ຈື່ມື້ທີ່ທ່ານໄດ້ກ້າວເຂົ້າສູ່ໂລກ Web3 ແລະ crypto ຄັ້ງທໍາອິດ. ເຈົ້າພົບວ່າຕົວເອງສະທ້ອນກັບ Googling ວ່າ HODL, , ແລະ ຢືນຢູ່ໃສ? ຫຼືວ່າທ່ານກໍາລັງປະໄວ້ສົງໄສວ່າສິ່ງທີ່ຢູ່ໃນໂລກແມ່ນ ໃນເວລາທີ່ຜູ້ໃດຜູ້ຫນຶ່ງເວົ້າວ່າ ໄປ 'ກັບດວງຈັນ'? NFT DAO dAppening BTC ມັນເປັນສິ່ງທີ່ຕ້ອງເອົາເຂົ້າມາຫຼາຍ. ພຽງແຕ່ເມື່ອທ່ານຈັບໄດ້ທັງໝົດ, ແລະຫັນປ່ຽນພວກເຮົາໄປສູ່ເສັ້ນໂຄ້ງການຮຽນຮູ້ອື່ນ. 'NLP' ບໍ່ແມ່ນການຂຽນໂປຼແກຼມ Neuro-linguistic ເທົ່າກັບການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດໃນທຸກມື້ນີ້. AI ກໍເຂົ້າມາ ເຖິງແມ່ນວ່າມັນກວມເອົາ A ຫາ Z, ບັນຊີລາຍຊື່ຄໍາສັບແລະຄໍາສັບທີ່ບໍ່ຊ້ໍາກັນໃນ blockchain ແລະ AI lexicons ຄວນຈະເປັນຄູ່ທີ່ມີປະໂຫຍດສໍາລັບເວລາທີ່ການສົນທະນາດັ່ງກ່າວເກີດຂື້ນ. Blockchain ການແຈກຢາຍ cryptocurrency ຫຼື token ຟຣີ, ມັກຈະເປັນຍຸດທະວິທີສົ່ງເສີມການຂາຍ ຫຼື ເພື່ອເປັນລາງວັນໃຫ້ກັບຜູ້ຮັບໃຊ້ໃນຕອນຕົ້ນ. Airdrop: ເງິນສະກຸນເງິນໃດໆນອກເໜືອໄປຈາກ Bitcoin ແລະ Altcoin: Ethereum All-Time High - ລາຄາທີ່ສູງທີ່ສຸດທີ່ cryptocurrency ເຄີຍບັນລຸມາ ATH: ຄົນທີ່ຖື cryptocurrency ທີ່ມີມູນຄ່າຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ຫວັງວ່າມັນຈະຟື້ນຕົວ Bagholder: ບາງຄົນທີ່ເຊື່ອວ່າ Bitcoin ເປັນ cryptocurrency ເທົ່ານັ້ນທີ່ມີຄວາມສໍາຄັນແລະຄົນອື່ນທັງຫມົດແມ່ນຕໍ່າກວ່າ Bitcoin Maximalist: ການເກັບກໍາທຸລະກໍາທີ່ບັນທຶກໄວ້ໃນ blockchain ຕັນ: ເຊິ່ງບັນທຶກການເຮັດທຸລະກໍາໃນທົ່ວຄອມພິວເຕີຫຼາຍເຄື່ອງ Blockchain: ບັນຊີລາຍການແບ່ງຂັ້ນຄຸ້ມຄອງແບບກະຈາຍ ຊື້ F****** Dip - ການຊຸກຍູ້ໃຫ້ຊື້ cryptocurrency ເມື່ອລາຄາຂອງມັນຫຼຸດລົງ BTFD: : ການສະແດງອອກທີ່ມີຮູບແບບຂອງ 'Build'. ມັນເນັ້ນຫນັກເຖິງຄວາມສໍາຄັນຂອງການສ້າງໂຄງການ Web3 ທີ່ເປັນປະໂຫຍດ, ໂດຍສະເພາະໃນໄລຍະທີ່ຕະຫຼາດຫຼຸດລົງ, ກົງກັນຂ້າມກັບການສຸມໃສ່ພຽງແຕ່ການຄາດເດົາລາຄາ. BUIDL ເປັນຕະຫຼາດທີ່ລາຄາເພີ່ມຂຶ້ນຫຼືຄາດວ່າຈະເພີ່ມຂຶ້ນ ຕະຫຼາດ Bull: ຂະບວນການທໍາລາຍ tokens cryptocurrency, ປົກກະຕິແລ້ວເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການສະຫນອງແລະເພີ່ມມູນຄ່າ ການເຜົາໄຫມ້: ອຸປະກອນທາງກາຍະພາບທີ່ເກັບຮັກສາ cryptocurrency ອອບໄລນ໌, ສະຫນອງຄວາມປອດໄພເພີ່ມຂຶ້ນ Cold Wallet: ຂະບວນການທີ່ nodes ໃນເຄືອຂ່າຍ blockchain ຕົກລົງເຫັນດີກ່ຽວກັບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງທຸລະກໍາ Consensus: ເປັນສະກຸນເງິນດິຈິຕອນ ຫຼື virtual ທີ່ໃຊ້ການເຂົ້າລະຫັດລັບເພື່ອຄວາມປອດໄພ Cryptocurrency: Decentralized Autonomous Organization - ອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ດໍາເນີນການທັງຫມົດໃນ blockchain, ມີກົດລະບຽບທີ່ຖືກເຂົ້າລະຫັດໃນ DAO: ສັນຍາສະຫມາດ. Decentralized Application - ແອັບພລິເຄຊັນທີ່ເຮັດວຽກຢູ່ໃນເຄືອຂ່າຍ blockchain dApp: Decentralized Finance - ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທາງດ້ານການເງິນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນເທກໂນໂລຍີ blockchain, ມັກຈະໃຫ້ບໍລິການ peer-to-peer DeFi: : ສັ້ນສໍາລັບ 'degenerate', ມັນຫມາຍເຖິງຜູ້ທີ່ມີສ່ວນຮ່ວມໃນການຊື້ຂາຍທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ, ໃນຊ່ອງ crypto, ເລື້ອຍໆໂດຍບໍ່ມີການດໍາເນີນການຄົ້ນຄ້ວາທີ່ເຫມາະສົມ. Degen ການຄາດເດົາຫຼືການລົງທຶນ ບາງຄົນທີ່ຖືເອົາການລົງທຶນ cryptocurrency ຂອງເຂົາເຈົ້າໂດຍຜ່ານການເຫນັງຕີງຂອງຕະຫຼາດ, ປະຕິເສດການຂາຍ Diamond Hands: ເຮັດການຄົ້ນຄວ້າຂອງທ່ານເອງ - ເປັນຄໍາເຕືອນທີ່ສໍາຄັນທີ່ຈະຄົ້ນຄ້ວາການລົງທຶນໃດໆກ່ອນທີ່ຈະດໍາເນີນການ DYOR: ມາດຕະຖານດ້ານວິຊາການສໍາລັບການສ້າງ tokens ໃນ Ethereum blockchain ERC-20: ເປັນແພລະຕະຟອມ blockchain ທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ການສ້າງສັນຍາສະຫມາດແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ມີການແບ່ງຂັ້ນຄຸ້ມຄອງ Ethereum: - ຄວາມກັງວົນທີ່ຈະຂາດການລົງທຶນທີ່ມີກໍາໄລໄດ້ FOMO: Fear Of Missing Out ການແບ່ງປັນໃນເຄືອຂ່າຍ blockchain, ສົ່ງຜົນໃຫ້ມີສອງຕ່ອງໂສ້ແຍກຕ່າງຫາກ Fork: ຄວາມຢ້ານກົວ, ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ, ແລະຄວາມສົງໃສ - ຂໍ້ມູນທາງລົບແຜ່ຂະຫຍາຍກ່ຽວກັບ cryptocurrency ທີ່ຈະມີອິດທິພົນຕໍ່ລາຄາຂອງມັນ. FUD: ຄ່າທໍານຽມທີ່ຕ້ອງການເພື່ອເຮັດທຸລະກໍາຫຼືປະຕິບັດສັນຍາສະຫມາດໃນເຄືອຂ່າຍ Ethereum ອາຍແກັສ: ຕັນທໍາອິດທີ່ເຄີຍຂຸດຄົ້ນຢູ່ໃນ blockchain Genesis Block: ຖືໄວ້ເພື່ອຊີວິດທີ່ຮັກແພງ - ໃນເບື້ອງຕົ້ນການສະກົດຜິດຂອງ 'Hold', ມັນປະຈຸບັນຫມາຍເຖິງການຖື cryptocurrency ເຖິງວ່າຈະມີການເຫນັງຕີງຂອງຕະຫຼາດ. HODL: ການສະເຫນີຫຼຽນເບື້ອງຕົ້ນ - ວິທີການລະດົມທຶນທີ່ໂຄງການ cryptocurrency ໃຫມ່ຂາຍ tokens ໃຫ້ກັບນັກລົງທຶນ ICO: ຮູ້ຈັກລູກຄ້າຂອງເຈົ້າ - ຂະບວນການຢັ້ງຢືນຕົວຕົນຂອງລູກຄ້າເພື່ອປ້ອງກັນການສໍ້ໂກງແລະການຟອກເງິນ KYC: ຫຼືສະຖາປັດຕະ blockchain ຕົ້ນຕໍ. ມັນຮັບຜິດຊອບຕໍ່ຫນ້າທີ່ຫຼັກໆເຊັ່ນກົນໄກການຕົກລົງ, ການປະມວນຜົນທຸລະກໍາ, ຄວາມປອດໄພ, ແລະຄວາມພ້ອມຂອງຂໍ້ມູນ ຊັ້ນ 1: ລະດັບພື້ນຖານ ເຄືອຂ່າຍ blockchain ຕົ້ນຕໍ, ຫຼື ' ', ບ່ອນທີ່ການເຮັດທຸລະກໍາຕົວຈິງເກີດຂື້ນ Mainnet: ສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີຊີວິດ Market Capitalization - ມູນຄ່າທັງຫມົດຂອງ cryptocurrency, ຄິດໄລ່ໂດຍການຄູນລາຄາໂດຍການສະຫນອງການໄຫຼວຽນຂອງ. Market Cap: ຂະບວນການກວດສອບແລະເພີ່ມການເຮັດທຸລະກໍາກັບ blockchain, ມັກຈະໄດ້ຮັບລາງວັນດ້ວຍ cryptocurrency ການຂຸດຄົ້ນບໍ່ແຮ່: Non-Fungible Token - ຊັບສິນດິຈິຕອລທີ່ເປັນເອກະລັກທີ່ສະແດງເຖິງຄວາມເປັນເຈົ້າຂອງລາຍການສະເພາະ ຫຼືສ່ວນຂອງເນື້ອຫາ NFT: ຄອມພິວເຕີທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບເຄືອຂ່າຍ blockchain ທີ່ຊ່ວຍກວດສອບ ແລະສົ່ງຕໍ່ທຸລະກໍາ Node: ການບໍລິການທີ່ສະຫນອງຂໍ້ມູນໂລກທີ່ແທ້ຈິງກັບສັນຍາສະຫມາດໃນ blockchain Oracle: ການພິມອອກທາງກາຍະພາບຂອງກະແຈສ່ວນຕົວ cryptocurrency, ໃຊ້ສໍາລັບການເກັບຮັກສາອອຟໄລ Paper Wallet: ການພົວພັນໂດຍກົງລະຫວ່າງສອງຝ່າຍໂດຍບໍ່ມີຕົວກາງ Peer-to-Peer (P2P): ລະຫັດລັບທີ່ໃຊ້ໃນການເຂົ້າເຖິງ ແລະຈັດການການຖືຄອງເງິນສະກຸນເງິນດິຈິຕອນ ລະຫັດສ່ວນຕົວ: ຫຼັກຖານ ກົນໄກການເຫັນດີທີ່ຜູ້ກວດສອບຖືກເລືອກໂດຍອີງໃສ່ຈໍານວນຫຼຽນທີ່ພວກເຂົາຖືແລະເຕັມໃຈທີ່ຈະ ' ' ສະແດງການສະເຕກ (PoS): ສະເຕກ ຫຼັກຖານ ກົນໄກການເຫັນດີທີ່ຜູ້ແຮ່ທາດແກ້ໄຂບັນຫາຄະນິດສາດທີ່ສັບສົນເພື່ອກວດສອບການເຮັດທຸລະກໍາແລະສ້າງບລັອກໃຫມ່. ສະແດງການເຮັດວຽກ (PoW): ໂຄງການທີ່ລາຄາຂອງ cryptocurrency ເປັນອັດຕາເງິນເຟີ້ປອມ (ສູບ) ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນຂາຍອອກ (ຖິ້ມ) ເພື່ອກໍາໄລ Pump and Dump: : ເປັນເທກໂນໂລຍີໃນອະນາຄົດທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ອາດຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມປອດໄພຂອງ cryptographic algorithms ທີ່ໃຊ້ໃນ blockchain Quantum Computing ຄໍາສັບທີ່ໃຊ້ເພື່ອພັນລະນາຜູ້ທີ່ປະສົບກັບການສູນເສຍທາງດ້ານການເງິນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນການຊື້ຂາຍ cryptocurrency Rekt: ຜູ້ສ້າງ pseudonymous ຂອງ Bitcoin Satoshi Nakamoto: ເປັນ cryptocurrency ທີ່ມີຄ່າໜ້ອຍ ຫຼື ເປັນການຫລອກລວງທີ່ຮັບຮູ້ໄດ້ Shitcoin: ສັນຍາທີ່ປະຕິບັດດ້ວຍຕົນເອງກັບເງື່ອນໄຂຂອງຂໍ້ຕົກລົງທີ່ຂຽນໂດຍກົງເຂົ້າໄປໃນສາຍຂອງລະຫັດ ສັນຍາອັດສະລິຍະ: ສະກຸນເງິນດິຈິຕອນທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຮັກສາມູນຄ່າທີ່ຫມັ້ນຄົງ, ມັກຈະຖືກໃສ່ກັບສະກຸນເງິນ fiat ເຊັ່ນເງິນໂດລາສະຫະລັດ. Stablecoin: ເຄືອຂ່າຍ blockchain ທີ່ໃຊ້ສໍາລັບຈຸດປະສົງ ກ່ອນທີ່ຈະເປີດຕົວໃນ mainnet Testnet: ການທົດສອບແລະການພັດທະນາ ຊັບສິນດິຈິຕອນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນ blockchain ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ, ມັກຈະເປັນຕົວແທນຂອງຜົນປະໂຫຍດສະເພາະໃດຫນຶ່ງຫຼືມູນຄ່າພາຍໃນໂຄງການ. Token: : metric ທີ່ໃຊ້ເພື່ອວັດແທກຄວາມໄວຂອງເຄືອຂ່າຍ blockchain TPS (ທຸລະກໍາຕໍ່ວິນາທີ) : ເປັນຄຳທີ່ໃຊ້ເພື່ອພັນລະນາລາຄາຂອງ cryptocurrency ເພີ່ມຂຶ້ນສູງ To the Moon ເປັນຊອບແວ ຫຼືຮາດແວແອັບພລິເຄຊັນທີ່ໃຊ້ໃນ Wallet: ການເກັບຮັກສາ, ສົ່ງ ແລະຮັບ cryptocurrency ບຸກຄົນຫຼືນິຕິບຸກຄົນທີ່ຖື cryptocurrency ເປັນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ, ມີອິດທິພົນຕໍ່ຕະຫຼາດ. Whale: ບັນຊີລາຍຊື່ຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ, ມັກຈະໃຊ້ໃນ ICOs ຫຼືການຂາຍ token Whitelist: : ການປະຕິບັດການໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈຫຼືລາງວັນໂດຍ ການກະສິກໍາຜົນຜະລິດ ການລັອກ cryptocurrencies ໃນໂປໂຕຄອນ DeFi : ທີ່ຝ່າຍຫນຶ່ງສາມາດພິສູດໃຫ້ອີກຝ່າຍຫນຶ່ງຮູ້ວ່າຄໍາຖະແຫຼງທີ່ເປັນຄວາມຈິງໂດຍບໍ່ມີການເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນພື້ນຖານ. Zero-Knowledge Proof ວິທີການເຂົ້າລະຫັດ ປັນຍາທຽມ Artificial Intelligence - ການຈໍາລອງຂະບວນການທາງປັນຍາຂອງມະນຸດໂດຍເຄື່ອງຈັກ, ໂດຍສະເພາະລະບົບຄອມພິວເຕີ AI: Artificial General Intelligence - AI ສົມມຸດຕິຖານທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການເຂົ້າໃຈຫຼືຮຽນຮູ້ວຽກງານທາງປັນຍາທີ່ມະນຸດສາມາດເຮັດໄດ້. AGI: ຊຸດຂອງກົດລະບຽບຫຼືຄໍາແນະນໍາທີ່ມອບໃຫ້ກັບ AI, neural network, ຫຼືໂຄງການຄອມພິວເຕີເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ມັນຮຽນຮູ້ດ້ວຍຕົນເອງ. ມັນຍັງເປັນຂະບວນການຫຼືກໍານົດກົດລະບຽບທີ່ຈະປະຕິບັດຕາມໃນການຄິດໄລ່ຫຼືການປະຕິບັດການແກ້ໄຂບັນຫາອື່ນໆ, ໂດຍສະເພາະໂດຍຄອມພິວເຕີ. Algorithm: ຂະບວນການຮັບປະກັນວ່າລະບົບ AI ໄດ້ຖືກອອກແບບ ແລະພັດທະນາໃນແບບທີ່ສອດຄ່ອງກັບຄຸນຄ່າ ແລະເປົ້າໝາຍຂອງມະນຸດ. ການຈັດຮຽງ: ຄຸນລັກສະນະຂອງຄຸນລັກສະນະຫຼືພຶດຕິກໍາຂອງມະນຸດຕໍ່ລະບົບ AI Anthropomorphism: ສູດການຄິດໄລ່ທີ່ໃຊ້ໃນການຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ neural ເພື່ອປັບນ້ໍາຫນັກແລະຄວາມລໍາອຽງໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຜິດພາດຂອງຜົນຜະລິດ. Backpropagation: ຄວາມຜິດພາດລະບົບໃນລະບົບ AI ທີ່ນໍາໄປສູ່ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ຍຸຕິທໍາຫຼືຈໍາແນກ. Bias: : ຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່, ສະລັບສັບຊ້ອນທີ່ຕ້ອງການເຄື່ອງມືການວິເຄາະຂັ້ນສູງ, ມັກຈະຖືກນໍາໃຊ້ໃນ AI ແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ Big Data ລະບົບ AI ທີ່ເຮັດວຽກພາຍໃນບໍ່ເຂົ້າໃຈ ຫຼືຕີຄວາມໝາຍໄດ້ງ່າຍ ກ່ອງດຳ: ໂຄງການ AI ທີ່ອອກແບບມາເພື່ອ , ໂດຍສະເພາະຜ່ານອິນເຕີເນັດ Chatbot: ຈໍາລອງການສົນທະນາກັບຜູ້ໃຊ້ຂອງມະນຸດ ສາຂາຂອງ AI ທີ່ສຸມໃສ່ການສ້າງລະບົບທີ່ສາມາດຫາເຫດຜົນ, ຮຽນຮູ້, ແລະປະຕິສໍາພັນກັບມະນຸດຕາມທໍາມະຊາດ. Cognitive Computing: ສາຂາຂອງ AI ທີ່ເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດຕີຄວາມໝາຍ ແລະເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນພາບຈາກໂລກໄດ້ ເຊັ່ນ: ຮູບພາບ ແລະວິດີໂອ. Computer Vision: ປະເພດຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ໃຊ້ທົ່ວໄປສໍາລັບວຽກງານການຮັບຮູ້ຮູບພາບແລະວິດີໂອ Convolutional Neural Network (CNN): ຂະບວນການສ້າງຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມໃຫມ່ໂດຍການນໍາໃຊ້ການຫັນປ່ຽນກັບຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ, ເຊັ່ນ: ການຫມຸນ, flips, ຫຼືການປ່ຽນແປງສີ. ການເພີ່ມຂໍ້ມູນ: ເປັນຊຸດຍ່ອຍຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ໃຊ້ເຄືອຂ່າຍປະສາດທຽມທີ່ມີຫຼາຍຊັ້ນເພື່ອຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ: : ຂະບວນການຄົ້ນພົບຮູບແບບໃນຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່, ມັກຈະໃຊ້ໃນການວິເຄາະທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ ວິທີການສະແດງຄໍາສັບ, ປະໂຫຍກ, ຫຼືຂໍ້ມູນອື່ນໆເປັນ vectors ຕົວເລກໃນພື້ນທີ່ມິຕິລະດັບສູງ. ການຝັງຕົວ: ພຶດຕິກຳທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ ຫຼື ບໍ່ໄດ້ຕັ້ງໃຈທີ່ເກີດຈາກການໂຕ້ຕອບທີ່ຊັບຊ້ອນພາຍໃນລະບົບ AI ພຶດຕິກຳສຸກເສີນ: : ໂຄງການ AI ທີ່ mimics ຄວາມສາມາດໃນການຕັດສິນໃຈຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານຂອງມະນຸດໃນໂດເມນສະເພາະໃດຫນຶ່ງ. ລະບົບຊ່ຽວຊານ ສາຂາຂອງ AI ທີ່ເນັ້ນໃສ່ການພັດທະນາເຕັກນິກເພື່ອເຮັດໃຫ້ລະບົບ AI ມີຄວາມໂປ່ງໃສ ແລະເຂົ້າໃຈໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ. AI ທີ່ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ (XAI): ປະເພດຂອງຕົວແບບ AI ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບເຄືອຂ່າຍ neural ສອງເຄືອຂ່າຍທີ່ແຂ່ງຂັນກັນເພື່ອສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງ. Generative Adversarial Network (GAN): : ປະເພດຂອງຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ໃຊ້ສໍາລັບການສ້າງຂໍ້ຄວາມທີ່ຄ້າຍຄືກັບມະນຸດ GPT (Generative Pre-trained Transformer) AI ຜະລິດຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ມີຄວາມຫມາຍຫຼືບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປ້ອນຂໍ້ມູນ. Hallucination: : ເຕັກນິກທີ່ໃຊ້ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາໄວຂຶ້ນເມື່ອວິທີການແບບດັ້ງເດີມຊ້າເກີນໄປ Heuristics : ເຄືອຂ່າຍຂອງອຸປະກອນທາງດ້ານຮ່າງກາຍທີ່ເກັບກໍາແລະການແລກປ່ຽນຂໍ້ມູນ, ມັກຈະປະສົມປະສານກັບ AI ສໍາລັບການອັດຕະໂນມັດ IoT (Internet of Things) : ຂະບວນການຂອງການນໍາໃຊ້ຕົວແບບ AI ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນຫຼືການຈັດປະເພດຂອງຂໍ້ມູນໃຫມ່ Inference : ແອັບພລິເຄຊັນເວັບໂອເພນຊອດທີ່ໃຊ້ສຳລັບການເຂົ້າລະຫັດ, ການເບິ່ງເຫັນພາບ, ແລະບັນທຶກການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະການທົດລອງ AI Jupyter Notebook : ສູດການຄິດໄລ່ກຸ່ມທີ່ນິຍົມໃຊ້ໃນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງ K-Means : ການເປັນຕົວແທນທີ່ມີໂຄງສ້າງຂອງຫນ່ວຍງານໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງແລະຄວາມສໍາພັນຂອງເຂົາເຈົ້າ, ມັກຈະຖືກນໍາໃຊ້ໃນ AI ເພື່ອເພີ່ມຄວາມເຂົ້າໃຈແລະຄວາມສາມາດໃນການຊອກຫາ. Knowledge Graph ແບບຈໍາລອງ AI ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ຄວາມແລະລະຫັດ, ສາມາດສ້າງຂໍ້ຄວາມ, ການແປພາສາ, ການຂຽນເນື້ອຫາສ້າງສັນປະເພດຕ່າງໆ, ແລະຕອບຄໍາຖາມຂອງເຈົ້າໃນແບບໃຫ້ຂໍ້ມູນ. ຕົວແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ (LLM): : ສາຂາຂອງ AI ທີ່ algorithms ຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນເພື່ອເຮັດການຕັດສິນໃຈ ຫຼືການຄາດເດົາ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ML) : ຜົນຂອງການຝຶກອົບຮົມລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກກັບຂໍ້ມູນ, ນໍາໃຊ້ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄາດເດົາ ຮູບແບບ ສາຂາຂອງ AI ທີ່ສຸມໃສ່ການເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດເຂົ້າໃຈ, ຕີຄວາມຫມາຍ, ແລະສ້າງພາສາທໍາມະຊາດຂອງມະນຸດ. ການປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດ (NLP): ລະບົບຄອມພິວເຕີທີ່ໄດ້ຮັບແຮງບັນດານໃຈຈາກສະຫມອງຂອງມະນຸດ, ປະກອບດ້ວຍ nodes ເຊື່ອມຕໍ່ກັນ (neurons) ທີ່ປະມວນຜົນແລະສົ່ງຂໍ້ມູນ. Neural Network: ປະກົດການໃນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ຕົວແບບຮຽນຮູ້ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມໄດ້ດີເກີນໄປ, ເຮັດວຽກບໍ່ດີກັບຂໍ້ມູນໃຫມ່, ບໍ່ເຫັນ Overfitting: ຂະບວນການອອກແບບແລະຫັດຖະ ກຳ ທີ່ມີປະສິດທິພາບເພື່ອກະຕຸ້ນການຕອບສະ ໜອງ ທີ່ຕ້ອງການຈາກຕົວແບບ AI ວິສະວະ ກຳ ວ່ອງໄວ: : ເປັນພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມທີ່ນິຍົມໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນໂຄງການ AI ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ Python : ສາຂາທີ່ລວມເອົາການຄິດໄລ່ຂອງ quantum ກັບ algorithms ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ເພື່ອແນໃສ່ບັນລຸປະສິດທິພາບການຄໍານວນທີ່ດີກວ່າ ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ Quantum ປະເພດຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ຕົວແທນຮຽນຮູ້ທີ່ຈະປະຕິບັດໃນສະພາບແວດລ້ອມເພື່ອເຮັດໃຫ້ສັນຍານລາງວັນສູງສຸດ ການຮຽນຮູ້ເສີມ: ປະເພດຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ algorithm ຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ມີປ້າຍຊື່ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນຫຼືການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນໃຫມ່. ການຮຽນຮູ້ແບບຄວບຄຸມ: ປະເພດຂອງສະຖາປັດຕະຍະກໍາເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ມີການປະຕິວັດວຽກງານການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ Transformer: ເຕັກນິກໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ຮູບແບບການຝຶກອົບຮົມກ່ອນຈະຖືກນໍາໃຊ້ເປັນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນສໍາລັບວຽກງານໃຫມ່, ປະຫຍັດເວລາແລະຊັບພະຍາກອນ. ການຮຽນຮູ້ແບບໂອນຍ້າຍ: ການທົດສອບຄວາມສາມາດຂອງເຄື່ອງຈັກໃນການສະແດງພຶດຕິກໍາອັດສະລິຍະທຽບເທົ່າກັບ, ຫຼືບໍ່ສາມາດແຍກອອກຈາກ, ຂອງມະນຸດ. ການທົດສອບ Turing: ປະເພດຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ algorithm ຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີປ້າຍຊື່ເພື່ອຄົ້ນພົບຮູບແບບຫຼືໂຄງສ້າງໃນຂໍ້ມູນ ການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີການຄວບຄຸມ: : ເປັນບັນຫາໃນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ແບບຈໍາລອງແມ່ນງ່າຍດາຍເກີນໄປ ແລະບໍ່ສາມາດບັນທຶກຮູບແບບພື້ນຖານໃນຂໍ້ມູນໄດ້, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ປະສິດທິພາບຂອງທັງສອງການຝຶກອົບຮົມ ແລະຂໍ້ມູນໃຫມ່ບໍ່ດີ. underfitting : ຕົວກໍານົດການພາຍໃນເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ຖືກປັບໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດແລະປັບປຸງການຄາດເດົາຂອງຕົວແບບ. ນ້ໍາຫນັກ : ເປັນວິທີກວດຈັບວັດຖຸໃນເວລາຈິງທີ່ປະມວນຜົນຮູບພາບໃນຫນຶ່ງຜ່ານ, ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນວຽກງານການເບິ່ງເຫັນຄອມພິວເຕີ. YOLO (ເຈົ້າເບິ່ງຄັ້ງດຽວ) : ເປັນຂະບວນວິວັດການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ຕົວແບບສາມາດທຳນາຍໃນຊັ້ນຮຽນທີ່ມັນບໍ່ເຄີຍໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຢ່າງຈະແຈ້ງໂດຍການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນຈາກໜ້າວຽກ ຫຼືຫ້ອງຮຽນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. Zero-shot Learning ໃນປັດຈຸບັນທີ່ທ່ານໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບຄໍາສັບຕ່າງໆທົ່ວໄປແລະຕົວຫຍໍ້, ຈໍານວນຫຼາຍຂອງພວກເຂົາແມ່ນຄໍາອະທິບາຍທີ່ເຫມາະສົມຂອງ aelf ເປັນ . ນັບຕັ້ງແຕ່ການລວມເອົາເທກໂນໂລຍີ AI ເຂົ້າໄປໃນແພລະຕະຟອມຂອງມັນ, aelf ໄດ້ສະເຫນີ AI chatbot intuitive ເພື່ອຕອບຄໍາຖາມທີ່ຜູ້ໃຊ້ສ້າງຢູ່ໃນເວທີດິຈິຕອນ, ແລະຮູບແບບ NLP ເຊັ່ນ GPT-4 ເພື່ອງ່າຍໃນການສ້າງສັນຍາສະຫມາດສໍາລັບ . ຊັ້ນ 1 AI blockchain ນັກພັດທະນາ Web3 ໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງ aelf, ປະກອບດ້ວຍໂຄງສ້າງຫຼາຍລະບົບຕ່ອງໂສ້ທີ່ສາມາດປັບແຕ່ງໄດ້, ຖືກອອກແບບມາເພື່ອພະລັງງານໃນອະນາຄົດຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ມີການແບ່ງຂັ້ນຄຸ້ມຄອງ, ໂດຍສະເພາະໃນພື້ນທີ່ AI. ດ້ວຍກົນໄກການເຫັນດີຂອງ AEDPoS ທີ່ເປັນນະວັດຕະກໍາຂອງຕົນແລະສຸມໃສ່ການຂະຫຍາຍໄດ້, aelf ກໍາລັງປູທາງໄປສູ່ການລວມຕົວຂອງ AI ແລະ blockchain, ແລະໃນທາງກັບກັນ, ການແກ້ໄຂ Web3 ບັງຄັບໃຫ້ຖືກນໍາໃຊ້ກັບໂລກທີ່ແທ້ຈິງ. *ຄຳປະຕິເສດ: ຂໍ້ມູນທີ່ສະໜອງໃຫ້ໃນບລັອກນີ້ບໍ່ໄດ້ປະກອບເປັນຄຳແນະນຳດ້ານການລົງທຶນ, ຄຳແນະນຳດ້ານການເງິນ, ຄຳແນະນຳດ້ານການຄ້າ, ຫຼືຄຳແນະນຳດ້ານວິຊາຊີບອື່ນໆ. aelf ບໍ່ມີການຮັບປະກັນຫຼືການຮັບປະກັນກ່ຽວກັບຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມສົມບູນ, ຫຼືທັນເວລາຂອງຂໍ້ມູນໃນ blog ນີ້. ທ່ານບໍ່ຄວນຕັດສິນໃຈລົງທຶນໃດໆໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ສະຫນອງໃຫ້ຢູ່ໃນ blog ນີ້. ທ່ານຄວນປຶກສາກັບທີ່ປຶກສາດ້ານການເງິນ ຫຼືກົດໝາຍທີ່ມີຄຸນວຸດທິສະເໝີ ກ່ອນທີ່ຈະຕັດສິນໃຈລົງທຶນ. ກ່ຽວກັບ aelf aelf, ເຄືອຂ່າຍ blockchain Layer 1 ທີ່ປັບປຸງ AI, ນໍາໃຊ້ພາສາການຂຽນໂປລແກລມ C# ທີ່ເຂັ້ມແຂງເພື່ອປະສິດທິພາບແລະຂະຫນາດໃນທົ່ວສະຖາປັດຕະຍະກໍາຫຼາຍຊັ້ນທີ່ຊັບຊ້ອນຂອງມັນ. ສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໃນປີ 2017 ດ້ວຍສູນກາງທົ່ວໂລກໃນສິງກະໂປ, aelf ເປັນຜູ້ບຸກເບີກໃນອຸດສາຫະກໍາ, ນໍາພາອາຊີໃນການພັດທະນາ blockchain ດ້ວຍການເຊື່ອມໂຍງ AI ທີ່ທັນສະໄຫມແລະ modular Layer 2 ZK Rollup technology, ຮັບປະກັນປະສິດທິພາບ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕ່ໍາ, ແລະ. ແພລດຟອມທີ່ປອດໄພສູງທີ່ເປັນທັງຜູ້ພັດທະນາ ແລະຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້. ສອດຄ່ອງກັບວິໄສທັດທີ່ກ້າວຫນ້າຂອງຕົນ, aelf ມຸ່ງຫມັ້ນທີ່ຈະສົ່ງເສີມນະວັດກໍາພາຍໃນລະບົບນິເວດຂອງຕົນແລະກ້າວຫນ້າທາງດ້ານການຮັບຮອງເອົາເຕັກໂນໂລຊີ Web3 ແລະ AI. ສໍາລັບຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບ aelf, ກະລຸນາເບິ່ງ ຂອງພວກເຮົາ. Whitepaper V2.0 ຕິດຕໍ່ພົວພັນກັບຊຸມຊົນຂອງພວກເຮົາ: | | | ເວັບໄຊທ໌ X ໂທລະເລກ ຄວາມຂັດແຍ້ງ
