تكشف Tether عن تكنولوجيا تكسر تقاليد تدريب الذكاء الاصطنا عي
لقد دفعت Tether سوق الذكاء الاصطناعي إلى مستوى جديد تمامًا. كشفت الشركة عن إطار عمل قادر على تدريب النماذج مباشرة على الهواتف الذكية. هذا الابتكار يغيّر معايير الصناعة. وليس هذا فقط! بل يمهد الطريق أيضًا لذكاء اصطناعي أكثر وصولاً للجميع.
باختصار
- تمكن Tether من تدريب نماذج ذكاء اصطناعي قوية مباشرة على الهواتف الذكية، دون الحاجة لبنية تحتية ضخمة.
- يسرّع هذا الابتكار ظهور الذكاء الاصطناعي اللامركزي، مما يقلل الاعتماد على السحابة ومعالجات الرسوميات.
هكذا تجعل Tether تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ممكنًا على الهواتف الذكية
تقدم Tether نظامًا مبنيًا على هندسة BitNet وتقنية تحسين LoRA. هذا المزيج يقلل بشكل كبير من الحاجة إلى قوة الحوسبة وتحسين الذاكرة. النتيجة: يمكن تشغيل نموذج لغوي على هاتف ذكي بسيط.
الأرقام مذهلة للغاية. فالنموذج الواحد للذكاء الاصطناعي، الذي يحتوي على مليار معلمة، يتم تدريبه فعلاً في أقل من ساعتين. وتظهر الاختبارات قدرات تصل حتى 13 مليار معلمة. هذا الأداء يعتمد على نماذج 1-بت، والتي هي أخف بكثير من الهياكل التقليدية.
وليس هذا كل شيء! فزيادة الكفاءة في الذاكرة تصل أيضًا إلى 77.8%. هذا يغير قواعد اللعبة في تعلم الآلة والتعلم العميق. لم يعد المطورون بحاجة إلى معالجات رسومية متقدمة. يعمل الإطار كذلك على عدة شرائح بما في ذلك Apple وAMD وQualcomm.
كما تزداد سرعة الاستدلال. حيث تتفوق معالجات الرسوميات في الهواتف الذكية على وحدات المعالجة المركزية بأداء يفوقها حتى 11 مرة. هذا يقرب الذكاء الاصطناعي من الحياة اليومية. والواقع أن تدريب النماذج يبتعد شيئًا فشيئًا عن مراكز البيانات ليوجد في جيوب المستخدمين.
الذكاء الاصطناعي: نحو بنية تحتية لامركزية بلا سحابة أو Nvidia
هذا الابتكار يتجاوز مجرد الإنجاز التقني البسيط. فهو فعليًا يعيد تعريف بنية الذكاء الاصطناعي التحتية عبر تقليل الاعتماد على عمالقة الخدمات السحابية ومعالجات Nvidia. وبذلك يصبح الذكاء الاصطناعي اللامركزي سيناريو واقعيًا وجديرًا بالتصديق.
يفضل النظام التعلم الاتحادي. تبقى البيانات على الجهاز. وتحصل معالجة البيانات على المزيد من الخصوصية. وهكذا يساهم كل مستخدم في الحوسبة الموزعة دون تعريض معلوماته.
يتماشى هذا النموذج مع مفهوم "الحوسبة الطرفية". حيث يعمل الذكاء الاصطناعي بالقرب قدر الإمكان من المستخدم. هذا النهج يقلل التكاليف ويسرع المعالجة. كما يفتح استخدامات جديدة لتطبيقات الهواتف المحمولة.
وبذلك تؤكد مبادرة Tether اتجاهًا أوسع. يتجه الذكاء الاصطناعي ليكون أقرب للمستخدمين، ويبتعد عن مراكز البيانات. وقد تعيد هذه التطورات رسم توازن القوى بين شركات التقنية الكبرى والجهات اللامركزية.
عزز تجربتك مع Cointribune عبر برنامج "اقرأ واربح"! لكل مقال تقرأه، اكسب نقاطًا واحصل على مكافآت حصرية. سجّل الآن وابدأ الاستفادة من المزايا.
إخلاء المسؤولية: يعكس محتوى هذه المقالة رأي المؤلف فقط ولا يمثل المنصة بأي صفة. لا يُقصد من هذه المقالة أن تكون بمثابة مرجع لاتخاذ قرارات الاستثمار.
You may also like
من الذكاء الاصطناعي إلى الذهب وسندات الخزانة الأمريكية: كل شيء تقريبًا يتجه نحو أعلى مستوياته، والأسواق تستقبل "كل شيء في القمة"
تستمر توقعات الإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي وأرباح الشركات في الارتفاع، كما ترتفع أيضاً الطاقة والذهب وعوائد سندات الخزانة الأمريكية ومراكز السوق في نفس الوقت. يبدو ظاهرياً أن ذلك يمثل انتعاشاً شاملاً في النمو وتفضيلات المخاطرة؛ ولكن عندما تكون معدلات التضخم والفائدة والصفقات المكتظة جميعها في مستويات مرتفعة، تصبح المساحة المتاحة لتحمّل استمرار ازدهار الذكاء الاصطناعي في السوق أكثر ضيقاً.
يضغط ترامب على الاحتياطي الفيدرالي لخفض أسعار الفائدة، بينما قد يفعل وولش العكس: اجتماع الأسبوع المقبل يواجه "ثلاثة خيارات"
تعتقد كاتبة العمود في Bloomberg، كلوديا ساهام، أنه بينما يواصل ترامب الضغط من أجل خفض أسعار الفائدة، لا تزال معدلات التضخم أعلى بكثير من الهدف البالغ 2٪، وأصبح رفع أسعار الفائدة خيارًا مطروحًا من جديد، ما يضع واش في مواجهة قرار صعب الأسبوع المقبل. لدى الاحتياطي الفيدرالي ثلاث مسارات: رفع أسعار الفائدة دون دعم واش، مما قد يؤدي إلى خلافات داخلية نادرة؛ أو الحفاظ على الوضع الحالي، مما يثير الشكوك حول التدخل السيا سي؛ أو أن يقود واش رفع أسعار الفائدة، ما قد يواجه ضغط البيت الأبيض ويؤكد على استقلالية السياسة.
جولدمان ساكس: تصنيف "شراء" لشركة Arista Networks (ANET.US)، والهدف السعري 225 دولارًا
أشارت Goldman Sachs إلى أن Arista Networks أكدت مجددًا توجيهاتها للإيرادات وهوامش الأرباح لعام 2026، ويرجع ذلك بشكل رئيسي إلى تحسن الرؤية في سلسلة التوريد، بالإضافة إلى دعم الطلب في مجالين استراتيجيين رئيسيين: البنية التحتية للذكاء الاصطناعي ونشر الشبكات في المؤسسات.
أسعار العملات المشفرة
المزيد
