مقدمة

في المجالات سريعة التطور للعملات المشفرة والذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) ، يعد Ailive (AILIVE) مشروعا مبتكرا يجذب اهتماما واسع النطاق تدريجيا. يهدف المشروع إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على التعلم الآلي (ML) الذكاء الاصطناعي من خلال توفير منصة قوية وبديهية تسمح للجميع باستخدام الذكاء الاصطناعي وفهم المبادئ الأساسية للتعلم الآلي. ينصب تركيز Ailive على تمكين المستخدمين من تدريب وفهم ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي 3D الخاصة بهم مع الحد الأدنى من الحواجز.

ما هو Ailive؟

المصدر:https://ailive.co/agents/zero

Alive هو مشروع رواية يهدف إلى تمكين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي عن طريق توفير منصة قوية وبديهية للجميع لاستخدام الذكاء الاصطناعي، بحيث يمكنهم فهم المبادئ الأساسية للتعلم الآلي وإجراء التجارب. تركيزنا يكمن في تمكين الأفراد من تدريب وفهم ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي ثلاثية الأبعاد الخاصة بهم بأدنى الحواجز.

المصدر:https://ailive.co/agents/zero

تقدم Ailive مثالاً مبتكرًا في مجالي الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين، حيث تظهر تطورًا فوريًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي. إنها تمثل أول حالة مسجلة لتعلم الآلة، حيث يطور وكلاء الذكاء الاصطناعي مهارات شبيهة بتلك البشرية منذ الطفولة ويستمرون في التطور في مراحل مختلفة من الحياة. من خلال جمع تقنيات التعلم الآلي المتقدمة مع الألعاب والدعم السوقي من البلوكتشين، تهدف Ailive إلى خلق بيئة مستدامة تعزز الابتكار والتفاعل والأنشطة الاقتصادية.

الأساس الفني

تجمع Alive التقنيات المتقدمة مثل المحاكاة الفيزيائية والتعلم التعزيزي والتعلم العميق وتقديم الرسومات ثلاثية الأبعاد لإنشاء بيئة واقعية وقابلة للتوسع وتفاعلية لتدريب ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلة.

1. MuJoCo (ديناميكيات متعددة المفاصل مع الاتصال)

MuJoCo هو محرك فيزيائي يستخدم لمحاكاة الحركات المعقدة في البيئات الافتراضية، مع مزايا تشمل:

• محاكاة عالية الدقة: تحقيق التحكم المشترك الحقيقي، والاحتكاك، والتصادم.
• النمذجة السريعة: عتبة منخفضة لتعيين مهام جديدة أو تعديل المهام الحالية.
• الكفاءة: يدعم المحاكاة المتوازية لتسريع التدريب في البيئات المتعددة.

2. التعزيز التعلم

تعلم التعزيز هو في صميم العديد من الانتصارات الذكاء الاصطناعي، حيث يتعلم عن طريق السماح للوكلاء باتخاذ إجراءات في البيئة لتعظيم المكافآت التراكمية. تشمل ملامحه الرئيسية:

• الحالة، الإجراء، الأجر: يراقب العامل الحالة، يؤدي الإجراءات، ويتلقى المكافآت، محسناً تدريجياً استراتيجيته.
• استكشاف واستغلال: توازن استكشاف إجراءات جديدة مع استغلال الإجراءات الناجحة المعروفة.
• سياسة ووظيفة القيمة: يقوم التعلم التعزيزي بتعيين الدول إلى الإجراءات من خلال السياسات وتقدير وظيفة القيمة للمكافآت طويلة الأجل.

3. تحسين السياسة القريبة (PPO)

تبرز PPO في خوارزميات التعلم التعزيزي بأدائها القوي واستخدامها البسيط نسبيا. من السمات الرئيسية لها:

• تحديث استراتيجية الأمثل: استخدام التقليم المستهدف لتجنب تحديثات الاستراتيجية الكبيرة والمزعجة.
• كفاءة العينة: دمج طرق منطقة الثقة لتحقيق أقصى سرعة للتعلم مع الحفاظ على الاستقرار.
• المقدر العمومي للميزة (GAE): يقلل من تشتت تحديثات سلم المنهج ويحسن استقرار التدريب.

4. التعلم العميق: إتقان مهارات الشبكة العصبية

تستخدم AILIVE التعلم العميق لتعزيز قدرات التعلم التعزيزي:

• شبكة السياسة: شبكة عصبية تقوم بتعيين الحالات إلى الإجراءات، وتحسين أداء الوكلاء في سيناريوهات ديناميكية وغير متوقعة.
• شبكة القيمة: التنبؤ بالمكافآت المستقبلية لمساعدة الوكلاء على اتخاذ قرارات حكيمة على المدى الطويل.
• نقل المهارات: تُمكّن النماذج المدربة مسبقًا الوكلاء من التكيف مع المهارات المكتسبة في بيئات جديدة، مما يقلل بشكل كبير من وقت التدريب على السلوكيات المتقدمة.

تصور ثلاثي الأبعاد وافقي وعمودي للعالم المفتوح باستخدام Three.js وMapbox GL JS

تستخدم AILIVE Three.js و Mapbox GL JS لتوفير تجربة سلسة ومذهلة بصرياً:

• ميزات Three.js: عرض واقعي، وحركات ديناميكية، ونماذج قابلة للتخصيص تدعم مجموعة متنوعة من الأصول ثلاثية الأبعاد.
• ميزات Mapbox GL JS: رسم خرائط الأرض ثلاثية الأبعاد، بيانات مكانية في الوقت الحقيقي، تصفح سلس.

6. تمديد البيئة: التوازي والتحسين من خلال الحوسبة السحابية

تعزز AILIVE الكفاءة عن طريق استخدام محاكاة موازية وبيئة تدريب موزعة:

• تدريب الوكالات المتعددة: يمكن تدريب عدة وكلاء في نفس الوقت في سيناريوهات مختلفة.
• التكامل السحابي: البنية التحتية السحابية المقياسة تضمن أن قوة الحساب تنمو مع طلب المستخدم.
• بيئة الأمان البيئي: تحاكي التضبيط الدقيق لتقليل التكاليف الحسابية دون التضحية بالدقة.

تعلّم الآلة

تعتبر الذكاء الاصطناعي (AI) عمومًا مجالًا واسعًا، يشمل مختلف الأساليب لإنشاء أنظمة ذكية. بشكل أساسي، يعتمد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على التعلم الآلي (ML)، وهو جزء من الذكاء الاصطناعي يسمح للأنظمة بالتعلم والتحسين من البيانات دون برمجة صريحة. يعد التعلم الآلي أساس النماذج والوكلاء الحديثة للذكاء الاصطناعي، مما يمكنها من التطور والتكيف المستمر مع التحديات الجديدة.

اقتصادات الرموز

عملة $AILIVE هي القوة الدافعة الأساسية لنظام Ailive، وتعزز النمو والاستدامة والابتكار في المنصة.

توزيع الرمز

• الإمداد الإجمالي: 1,000,000,000 $AILIVE
• طريقة التوزيع:

• 7.5% من الأسهم للفريق: تستخدم لضمان النجاح والتطوير على المدى الطويل للمنصة، سيتم قفل هذا الجزء وإطلاقه بالدفعات خلال عام واحد.

• ٥٪ فريق النواة: محجوزة خصيصًا للفريق الأساسي.

• 2.5% حوض الجوائز: يستخدم لتوزيع الجوائز في العالم المفتوح.

• 92.5٪ توزيع عادل: لا يوجد تعدين مسبق، ولا توزيع خاص، يتم توزيع غالبية الرموز مباشرة على المجتمع من خلال توزيع Pumpfun العادل، مما يضمن أن الجميع لديه فرصة متساوية.

قفل محفظة الفريق

محفظة الفريق (التي تحتوي على 7.5٪) مقفلة باستخدام Jupiter، وهي المحفظة التي تحتوي على أكبر عدد من الرموز. فترة القفل هي 6 أشهر، مع 50٪ من الرموز المقفلة كل ربع سنويًا. من الناحية التقنية، يتم قفلها تمامًا في غضون 3 أشهر بعد الإصدار. رابط المحفظة:https://solscan.io/account/7X2B4xLd1GDLjbTzGCVVL74CWjo2yBwGPgu5ddz6cxh2

ميزات وفوائد حمل $AILIVE الرئيسية

1. القيمة السابقة المتراكمة:
   يتم استخدام 30% من كل صفقة سوق لشراء وقفل بشكل دائم لرموز $AILIVE، والتي سيتم التحقق منها على الموقع الرسمي. يستمر هذا الآلية في فرض ضغط صاعد على قيمة الرمز وتقليل العرض المتداول مع مرور الوقت.
2. إمكانية الوصول الحصرية:
   فقط المحافظ التي تم إنشاؤها بواسطة وكلاء يحملون كمية محددة من $AILIVE مؤهلة للمشاركة في الأحداث المحددة في العالم المفتوح. يمكن لحاملي الرموز الحصول أيضًا على الوصول المبكر إلى الميزات والبيئات والمنافسات الجديدة.
3. حقوق الحوكمة:
   يمكن لحاملي $AILIVE التأثير على مستقبل المنصة من خلال التصويت، بما في ذلك الميزات الجديدة، وتحديثات السوق، والقرارات الهامة المتعلقة بالنظام البيئي.
4. المنافسة والمشاركة في الأنشطة:
   تتطلب العديد من السباقات والبطولات ذات المخاطر العالية حيازة $AILIVE كرسوم دخول، مما يوفر فرصًا حصرية لكسب المكافآت.

رؤية طويلة المدى: إنشاء اقتصاد تضخمي

يتم استخدام 30% من كل صفقة سوق لشراء وقفل $AILIVE، مما يضمن بقاء الرمز الرمزي.

• العرض المختلف: إنشاء الندرة مع مرور الوقت.
• الطلب المتزايد: يدفع قيمة طويلة الأجل لأصحابها مع نمو النظام البيئي.

يجمع هذا الآلية بين نجاح المنصة ومصالح المجتمع لضمان التنمية المستدامة للطرفين.

أهداف المستقبل

العيش هو توفير مستودع الشفرة المفتوحة، وزرع ثقافة الشفافية والتعاون والابتكار، بحيث يمكن للمطورين والباحثين والمهتمين المساهمة في نظام العيش البيئي وتعزيز إمكانات وكلاء الذكاء الاصطناعي ثلاثي الأبعاد القابلة للتدريب.

1. التعاون:

• قم بدعوة المطورين من جميع أنحاء العالم للمساهمة بميزات وتحسينات وتحسينات جديدة في قاعدة التعليمات البرمجية.
• الترويج للبحث والتطوير في مجالات مثل تسهيل التفاعل بين الأطراف المتعددة ونقل المهارات والإجراءات الطارئة.

2. الابتكار:

• تشجيع استكشاف تصميم البروكسي الفريد، وتدريب الخوارزميات، وحالات الاستخدام.
• قم بتوسيع إمكانيات وكلاء الذكاء الاصطناعي القابل للتدريب ثلاثي الأبعاد من خلال إبداع يدفعه المجتمع.

3. الشفافية:

• توفير رؤية شاملة للرموز لضمان الثقة والمسؤولية داخل النظام البيئي.
• شارك أفضل الممارسات والإبحاث من عملية التطوير للاستفادة من مجتمع الذكاء الاصطناعي والمصدر المفتوح بشكل أوسع.

ملخص

تعمل Ailive (AILIVE) ، كمشروع رائد في مجالات العملات المشفرة والذكاء الاصطناعي ، على إضفاء الطابع الديمقراطي على التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي من خلال منصتها القوية والبديهية ، مما يتيح للجميع تدريب وفهم ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي 3D الخاص بهم بسهولة. يجمع المشروع بين التقنيات المتقدمة مثل محاكاة الفيزياء ، والتعلم المعزز ، والتعلم العميق ، وتقديم 3D لخلق بيئة واقعية وقابلة للتطوير وتفاعلية ، ويحقق توسعا متوازيا ومحسنا للبيئة من خلال الحوسبة السحابية. يضمن رمز $AILIVE ، باعتباره القوة الدافعة الأساسية للنظام البيئي ، نمو واستدامة النظام الأساسي من خلال آليات توزيع وقفل رمزية فريدة ، مع تزويد حامليها بمزايا مثل تراكم القيمة السلبية ، والوصول إلى الميزات الحصرية ، وحقوق الحوكمة. تتمثل رؤية Ailive طويلة الأجل في إنشاء اقتصاد انكماشي يدفع قيمة طويلة الأجل لحامليها مع نمو النظام البيئي.