bu, Sosyal Fi ve Oyun, Zincir İçi Pazarlama, Güvenlik, Finansal Yapay Zeka ve Fiyat Tahminleri gibi çeşitli olanaklar sağlar.

Diğer bazı şeyler ise oyun içi aksiyon incelemesi, öneri motorları, garip davranış tespiti, likidite optimizasyonu ve duyarlılık analizidir. Ancak bunu gerçeğe dönüştürmek için yüksek düzeyde ölçeklenebilir bir veri depolama altyapısına ihtiyaç var. Bu noktada OG devreye giriyor ve büyük veri miktarlarının depolanmasına ve hızlı bir şekilde alınmasına olanak sağlıyor. OG, her Web2 veri türü için çalışarak verilere çok hızlı erişim sağlar.