aelf Dictionary: ບັນຊີລາຍຊື່ຂອງຂໍ້ກໍານົດແລະ Slangs ທີ່ຈະສຽງຄ້າຍຄື Blockchain ແລະ AI Pro

ຈື່ມື້ທີ່ທ່ານໄດ້ກ້າວເຂົ້າສູ່ໂລກ Web3 ແລະ crypto ຄັ້ງທໍາອິດ. ເຈົ້າພົບວ່າຕົວເອງສະທ້ອນກັບ Googling ວ່າ HODL, NFT , ແລະ DAO ຢືນຢູ່ໃສ? ຫຼືວ່າທ່ານກໍາລັງປະໄວ້ສົງໄສວ່າສິ່ງທີ່ຢູ່ໃນໂລກແມ່ນ dAppening ໃນເວລາທີ່ຜູ້ໃດຜູ້ຫນຶ່ງເວົ້າວ່າ BTC ໄປ 'ກັບດວງຈັນ'?

ມັນເປັນສິ່ງທີ່ຕ້ອງເອົາເຂົ້າມາຫຼາຍ. ພຽງແຕ່ເມື່ອທ່ານຈັບໄດ້ທັງໝົດ, AI ກໍເຂົ້າມາ ແລະຫັນປ່ຽນພວກເຮົາໄປສູ່ເສັ້ນໂຄ້ງການຮຽນຮູ້ອື່ນ. 'NLP' ບໍ່ແມ່ນການຂຽນໂປຼແກຼມ Neuro-linguistic ເທົ່າກັບການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດໃນທຸກມື້ນີ້.

ເຖິງແມ່ນວ່າມັນກວມເອົາ A ຫາ Z, ບັນຊີລາຍຊື່ຄໍາສັບແລະຄໍາສັບທີ່ບໍ່ຊ້ໍາກັນໃນ blockchain ແລະ AI lexicons ຄວນຈະເປັນຄູ່ທີ່ມີປະໂຫຍດສໍາລັບເວລາທີ່ການສົນທະນາດັ່ງກ່າວເກີດຂື້ນ.

Blockchain

Airdrop: ການແຈກຢາຍ cryptocurrency ຫຼື token ຟຣີ, ມັກຈະເປັນຍຸດທະວິທີສົ່ງເສີມການຂາຍ ຫຼື ເພື່ອເປັນລາງວັນໃຫ້ກັບຜູ້ຮັບໃຊ້ໃນຕອນຕົ້ນ.

Altcoin: ເງິນສະກຸນເງິນໃດໆນອກເໜືອໄປຈາກ Bitcoin ແລະ Ethereum

ATH: All-Time High - ລາຄາທີ່ສູງທີ່ສຸດທີ່ cryptocurrency ເຄີຍບັນລຸມາ

Bagholder: ຄົນທີ່ຖື cryptocurrency ທີ່ມີມູນຄ່າຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ຫວັງວ່າມັນຈະຟື້ນຕົວ

Bitcoin Maximalist: ບາງຄົນທີ່ເຊື່ອວ່າ Bitcoin ເປັນ cryptocurrency ເທົ່ານັ້ນທີ່ມີຄວາມສໍາຄັນແລະຄົນອື່ນທັງຫມົດແມ່ນຕໍ່າກວ່າ

ຕັນ: ການເກັບກໍາທຸລະກໍາທີ່ບັນທຶກໄວ້ໃນ blockchain

Blockchain: ບັນຊີລາຍການແບ່ງຂັ້ນຄຸ້ມຄອງແບບກະຈາຍ ເຊິ່ງບັນທຶກການເຮັດທຸລະກໍາໃນທົ່ວຄອມພິວເຕີຫຼາຍເຄື່ອງ

BTFD: ຊື້ F****** Dip - ການຊຸກຍູ້ໃຫ້ຊື້ cryptocurrency ເມື່ອລາຄາຂອງມັນຫຼຸດລົງ

BUIDL : ການສະແດງອອກທີ່ມີຮູບແບບຂອງ 'Build'. ມັນເນັ້ນຫນັກເຖິງຄວາມສໍາຄັນຂອງການສ້າງໂຄງການ Web3 ທີ່ເປັນປະໂຫຍດ, ໂດຍສະເພາະໃນໄລຍະທີ່ຕະຫຼາດຫຼຸດລົງ, ກົງກັນຂ້າມກັບການສຸມໃສ່ພຽງແຕ່ການຄາດເດົາລາຄາ.

ຕະຫຼາດ Bull: ເປັນຕະຫຼາດທີ່ລາຄາເພີ່ມຂຶ້ນຫຼືຄາດວ່າຈະເພີ່ມຂຶ້ນ

ການເຜົາໄຫມ້: ຂະບວນການທໍາລາຍ tokens cryptocurrency, ປົກກະຕິແລ້ວເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການສະຫນອງແລະເພີ່ມມູນຄ່າ

Cold Wallet: ອຸປະກອນທາງກາຍະພາບທີ່ເກັບຮັກສາ cryptocurrency ອອບໄລນ໌, ສະຫນອງຄວາມປອດໄພເພີ່ມຂຶ້ນ

Consensus: ຂະບວນການທີ່ nodes ໃນເຄືອຂ່າຍ blockchain ຕົກລົງເຫັນດີກ່ຽວກັບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງທຸລະກໍາ

Cryptocurrency: ເປັນສະກຸນເງິນດິຈິຕອນ ຫຼື virtual ທີ່ໃຊ້ການເຂົ້າລະຫັດລັບເພື່ອຄວາມປອດໄພ

DAO: Decentralized Autonomous Organization - ອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ດໍາເນີນການທັງຫມົດໃນ blockchain, ມີກົດລະບຽບທີ່ຖືກເຂົ້າລະຫັດໃນ ສັນຍາສະຫມາດ.

dApp: Decentralized Application - ແອັບພລິເຄຊັນທີ່ເຮັດວຽກຢູ່ໃນເຄືອຂ່າຍ blockchain

DeFi: Decentralized Finance - ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທາງດ້ານການເງິນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນເທກໂນໂລຍີ blockchain, ມັກຈະໃຫ້ບໍລິການ peer-to-peer

Degen : ສັ້ນສໍາລັບ 'degenerate', ມັນຫມາຍເຖິງຜູ້ທີ່ມີສ່ວນຮ່ວມໃນການຊື້ຂາຍທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ, ການຄາດເດົາຫຼືການລົງທຶນ ໃນຊ່ອງ crypto, ເລື້ອຍໆໂດຍບໍ່ມີການດໍາເນີນການຄົ້ນຄ້ວາທີ່ເຫມາະສົມ.

Diamond Hands: ບາງຄົນທີ່ຖືເອົາການລົງທຶນ cryptocurrency ຂອງເຂົາເຈົ້າໂດຍຜ່ານການເຫນັງຕີງຂອງຕະຫຼາດ, ປະຕິເສດການຂາຍ

DYOR: ເຮັດການຄົ້ນຄວ້າຂອງທ່ານເອງ - ເປັນຄໍາເຕືອນທີ່ສໍາຄັນທີ່ຈະຄົ້ນຄ້ວາການລົງທຶນໃດໆກ່ອນທີ່ຈະດໍາເນີນການ

ERC-20: ມາດຕະຖານດ້ານວິຊາການສໍາລັບການສ້າງ tokens ໃນ Ethereum blockchain

Ethereum: ເປັນແພລະຕະຟອມ blockchain ທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ການສ້າງສັນຍາສະຫມາດແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ມີການແບ່ງຂັ້ນຄຸ້ມຄອງ

FOMO: Fear Of Missing Out - ຄວາມກັງວົນທີ່ຈະຂາດການລົງທຶນທີ່ມີກໍາໄລໄດ້

Fork: ການແບ່ງປັນໃນເຄືອຂ່າຍ blockchain, ສົ່ງຜົນໃຫ້ມີສອງຕ່ອງໂສ້ແຍກຕ່າງຫາກ

FUD: ຄວາມຢ້ານກົວ, ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ, ແລະຄວາມສົງໃສ - ຂໍ້ມູນທາງລົບແຜ່ຂະຫຍາຍກ່ຽວກັບ cryptocurrency ທີ່ຈະມີອິດທິພົນຕໍ່ລາຄາຂອງມັນ.

ອາຍແກັສ: ຄ່າທໍານຽມທີ່ຕ້ອງການເພື່ອເຮັດທຸລະກໍາຫຼືປະຕິບັດສັນຍາສະຫມາດໃນເຄືອຂ່າຍ Ethereum

Genesis Block: ຕັນທໍາອິດທີ່ເຄີຍຂຸດຄົ້ນຢູ່ໃນ blockchain

HODL: ຖືໄວ້ເພື່ອຊີວິດທີ່ຮັກແພງ - ໃນເບື້ອງຕົ້ນການສະກົດຜິດຂອງ 'Hold', ມັນປະຈຸບັນຫມາຍເຖິງການຖື cryptocurrency ເຖິງວ່າຈະມີການເຫນັງຕີງຂອງຕະຫຼາດ.

ICO: ການສະເຫນີຫຼຽນເບື້ອງຕົ້ນ - ວິທີການລະດົມທຶນທີ່ໂຄງການ cryptocurrency ໃຫມ່ຂາຍ tokens ໃຫ້ກັບນັກລົງທຶນ

KYC: ຮູ້ຈັກລູກຄ້າຂອງເຈົ້າ - ຂະບວນການຢັ້ງຢືນຕົວຕົນຂອງລູກຄ້າເພື່ອປ້ອງກັນການສໍ້ໂກງແລະການຟອກເງິນ

ຊັ້ນ 1: ລະດັບພື້ນຖານ ຫຼືສະຖາປັດຕະ blockchain ຕົ້ນຕໍ. ມັນຮັບຜິດຊອບຕໍ່ຫນ້າທີ່ຫຼັກໆເຊັ່ນກົນໄກການຕົກລົງ, ການປະມວນຜົນທຸລະກໍາ, ຄວາມປອດໄພ, ແລະຄວາມພ້ອມຂອງຂໍ້ມູນ

Mainnet: ເຄືອຂ່າຍ blockchain ຕົ້ນຕໍ, ຫຼື ' ສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີຊີວິດ ', ບ່ອນທີ່ການເຮັດທຸລະກໍາຕົວຈິງເກີດຂື້ນ

Market Cap: Market Capitalization - ມູນຄ່າທັງຫມົດຂອງ cryptocurrency, ຄິດໄລ່ໂດຍການຄູນລາຄາໂດຍການສະຫນອງການໄຫຼວຽນຂອງ.

ການຂຸດຄົ້ນບໍ່ແຮ່: ຂະບວນການກວດສອບແລະເພີ່ມການເຮັດທຸລະກໍາກັບ blockchain, ມັກຈະໄດ້ຮັບລາງວັນດ້ວຍ cryptocurrency

NFT: Non-Fungible Token - ຊັບສິນດິຈິຕອລທີ່ເປັນເອກະລັກທີ່ສະແດງເຖິງຄວາມເປັນເຈົ້າຂອງລາຍການສະເພາະ ຫຼືສ່ວນຂອງເນື້ອຫາ

Node: ຄອມພິວເຕີທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບເຄືອຂ່າຍ blockchain ທີ່ຊ່ວຍກວດສອບ ແລະສົ່ງຕໍ່ທຸລະກໍາ

Oracle: ການບໍລິການທີ່ສະຫນອງຂໍ້ມູນໂລກທີ່ແທ້ຈິງກັບສັນຍາສະຫມາດໃນ blockchain

Paper Wallet: ການພິມອອກທາງກາຍະພາບຂອງກະແຈສ່ວນຕົວ cryptocurrency, ໃຊ້ສໍາລັບການເກັບຮັກສາອອຟໄລ

Peer-to-Peer (P2P): ການພົວພັນໂດຍກົງລະຫວ່າງສອງຝ່າຍໂດຍບໍ່ມີຕົວກາງ

ລະຫັດສ່ວນຕົວ: ລະຫັດລັບທີ່ໃຊ້ໃນການເຂົ້າເຖິງ ແລະຈັດການການຖືຄອງເງິນສະກຸນເງິນດິຈິຕອນ

ຫຼັກຖານ ສະແດງການສະເຕກ (PoS): ກົນໄກການເຫັນດີທີ່ຜູ້ກວດສອບຖືກເລືອກໂດຍອີງໃສ່ຈໍານວນຫຼຽນທີ່ພວກເຂົາຖືແລະເຕັມໃຈທີ່ຈະ ' ສະເຕກ '

ຫຼັກຖານ ສະແດງການເຮັດວຽກ (PoW): ກົນໄກການເຫັນດີທີ່ຜູ້ແຮ່ທາດແກ້ໄຂບັນຫາຄະນິດສາດທີ່ສັບສົນເພື່ອກວດສອບການເຮັດທຸລະກໍາແລະສ້າງບລັອກໃຫມ່.

Pump and Dump: ໂຄງການທີ່ລາຄາຂອງ cryptocurrency ເປັນອັດຕາເງິນເຟີ້ປອມ (ສູບ) ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນຂາຍອອກ (ຖິ້ມ) ເພື່ອກໍາໄລ

Quantum Computing : ເປັນເທກໂນໂລຍີໃນອະນາຄົດທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ອາດຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມປອດໄພຂອງ cryptographic algorithms ທີ່ໃຊ້ໃນ blockchain

Rekt: ຄໍາສັບທີ່ໃຊ້ເພື່ອພັນລະນາຜູ້ທີ່ປະສົບກັບການສູນເສຍທາງດ້ານການເງິນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນການຊື້ຂາຍ cryptocurrency

Satoshi Nakamoto: ຜູ້ສ້າງ pseudonymous ຂອງ Bitcoin

Shitcoin: ເປັນ cryptocurrency ທີ່ມີຄ່າໜ້ອຍ ຫຼື ເປັນການຫລອກລວງທີ່ຮັບຮູ້ໄດ້

ສັນຍາອັດສະລິຍະ: ສັນຍາທີ່ປະຕິບັດດ້ວຍຕົນເອງກັບເງື່ອນໄຂຂອງຂໍ້ຕົກລົງທີ່ຂຽນໂດຍກົງເຂົ້າໄປໃນສາຍຂອງລະຫັດ

Stablecoin: ສະກຸນເງິນດິຈິຕອນທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຮັກສາມູນຄ່າທີ່ຫມັ້ນຄົງ, ມັກຈະຖືກໃສ່ກັບສະກຸນເງິນ fiat ເຊັ່ນເງິນໂດລາສະຫະລັດ.

Testnet: ເຄືອຂ່າຍ blockchain ທີ່ໃຊ້ສໍາລັບຈຸດປະສົງ ການທົດສອບແລະການພັດທະນາ ກ່ອນທີ່ຈະເປີດຕົວໃນ mainnet

Token: ຊັບສິນດິຈິຕອນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນ blockchain ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ, ມັກຈະເປັນຕົວແທນຂອງຜົນປະໂຫຍດສະເພາະໃດຫນຶ່ງຫຼືມູນຄ່າພາຍໃນໂຄງການ.

TPS (ທຸລະກໍາຕໍ່ວິນາທີ) : metric ທີ່ໃຊ້ເພື່ອວັດແທກຄວາມໄວຂອງເຄືອຂ່າຍ blockchain

To the Moon : ເປັນຄຳທີ່ໃຊ້ເພື່ອພັນລະນາລາຄາຂອງ cryptocurrency ເພີ່ມຂຶ້ນສູງ

Wallet: ເປັນຊອບແວ ຫຼືຮາດແວແອັບພລິເຄຊັນທີ່ໃຊ້ໃນ ການເກັບຮັກສາ, ສົ່ງ ແລະຮັບ cryptocurrency

Whale: ບຸກຄົນຫຼືນິຕິບຸກຄົນທີ່ຖື cryptocurrency ເປັນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ, ມີອິດທິພົນຕໍ່ຕະຫຼາດ.

Whitelist: ບັນຊີລາຍຊື່ຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ, ມັກຈະໃຊ້ໃນ ICOs ຫຼືການຂາຍ token

ການກະສິກໍາຜົນຜະລິດ : ການປະຕິບັດການໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈຫຼືລາງວັນໂດຍ ການລັອກ cryptocurrencies ໃນໂປໂຕຄອນ DeFi

Zero-Knowledge Proof : ວິທີການເຂົ້າລະຫັດ ທີ່ຝ່າຍຫນຶ່ງສາມາດພິສູດໃຫ້ອີກຝ່າຍຫນຶ່ງຮູ້ວ່າຄໍາຖະແຫຼງທີ່ເປັນຄວາມຈິງໂດຍບໍ່ມີການເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນພື້ນຖານ.

ປັນຍາທຽມ

AI: Artificial Intelligence - ການຈໍາລອງຂະບວນການທາງປັນຍາຂອງມະນຸດໂດຍເຄື່ອງຈັກ, ໂດຍສະເພາະລະບົບຄອມພິວເຕີ

AGI: Artificial General Intelligence - AI ສົມມຸດຕິຖານທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການເຂົ້າໃຈຫຼືຮຽນຮູ້ວຽກງານທາງປັນຍາທີ່ມະນຸດສາມາດເຮັດໄດ້.

Algorithm: ຊຸດຂອງກົດລະບຽບຫຼືຄໍາແນະນໍາທີ່ມອບໃຫ້ກັບ AI, neural network, ຫຼືໂຄງການຄອມພິວເຕີເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ມັນຮຽນຮູ້ດ້ວຍຕົນເອງ. ມັນຍັງເປັນຂະບວນການຫຼືກໍານົດກົດລະບຽບທີ່ຈະປະຕິບັດຕາມໃນການຄິດໄລ່ຫຼືການປະຕິບັດການແກ້ໄຂບັນຫາອື່ນໆ, ໂດຍສະເພາະໂດຍຄອມພິວເຕີ.

ການຈັດຮຽງ: ຂະບວນການຮັບປະກັນວ່າລະບົບ AI ໄດ້ຖືກອອກແບບ ແລະພັດທະນາໃນແບບທີ່ສອດຄ່ອງກັບຄຸນຄ່າ ແລະເປົ້າໝາຍຂອງມະນຸດ.

Anthropomorphism: ຄຸນລັກສະນະຂອງຄຸນລັກສະນະຫຼືພຶດຕິກໍາຂອງມະນຸດຕໍ່ລະບົບ AI

Backpropagation: ສູດການຄິດໄລ່ທີ່ໃຊ້ໃນການຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ neural ເພື່ອປັບນ້ໍາຫນັກແລະຄວາມລໍາອຽງໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຜິດພາດຂອງຜົນຜະລິດ.

Bias: ຄວາມຜິດພາດລະບົບໃນລະບົບ AI ທີ່ນໍາໄປສູ່ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ຍຸຕິທໍາຫຼືຈໍາແນກ.

Big Data : ຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່, ສະລັບສັບຊ້ອນທີ່ຕ້ອງການເຄື່ອງມືການວິເຄາະຂັ້ນສູງ, ມັກຈະຖືກນໍາໃຊ້ໃນ AI ແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

ກ່ອງດຳ: ລະບົບ AI ທີ່ເຮັດວຽກພາຍໃນບໍ່ເຂົ້າໃຈ ຫຼືຕີຄວາມໝາຍໄດ້ງ່າຍ

Chatbot: ໂຄງການ AI ທີ່ອອກແບບມາເພື່ອ ຈໍາລອງການສົນທະນາກັບຜູ້ໃຊ້ຂອງມະນຸດ , ໂດຍສະເພາະຜ່ານອິນເຕີເນັດ

Cognitive Computing: ສາຂາຂອງ AI ທີ່ສຸມໃສ່ການສ້າງລະບົບທີ່ສາມາດຫາເຫດຜົນ, ຮຽນຮູ້, ແລະປະຕິສໍາພັນກັບມະນຸດຕາມທໍາມະຊາດ.

Computer Vision: ສາຂາຂອງ AI ທີ່ເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດຕີຄວາມໝາຍ ແລະເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນພາບຈາກໂລກໄດ້ ເຊັ່ນ: ຮູບພາບ ແລະວິດີໂອ.

Convolutional Neural Network (CNN): ປະເພດຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ໃຊ້ທົ່ວໄປສໍາລັບວຽກງານການຮັບຮູ້ຮູບພາບແລະວິດີໂອ

ການເພີ່ມຂໍ້ມູນ: ຂະບວນການສ້າງຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມໃຫມ່ໂດຍການນໍາໃຊ້ການຫັນປ່ຽນກັບຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ, ເຊັ່ນ: ການຫມຸນ, flips, ຫຼືການປ່ຽນແປງສີ.

ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ: ເປັນຊຸດຍ່ອຍຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ໃຊ້ເຄືອຂ່າຍປະສາດທຽມທີ່ມີຫຼາຍຊັ້ນເພື່ອຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ

ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ : ຂະບວນການຄົ້ນພົບຮູບແບບໃນຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່, ມັກຈະໃຊ້ໃນການວິເຄາະທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI

ການຝັງຕົວ: ວິທີການສະແດງຄໍາສັບ, ປະໂຫຍກ, ຫຼືຂໍ້ມູນອື່ນໆເປັນ vectors ຕົວເລກໃນພື້ນທີ່ມິຕິລະດັບສູງ.

ພຶດຕິກຳສຸກເສີນ: ພຶດຕິກຳທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ ຫຼື ບໍ່ໄດ້ຕັ້ງໃຈທີ່ເກີດຈາກການໂຕ້ຕອບທີ່ຊັບຊ້ອນພາຍໃນລະບົບ AI

ລະບົບຊ່ຽວຊານ : ໂຄງການ AI ທີ່ mimics ຄວາມສາມາດໃນການຕັດສິນໃຈຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານຂອງມະນຸດໃນໂດເມນສະເພາະໃດຫນຶ່ງ.

AI ທີ່ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ (XAI): ສາຂາຂອງ AI ທີ່ເນັ້ນໃສ່ການພັດທະນາເຕັກນິກເພື່ອເຮັດໃຫ້ລະບົບ AI ມີຄວາມໂປ່ງໃສ ແລະເຂົ້າໃຈໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ.

Generative Adversarial Network (GAN): ປະເພດຂອງຕົວແບບ AI ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບເຄືອຂ່າຍ neural ສອງເຄືອຂ່າຍທີ່ແຂ່ງຂັນກັນເພື່ອສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງ.

GPT (Generative Pre-trained Transformer) : ປະເພດຂອງຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ໃຊ້ສໍາລັບການສ້າງຂໍ້ຄວາມທີ່ຄ້າຍຄືກັບມະນຸດ

Hallucination: AI ຜະລິດຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ມີຄວາມຫມາຍຫຼືບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປ້ອນຂໍ້ມູນ.

Heuristics : ເຕັກນິກທີ່ໃຊ້ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາໄວຂຶ້ນເມື່ອວິທີການແບບດັ້ງເດີມຊ້າເກີນໄປ

IoT (Internet of Things) : ເຄືອ​ຂ່າຍ​ຂອງ​ອຸ​ປະ​ກອນ​ທາງ​ດ້ານ​ຮ່າງ​ກາຍ​ທີ່​ເກັບ​ກໍາ​ແລະ​ການ​ແລກ​ປ່ຽນ​ຂໍ້​ມູນ​, ມັກ​ຈະ​ປະ​ສົມ​ປະ​ສານ​ກັບ AI ສໍາ​ລັບ​ການ​ອັດ​ຕະ​ໂນ​ມັດ

Inference : ຂະບວນການຂອງການນໍາໃຊ້ຕົວແບບ AI ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນຫຼືການຈັດປະເພດຂອງຂໍ້ມູນໃຫມ່

Jupyter Notebook : ແອັບພລິເຄຊັນເວັບໂອເພນຊອດທີ່ໃຊ້ສຳລັບການເຂົ້າລະຫັດ, ການເບິ່ງເຫັນພາບ, ແລະບັນທຶກການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະການທົດລອງ AI

K-Means : ສູດການຄິດໄລ່ກຸ່ມທີ່ນິຍົມໃຊ້ໃນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງ

Knowledge Graph : ການເປັນຕົວແທນທີ່ມີໂຄງສ້າງຂອງຫນ່ວຍງານໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງແລະຄວາມສໍາພັນຂອງເຂົາເຈົ້າ, ມັກຈະຖືກນໍາໃຊ້ໃນ AI ເພື່ອເພີ່ມຄວາມເຂົ້າໃຈແລະຄວາມສາມາດໃນການຊອກຫາ.

ຕົວແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ (LLM): ແບບຈໍາລອງ AI ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ຄວາມແລະລະຫັດ, ສາມາດສ້າງຂໍ້ຄວາມ, ການແປພາສາ, ການຂຽນເນື້ອຫາສ້າງສັນປະເພດຕ່າງໆ, ແລະຕອບຄໍາຖາມຂອງເຈົ້າໃນແບບໃຫ້ຂໍ້ມູນ.

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ML) : ສາຂາຂອງ AI ທີ່ algorithms ຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນເພື່ອເຮັດການຕັດສິນໃຈ ຫຼືການຄາດເດົາ

ຮູບແບບ : ຜົນຂອງການຝຶກອົບຮົມລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກກັບຂໍ້ມູນ, ນໍາໃຊ້ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄາດເດົາ

ການປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດ (NLP): ສາຂາຂອງ AI ທີ່ສຸມໃສ່ການເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດເຂົ້າໃຈ, ຕີຄວາມຫມາຍ, ແລະສ້າງພາສາທໍາມະຊາດຂອງມະນຸດ.

Neural Network: ລະບົບຄອມພິວເຕີທີ່ໄດ້ຮັບແຮງບັນດານໃຈຈາກສະຫມອງຂອງມະນຸດ, ປະກອບດ້ວຍ nodes ເຊື່ອມຕໍ່ກັນ (neurons) ທີ່ປະມວນຜົນແລະສົ່ງຂໍ້ມູນ.

Overfitting: ປະກົດການໃນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ຕົວແບບຮຽນຮູ້ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມໄດ້ດີເກີນໄປ, ເຮັດວຽກບໍ່ດີກັບຂໍ້ມູນໃຫມ່, ບໍ່ເຫັນ

ວິສະວະ ກຳ ວ່ອງໄວ: ຂະບວນການອອກແບບແລະຫັດຖະ ກຳ ທີ່ມີປະສິດທິພາບເພື່ອກະຕຸ້ນການຕອບສະ ໜອງ ທີ່ຕ້ອງການຈາກຕົວແບບ AI

Python : ເປັນພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມທີ່ນິຍົມໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນໂຄງການ AI ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ Quantum : ສາຂາທີ່ລວມເອົາການຄິດໄລ່ຂອງ quantum ກັບ algorithms ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ເພື່ອແນໃສ່ບັນລຸປະສິດທິພາບການຄໍານວນທີ່ດີກວ່າ

ການຮຽນຮູ້ເສີມ: ປະເພດຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ຕົວແທນຮຽນຮູ້ທີ່ຈະປະຕິບັດໃນສະພາບແວດລ້ອມເພື່ອເຮັດໃຫ້ສັນຍານລາງວັນສູງສຸດ

ການຮຽນຮູ້ແບບຄວບຄຸມ: ປະເພດຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ algorithm ຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ມີປ້າຍຊື່ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນຫຼືການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນໃຫມ່.

Transformer: ປະເພດຂອງສະຖາປັດຕະຍະກໍາເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ມີການປະຕິວັດວຽກງານການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ

ການຮຽນຮູ້ແບບໂອນຍ້າຍ: ເຕັກນິກໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ຮູບແບບການຝຶກອົບຮົມກ່ອນຈະຖືກນໍາໃຊ້ເປັນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນສໍາລັບວຽກງານໃຫມ່, ປະຫຍັດເວລາແລະຊັບພະຍາກອນ.

ການທົດສອບ Turing: ການທົດສອບຄວາມສາມາດຂອງເຄື່ອງຈັກໃນການສະແດງພຶດຕິກໍາອັດສະລິຍະທຽບເທົ່າກັບ, ຫຼືບໍ່ສາມາດແຍກອອກຈາກ, ຂອງມະນຸດ.

ການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີການຄວບຄຸມ: ປະເພດຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ algorithm ຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີປ້າຍຊື່ເພື່ອຄົ້ນພົບຮູບແບບຫຼືໂຄງສ້າງໃນຂໍ້ມູນ

underfitting : ເປັນບັນຫາໃນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ແບບຈໍາລອງແມ່ນງ່າຍດາຍເກີນໄປ ແລະບໍ່ສາມາດບັນທຶກຮູບແບບພື້ນຖານໃນຂໍ້ມູນໄດ້, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ປະສິດທິພາບຂອງທັງສອງການຝຶກອົບຮົມ ແລະຂໍ້ມູນໃຫມ່ບໍ່ດີ.

ນ້ໍາຫນັກ : ຕົວກໍານົດການພາຍໃນເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ຖືກປັບໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດແລະປັບປຸງການຄາດເດົາຂອງຕົວແບບ.

YOLO (ເຈົ້າເບິ່ງຄັ້ງດຽວ) : ເປັນວິທີກວດຈັບວັດຖຸໃນເວລາຈິງທີ່ປະມວນຜົນຮູບພາບໃນຫນຶ່ງຜ່ານ, ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນວຽກງານການເບິ່ງເຫັນຄອມພິວເຕີ.

Zero-shot Learning : ເປັນຂະບວນວິວັດການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ຕົວແບບສາມາດທຳນາຍໃນຊັ້ນຮຽນທີ່ມັນບໍ່ເຄີຍໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຢ່າງຈະແຈ້ງໂດຍການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນຈາກໜ້າວຽກ ຫຼືຫ້ອງຮຽນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.

ໃນປັດຈຸບັນທີ່ທ່ານໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບຄໍາສັບຕ່າງໆທົ່ວໄປແລະຕົວຫຍໍ້, ຈໍານວນຫຼາຍຂອງພວກເຂົາແມ່ນຄໍາອະທິບາຍທີ່ເຫມາະສົມຂອງ aelf ເປັນ ຊັ້ນ 1 AI blockchain . ນັບຕັ້ງແຕ່ການລວມເອົາເທກໂນໂລຍີ AI ເຂົ້າໄປໃນແພລະຕະຟອມຂອງມັນ, aelf ໄດ້ສະເຫນີ AI chatbot intuitive ເພື່ອຕອບຄໍາຖາມທີ່ຜູ້ໃຊ້ສ້າງຢູ່ໃນເວທີດິຈິຕອນ, ແລະຮູບແບບ NLP ເຊັ່ນ GPT-4 ເພື່ອງ່າຍໃນການສ້າງສັນຍາສະຫມາດສໍາລັບ ນັກພັດທະນາ Web3 .

ໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງ aelf, ປະກອບດ້ວຍໂຄງສ້າງຫຼາຍລະບົບຕ່ອງໂສ້ທີ່ສາມາດປັບແຕ່ງໄດ້, ຖືກອອກແບບມາເພື່ອພະລັງງານໃນອະນາຄົດຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ມີການແບ່ງຂັ້ນຄຸ້ມຄອງ, ໂດຍສະເພາະໃນພື້ນທີ່ AI. ດ້ວຍກົນໄກການເຫັນດີຂອງ AEDPoS ທີ່ເປັນນະວັດຕະກໍາຂອງຕົນແລະສຸມໃສ່ການຂະຫຍາຍໄດ້, aelf ກໍາລັງປູທາງໄປສູ່ການລວມຕົວຂອງ AI ແລະ blockchain, ແລະໃນທາງກັບກັນ, ການແກ້ໄຂ Web3 ບັງຄັບໃຫ້ຖືກນໍາໃຊ້ກັບໂລກທີ່ແທ້ຈິງ.

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 Whitepaper V2.0 ຂອງພວກເຮົາ.

ຕິດຕໍ່ພົວພັນກັບຊຸມຊົນຂອງພວກເຮົາ:

ເວັບໄຊທ໌ | X | ໂທລະເລກ | ຄວາມຂັດແຍ້ງ