Diccionario aelf: una lista de términos y jergas para sonar como un profesional de la inteligencia artificial y la cadena de bloques

¿Recuerdas el día en que pusiste un pie por primera vez en el mundo de la Web3 y las criptomonedas? ¿Te encontraste buscando en Google de forma reflexiva qué significaban HODL, NFT y DAO ? ¿O te quedaste preguntándote qué demonios estaba pasando cuando alguien dijo que BTC iba a ir "a la luna"?

Había mucho que asimilar. Justo cuando ya estábamos al tanto, apareció la IA y nos hizo emprender otra curva de aprendizaje. Hoy en día, la "PLN" ya no es tanto Programación Neurolingüística como Procesamiento del Lenguaje Natural.

Aunque cubre de A a Z, esta lista no exhaustiva de terminologías y jergas en los léxicos de blockchain e IA debería ser un compañero útil para los momentos en que surjan este tipo de conversaciones.

Cadena de bloques

Airdrop: distribución gratuita de una criptomoneda o token, a menudo como táctica promocional o para recompensar a los primeros usuarios.

Altcoin: cualquier criptomoneda que no sea Bitcoin ni Ethereum

ATH: Máximo histórico: el precio más alto que una criptomoneda haya alcanzado jamás

Bagholder: Alguien que conserva una criptomoneda cuyo valor ha disminuido significativamente, con la esperanza de que se recupere.

Maximalista de Bitcoin: alguien que cree que Bitcoin es la única criptomoneda que importa y que todas las demás son inferiores.

Bloque: Una colección de transacciones registradas en la cadena de bloques.

Blockchain: un libro de contabilidad descentralizado y distribuido que registra transacciones en múltiples computadoras

BTFD: Buy The F****** Dip: un incentivo para comprar una criptomoneda cuando su precio cae

BUIDL : Expresión estilizada de "Build" (construir). Hace hincapié en la importancia de crear proyectos Web3 útiles, en particular durante las caídas del mercado, en lugar de centrarse únicamente en la especulación con los precios.

Mercado alcista: un mercado en el que los precios están subiendo o se espera que suban.

Quemar: El proceso de destruir tokens de criptomonedas, generalmente para reducir la oferta y aumentar el valor.

Monedero frío: un dispositivo físico que almacena criptomonedas fuera de línea, lo que ofrece mayor seguridad.

Consenso: El proceso mediante el cual los nodos de una red blockchain acuerdan la validez de las transacciones.

Criptomoneda: Una moneda digital o virtual que utiliza criptografía para seguridad.

DAO: Organización Autónoma Descentralizada: una organización que funciona completamente en la cadena de bloques, con reglas codificadas en contratos inteligentes.

dApp: Aplicación descentralizada: una aplicación que se ejecuta en una red blockchain.

DeFi: Finanzas descentralizadas: aplicaciones financieras creadas con tecnología blockchain, que a menudo ofrecen servicios entre pares.

Degen : Abreviatura de 'degenerado', se refiere a alguien que participa en operaciones o inversiones especulativas de alto riesgo en el espacio criptográfico, a menudo sin realizar una investigación adecuada.

Manos de diamante: alguien que se aferra a sus inversiones en criptomonedas a pesar de la volatilidad del mercado y se niega a venderlas.

DYOR: Haga su propia investigación: un recordatorio importante para investigar cualquier inversión antes de comprometerse

ERC-20: Un estándar técnico para crear tokens en la cadena de bloques Ethereum

Ethereum: una plataforma blockchain que permite la creación de contratos inteligentes y aplicaciones descentralizadas

FOMO: Fear Of Missing Out (Miedo a perderse algo ): la ansiedad de perderse una inversión potencialmente rentable

Bifurcación: una división en una red de blockchain, que da como resultado dos cadenas separadas.

FUD: Miedo, incertidumbre y duda: información negativa difundida sobre una criptomoneda para influir en su precio.

Gas: La tarifa necesaria para realizar una transacción o ejecutar un contrato inteligente en la red Ethereum

Bloque Génesis: El primer bloque extraído en una cadena de bloques

HODL: Hold On for Dear Life (Aferrarse a la vida): originalmente era un error ortográfico de "Hold", ahora significa aferrarse a la criptomoneda a pesar de las fluctuaciones del mercado.

ICO: Oferta inicial de monedas: un método de recaudación de fondos en el que un nuevo proyecto de criptomoneda vende tokens a inversores.

KYC: Conozca a su cliente: el proceso de verificar la identidad de los clientes para prevenir el fraude y el lavado de dinero.

Capa 1: El nivel base o arquitectura principal de la cadena de bloques. Es responsable de funciones básicas como el mecanismo de consenso, el procesamiento de transacciones, la seguridad y la disponibilidad de datos.

Red principal: la red blockchain principal, o un " entorno en vivo ", donde ocurren las transacciones reales

Capitalización de mercado: capitalización de mercado: el valor total de una criptomoneda, calculado multiplicando el precio por la oferta circulante.

Minería: El proceso de verificar y agregar transacciones a la cadena de bloques, a menudo recompensado con criptomonedas.

NFT: Token no fungible: un activo digital único que representa la propiedad de un elemento o pieza de contenido específico.

Nodo: una computadora conectada a una red blockchain que ayuda a validar y retransmitir transacciones.

Oracle: un servicio que proporciona datos del mundo real a contratos inteligentes en la cadena de bloques

Monedero de papel: una impresión física de claves privadas de criptomonedas, utilizada para almacenamiento fuera de línea

Peer-to-Peer (P2P): Interacción directa entre dos partes sin un intermediario central

Clave privada: un código secreto utilizado para acceder y administrar las tenencias de criptomonedas.

Prueba de participación (PoS): un mecanismo de consenso en el que los validadores se eligen en función de la cantidad de monedas que poseen y están dispuestos a " participar ".

Prueba de trabajo (PoW): un mecanismo de consenso donde los mineros resuelven problemas matemáticos complejos para validar transacciones y crear nuevos bloques.

Pump and Dump: un esquema en el que el precio de una criptomoneda se infla artificialmente (se bombea) y luego se vende (se vende a la baja) para obtener ganancias.

Computación cuántica : una posible tecnología futura que podría afectar la seguridad de los algoritmos criptográficos utilizados en blockchain

Rekt: Término utilizado para describir a alguien que ha sufrido pérdidas financieras significativas en el comercio de criptomonedas.

Satoshi Nakamoto: el creador seudónimo de Bitcoin

Shitcoin: una criptomoneda con poco o ningún valor o percibida como una estafa

Contrato inteligente: un contrato autoejecutable con los términos del acuerdo escritos directamente en líneas de código.

Stablecoin: una criptomoneda diseñada para mantener un valor estable, a menudo vinculada a una moneda fiduciaria como el dólar estadounidense.

Testnet: una red blockchain utilizada para fines de prueba y desarrollo antes del lanzamiento en la red principal

Token: Un activo digital creado sobre una cadena de bloques existente, que a menudo representa una utilidad o valor específico dentro de un proyecto.

TPS (Transacciones por segundo) : una métrica utilizada para medir la velocidad de una red blockchain

Hasta la Luna : término utilizado para describir el aumento vertiginoso del precio de una criptomoneda.

Monedero: Una aplicación de software o hardware que se utiliza para almacenar, enviar y recibir criptomonedas.

Ballena: Un individuo o entidad que posee una gran cantidad de criptomonedas, lo que potencialmente influye en el mercado.

Lista blanca: una lista de participantes aprobados, que a menudo se utiliza en ICO o ventas de tokens.

Yield Farming : la práctica de ganar intereses o recompensas bloqueando criptomonedas en protocolos DeFi

Prueba de conocimiento cero : un método criptográfico en el que una parte puede demostrar a otra que una afirmación es verdadera sin revelar la información subyacente.

Inteligencia artificial

IA: Inteligencia artificial: La simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, especialmente sistemas informáticos.

AGI: Inteligencia Artificial General - Una IA hipotética que posee la capacidad de comprender o aprender cualquier tarea intelectual que un ser humano puede

Algoritmo: Conjunto de reglas o instrucciones que se le dan a una IA, una red neuronal o un programa informático para ayudarlo a aprender por sí solo. También es un proceso o conjunto de reglas que se deben seguir en los cálculos u otras operaciones de resolución de problemas, especialmente en una computadora.

Alineación: El proceso de garantizar que los sistemas de IA estén diseñados y desarrollados de manera que se alineen con los valores y objetivos humanos.

Antropomorfismo: La atribución de características o comportamientos humanos a los sistemas de IA.

Retropropagación: Un algoritmo utilizado en el entrenamiento de redes neuronales para ajustar los pesos y sesgos en función del error en la salida.

Sesgo: errores sistemáticos en los sistemas de IA que conducen a resultados injustos o discriminatorios

Big Data : conjuntos de datos grandes y complejos que requieren herramientas de análisis avanzadas, que a menudo se utilizan en aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Caja negra: Un sistema de IA cuyo funcionamiento interno no es fácil de entender o interpretar.

Chatbot: Un programa de IA diseñado para simular una conversación con usuarios humanos , especialmente a través de Internet.

Computación cognitiva: un campo de la IA que se centra en la construcción de sistemas que puedan razonar, aprender e interactuar de forma natural con los humanos.

Visión artificial: un campo de la IA que permite a las máquinas interpretar y comprender información visual del mundo, como imágenes y vídeos.

Red neuronal convolucional (CNN): un tipo de red neuronal que se utiliza comúnmente para tareas de reconocimiento de imágenes y videos.

Aumento de datos: el proceso de crear nuevos datos de entrenamiento mediante la aplicación de transformaciones a los datos existentes, como rotaciones, giros o cambios de color.

Aprendizaje profundo: un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas para aprender de grandes cantidades de datos.

Minería de datos : el proceso de descubrir patrones en grandes conjuntos de datos, que a menudo se utiliza en análisis impulsados por IA.

Incrustaciones: una forma de representar palabras, frases u otros datos como vectores numéricos en un espacio de alta dimensión.

Comportamiento emergente: comportamientos inesperados o no deseados que surgen de las interacciones complejas dentro de un sistema de IA.

Sistema experto : un programa de IA que imita las capacidades de toma de decisiones de un experto humano en un dominio específico.

IA explicable (XAI): un campo de la IA que se centra en el desarrollo de técnicas para hacer que los sistemas de IA sean más transparentes y comprensibles.

Red generativa antagónica (GAN): un tipo de modelo de IA que involucra dos redes neuronales que compiten entre sí para generar datos realistas.

GPT (Transformador preentrenado generativo) : un tipo de modelo de lenguaje grande utilizado para generar texto similar al humano.

Alucinación: Una IA que genera resultados que no tienen sentido o no están relacionados con la entrada.

Heurísticas : Técnicas utilizadas para resolver problemas más rápidamente cuando los métodos tradicionales son demasiado lentos.

IoT (Internet de las cosas) : la red de dispositivos físicos que recopilan e intercambian datos, a menudo integrados con IA para la automatización.

Inferencia : El proceso de utilizar un modelo de IA entrenado para hacer predicciones o clasificaciones sobre nuevos datos.

Jupyter Notebook : una aplicación web de código abierto que se utiliza para codificar, visualizar y documentar experimentos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

K-Means : un algoritmo de agrupamiento popular utilizado en el aprendizaje automático no supervisado

Gráfico de conocimiento : una representación estructurada de entidades del mundo real y sus relaciones, que a menudo se utiliza en IA para mejorar la comprensión y las capacidades de búsqueda.

Modelo de lenguaje grande (LLM): un modelo de IA entrenado en un conjunto masivo de datos de texto y código, capaz de generar texto, traducir idiomas, escribir diferentes tipos de contenido creativo y responder a sus preguntas de manera informativa.

Aprendizaje automático (ML) : una rama de la IA donde los algoritmos aprenden de los datos para tomar decisiones o predicciones.

Modelo : El resultado del entrenamiento de un algoritmo de aprendizaje automático con datos, utilizado para hacer predicciones.

Procesamiento del lenguaje natural (PLN): un campo de la IA que se centra en permitir que las máquinas comprendan, interpreten y generen lenguaje humano natural.

Red neuronal: Un sistema informático inspirado en el cerebro humano, que consta de nodos interconectados (neuronas) que procesan y transmiten información.

Sobreajuste: un fenómeno en el aprendizaje automático en el que un modelo aprende demasiado bien los datos de entrenamiento y tiene un rendimiento deficiente con datos nuevos e invisibles.

Ingeniería de indicaciones: el proceso de diseño y elaboración de indicaciones efectivas para obtener las respuestas deseadas de los modelos de IA.

Python : un lenguaje de programación popular utilizado ampliamente en proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Aprendizaje automático cuántico : un campo que combina la computación cuántica con algoritmos de aprendizaje automático, con el objetivo de lograr una mejor eficiencia computacional.

Aprendizaje por refuerzo: un tipo de aprendizaje automático en el que un agente aprende a realizar acciones en un entorno para maximizar una señal de recompensa.

Aprendizaje supervisado: un tipo de aprendizaje automático en el que un algoritmo aprende a partir de datos de entrenamiento etiquetados para hacer predicciones o clasificaciones sobre datos nuevos.

Transformador: un tipo de arquitectura de red neuronal que ha revolucionado las tareas de procesamiento del lenguaje natural.

Aprendizaje por transferencia: una técnica de aprendizaje automático en la que se utiliza un modelo previamente entrenado como punto de partida para una nueva tarea, ahorrando tiempo y recursos.

Prueba de Turing: Prueba de la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente equivalente o indistinguible del de un humano.

Aprendizaje no supervisado: un tipo de aprendizaje automático en el que un algoritmo aprende a partir de datos no etiquetados para descubrir patrones o estructuras en los datos.

Subajuste : un problema en el aprendizaje automático en el que un modelo es demasiado simple y no logra capturar los patrones subyacentes en los datos, lo que genera un rendimiento deficiente tanto en el entrenamiento como en los datos nuevos.

Pesos : Los parámetros dentro de una red neuronal que se ajustan durante el entrenamiento para minimizar el error y mejorar las predicciones del modelo.

YOLO (You Only Look Once) : un algoritmo de detección de objetos en tiempo real que procesa imágenes en una sola pasada, ampliamente utilizado en tareas de visión por computadora.

Aprendizaje de disparo cero : un paradigma de aprendizaje automático en el que un modelo puede hacer predicciones sobre clases en las que nunca fue entrenado explícitamente mediante el uso de información de tareas o clases relacionadas.

Ahora que ya conoce las jergas y abreviaturas más comunes, muchas de ellas son descripciones adecuadas de aelf como una cadena de bloques de IA de capa 1. Desde la incorporación de tecnologías de IA a su plataforma, aelf ha ofrecido un chatbot de IA intuitivo para responder a cualquier consulta generada por el usuario en plataformas digitales y modelos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) como GPT-4 para simplificar la creación de contratos inteligentes para los desarrolladores de Web3 .

La infraestructura aelf, que consiste en una estructura multicadena personalizable, está diseñada para impulsar el futuro de las aplicaciones descentralizadas, especialmente en el ámbito de la IA. Con su innovador mecanismo de consenso AEDPoS y su enfoque en la escalabilidad, aelf está allanando el camino para una convergencia perfecta de la IA y la cadena de bloques y, a su vez, para que las soluciones Web3 se apliquen al mundo real.

Acerca de aelf

aelf, una red blockchain de capa 1 mejorada con IA, aprovecha el sólido lenguaje de programación C# para lograr eficiencia y escalabilidad en su sofisticada arquitectura multicapa. Fundada en 2017 y con su centro global en Singapur, aelf es pionera en la industria y lidera Asia en la evolución de la blockchain con integración de IA de vanguardia y tecnología modular ZK Rollup de capa 2, lo que garantiza una plataforma eficiente, de bajo costo y altamente segura que es amigable tanto para el desarrollador como para el usuario final. En línea con su visión progresista, aelf se compromete a fomentar la innovación dentro de su ecosistema y avanzar en la adopción de tecnología Web3 e IA.

Para obtener más información sobre aelf, consulte nuestro documento técnico V2.0 .

Manténgase conectado con nuestra comunidad:

Sitio web | X | Telegram | Discord