பிளாக்செயின் பாதுகாப்பு AI ஐ சந்திக்கிறது: AI மேம்பாட்டிற்கான $6B உள்கட்டமைப்பு ஒப்பந்தத்தை OpenLedger பாதுகாக்கிறது

OpenLedger , AI மேம்பாட்டில் கவனம் செலுத்தும் ஒரு பிளாக்செயின் தளம், $6 பில்லியன் உள்கட்டமைப்பு ஒப்பந்தத்தின் மூலம் அதன் நெட்வொர்க் பாதுகாப்பை வலுப்படுத்த Ether.fi உடன் கூட்டு சேர்ந்துள்ளது. கூட்டாண்மை OpenLedger இன் AI மேம்பாட்டு தளத்தை Ether.fi இன் ரீஸ்டேக்கிங் சிஸ்டத்துடன் இணைக்கிறது, பரவலாக்கப்பட்ட AI மேம்பாட்டிற்கு நிறுவன அளவிலான பாதுகாப்பைக் கொண்டுவருகிறது.

இந்த ஒத்துழைப்பு OpenLedger இன் வளர்ச்சியில் ஒரு முக்கிய தருணத்தில் வருகிறது, AI மாதிரி மேம்பாட்டிற்காக நிறுவனம் தனது testnet ஐ அறிமுகப்படுத்த தயாராகிறது. OpenLedger இன் சமீபத்திய $8 மில்லியன் நிதியுதவி சுற்றில், பாலிசெயின் கேபிட்டல் மற்றும் பார்டர்லெஸ் ஆகியவற்றின் பங்கேற்பைக் கண்டதைத் தொடர்ந்து நேரம் மிகவும் பொருத்தமானது.

கூட்டாண்மை AI வளர்ச்சியில் ஒரு அடிப்படை சவாலை எதிர்கொள்கிறது: விநியோகிக்கப்பட்ட நெட்வொர்க்குகள் முழுவதும் பெரிய அளவிலான தரவை செயலாக்கும்போது பாதுகாப்பை எவ்வாறு பராமரிப்பது. Ether.fi இன் ரீஸ்டேக்கிங் உள்கட்டமைப்பு, கூடுதல் மூலதன முதலீடு தேவையில்லாமல், AI மாதிரி மேம்பாட்டிற்கான வலுவான அடித்தளத்தை உருவாக்கி, பாதுகாப்பு பிணையமாக, ஸ்டேக் செய்யப்பட்ட ETH ஐ மீண்டும் பயன்படுத்த அனுமதிப்பதன் மூலம் ஒரு தீர்வை வழங்குகிறது.

AI பயிற்சி மற்றும் மேம்பாட்டிற்கான பாதுகாப்பான சூழல்களை உருவாக்குவதில் தொழில்நுட்ப செயலாக்கம் கவனம் செலுத்துகிறது. டெவலப்பர்கள் AI மாதிரிகளை உருவாக்க மற்றும் பயிற்சி செய்ய OpenLedger இன் தளத்தைப் பயன்படுத்தும் போது, அவர்களின் பணி Ether.fi இன் பாதுகாப்பு உள்கட்டமைப்பால் பாதுகாக்கப்படும். இதன் பொருள், முக்கியமான தரவு மற்றும் AI மாதிரிகள் வளர்ச்சி செயல்பாட்டின் போது பாதுகாப்பாக இருக்கும், இது நிறுவன அளவிலான AI மேம்பாட்டிற்கான முக்கியமான தேவையாகும்.

AI பயிற்சிக்கான சிறப்பு மாதிரிகள் மற்றும் பாதுகாப்பான சூழல்கள் தேவைப்படும் டெவலப்பர்களை உள்கட்டமைப்பு குறிப்பாக ஆதரிக்கும் என்று Ether.fi இன் CEO மைக் சிலாகட்ஸே விளக்குகிறார். AI மேம்பாட்டில், குறிப்பாக தரவு பாதுகாப்பு முக்கியமான பகுதிகளில், பிளாக்செயின் தொழில்நுட்பம் எவ்வாறு உண்மையான பிரச்சனைகளை தீர்க்க முடியும் என்பதை இந்த நடைமுறை அணுகுமுறை காட்டுகிறது.

பிளாக்செயின் திட்டங்கள் பாதுகாப்பை எவ்வாறு அணுகுகின்றன என்பதற்கான மாற்றத்தையும் கூட்டாண்மை நிரூபிக்கிறது. அளவிடுதலுக்குப் பிறகு பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகளைச் சேர்ப்பதற்குப் பதிலாக, OpenLedger அதன் செயல்பாடுகளை விரிவுபடுத்துவதற்கு முன் வலுவான பாதுகாப்பு உள்கட்டமைப்பை நிறுவத் தேர்ந்தெடுத்துள்ளது. இந்த அணுகுமுறை எதிர்கால பிளாக்செயின்-AI திட்டங்கள் அவற்றின் தளங்களை எவ்வாறு உருவாக்குகின்றன என்பதைப் பாதிக்கலாம்.

OpenLedger இன் தளத்துடன் Ether.fi இன் ரீஸ்டேக்கிங் சிஸ்டத்தின் ஒருங்கிணைப்பு, பிளாக்செயின் தொழில்நுட்பம் எவ்வாறு AI வளர்ச்சியை நடைமுறை வழிகளில் ஆதரிக்க முடியும் என்பதைக் காட்டுகிறது. டெவலப்பர்கள் இப்போது AI மாடல்களைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான பாதுகாப்பான சூழல்களை அணுகலாம், அதே நேரத்தில் மேம்பாடு செயல்முறை முழுவதும் தரவு ஒருமைப்பாட்டை பராமரிக்கலாம்.

பரந்த தாக்கங்களைப் பார்க்கும்போது, இந்த கூட்டாண்மை பிளாக்செயின்-AI ஒருங்கிணைப்புக்கான முதிர்ச்சியடைந்த அணுகுமுறையை பரிந்துரைக்கிறது. பாதுகாப்பு மற்றும் நடைமுறை பயன்பாட்டில் கவனம் செலுத்துவது கோட்பாட்டு பயன்பாடுகளுக்கு அப்பால் நிஜ-உலக தீர்வுகளை நோக்கி நகர்கிறது என்பதைக் குறிக்கிறது. AI மாதிரி மேம்பாட்டிற்கான சரிபார்க்கக்கூடிய சூழல்களுக்கு முக்கியத்துவம் கொடுப்பது தொழில்துறையில் நிலையான நடைமுறையாக மாறும்.

இந்த மேம்படுத்தப்பட்ட பாதுகாப்பு உள்கட்டமைப்புடன் OpenLedger இன் டெஸ்ட்நெட் வெளியீடு டெவலப்பர்களுக்கு பரவலாக்கப்பட்ட AI மேம்பாட்டில் பரிசோதனை செய்வதற்கான நடைமுறை சூழலை வழங்குகிறது. இந்தச் சோதனைக் களம் உயர் பாதுகாப்புத் தரங்களைப் பேணுகையில், சிறப்பு AI மாடல்களின் வளர்ச்சியை விரைவுபடுத்தும்.

தொழில்நுட்ப நிலைப்பாட்டில் இருந்து, ஒருங்கிணைப்பு டெவலப்பர்களை AI மாதிரிகள் மற்றும் தரவுத் தொகுப்புகளுடன் பாதுகாப்பான, பரவலாக்கப்பட்ட சூழலில் வேலை செய்ய அனுமதிக்கிறது. இந்த திறன் AI மேம்பாட்டில் தரவு தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பு பற்றிய வளர்ந்து வரும் கவலைகளை நிவர்த்தி செய்கிறது, குறிப்பாக AI மாதிரிகள் மிகவும் அதிநவீனமானது மற்றும் அதிக அளவிலான பயிற்சி தரவு தேவைப்படுகிறது.

OpenLedger மற்றும் Ether.fi இடையேயான ஒத்துழைப்பு AI மேம்பாட்டிற்கான பாதுகாப்பான உள்கட்டமைப்பை உருவாக்குவதில் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க படியை பிரதிபலிக்கிறது. பல நிறுவனங்கள் சிறப்பு AI மாதிரிகளை உருவாக்க விரும்புவதால், பாதுகாப்பான, பரவலாக்கப்பட்ட மேம்பாட்டு சூழல்களின் தேவை அதிகரிக்கும். இத்தகைய சூழல்களை எவ்வாறு உருவாக்கலாம் மற்றும் பராமரிக்கலாம் என்பதற்கான வரைபடத்தை இந்தக் கூட்டாண்மை வழங்குகிறது.

செயற்கை நுண்ணறிவு பயன்பாடுகளுடன், குறிப்பாக பாதுகாப்பு உள்கட்டமைப்பு மற்றும் மேம்பாட்டு சூழல்களின் அடிப்படையில் பிளாக்செயின் தொழில்நுட்பத்தின் ஒருங்கிணைப்பை எதிர்கால திட்டங்கள் எவ்வாறு அணுகுகின்றன என்பதை இந்த வளர்ச்சி பாதிக்கலாம்.

கதையை லைக் மற்றும் ஷேர் செய்ய மறக்காதீர்கள்!