ChatGPT 表示來自 web3、dePIN 來源的實時數據將優化其潛力

• OpenAI 的 AI 語言模型表示，除了 2021 年 XNUMX 月的訓練數據截止日期外，它沒有任何消息
• ChatGPT 表示，它將通過訪問“大量數據”從 Web3 獎勵中受益。
• Xinxin Fan 博士說，提取天氣、股票價格和突發新聞等實時數據將徹底改變 AI 語言模型。

將 AI 語言模型與分散的實時數據相結合，在人工智能和區塊鏈技術中變得越來越重要。 最突出的例子之一是 ChatGPT，這是一種高級對話式人工智能係統，在自然語言處理任務中取得了最先進的成果。

雖然 ChatGPT 已經在科技界引起了轟動，但圍繞其潛力的討論仍在繼續。 具體來說，人們越來越關注 Web3 如何通過 Web3 獎勵提供對更準確、更可信的數據源的訪問，從而進一步增強 ChatGPT 的功能。

根據 IoTeX 聯合創始人兼區塊鏈研究負責人、密碼學、工程、AI/ML 和網絡安全專家範欣欣博士的說法，缺乏實時數據限制了 ChatGPT 當前從各種來源接收的數據的準確性和一致性。

“從智能設備和區塊鏈技術中提取實時數據可以激勵社區為 ChatGPT 收集可靠和準確的信息，以換取加密、NFT 和其他 Web3 獎勵，”Fan 說。 “傳統上，物聯網數據是出於商業目的而集中和收集的，這意味著 ChatGPT 無法直接從中受益。”

ChatGPT 確認它無法訪問實時數據。 “作為 AI 語言模型，我無法在 2021 年 XNUMX 月的訓練數據截止日期之後訪問實時信息和新聞。”

Fan 重申，區塊鍊和其他先進的 Web3 技術，如 W3bstream，有可能激勵社區為 ChatGPT 收集更可靠、更準確的實時和真實世界數據。

由於 rew，Web3 獎勵更值得信賴的數據交換

W3bstream 可以被視為建立在區塊鏈上的機器編排層，可以組織和協調一組機器來完成特定任務，使用戶能夠從各種來源收集數據，包括連接到互聯網的可信賴智能設備。

通過將 W3bstream 和其他區塊鏈技術用於智能設備和傳感器、W3bstream 和其他 IoTeX 技術，ChatGPT 可以提高其數據質量並增強其機器學習模型，從而更好地響應用戶查詢。

ChatGPT 說，“首先，Web3 獎勵可以讓它實時訪問大量數據。 ChatGPT 可以使用這些數據來持續訓練和改進其性能，並根據個人用戶的需求和偏好定制模型。”

“其次，”它補充說，“通過為用戶提供 Web3 獎勵以換取他們的數據，ChatGPT 可能會激勵用戶提供更多高質量和相關的數據，這將提高模型響應的質量和準確性。”

ChatGPT 的進一步考慮

當被問及 W3bstream 能為 ChatGPT 做什麼時，AI 語言模型同意范博士的說法“實時數據能力可以顯著提高 ChatGPT 的效率和準確性。”

OpenAI 的應用表示，“目前使用一個龐大的知識庫和推理系統，根據從各種來源收集的大量數據來回答用戶的問題。 然而，數據的準確性和一致性受到來自單一真實來源的數據質量的限制。 使用 W3bstream 從多個來源收集數據使數據更加可信和準確。”

“此外，W3bstream 可以幫助 ChatGPT 訪問不易獲得或難以訪問的數據。 總的來說，這可以帶來一個更強大的對話式人工智能係統，該系統使用更準確、一致和可信賴的數據源進行訓練，”它補充道。

“能力越大，責任越大，”ChatGPT 說。 “Web3 通過分佈式賬本實現的無需信任的透明度和可審計性是解決由 ChatGPT 等語言模型生成的有害、虛假、公正或不公平內容的完美解決方案。 分散式計算網絡還可以促進預訓練或微調這些模型的計算需求。”

人工智能革命

ChatGPT 與去中心化和開源技術的集成有可能通過開發先進的去中心化 AI 應用程序來徹底改變 AI。

范博士分享了一個例子：“ChatGPT可以利用這種先進的技術來獲取特定地理區域的更準確的環境數據。 例如，ChatGPT 可以使用實時天氣數據來提供更準確、最新的信息。 儘管如此，目前只有 W3bstream 以值得信賴、安全、可擴展和保護隱私的方式使這成為可能。”

ChatGPT 的語言生成能力和 W3bstream 的去中心化基礎設施可用於構建安全和私密的聊天機器人，這些聊天機器人可以與智能設備通信並執行控制智能家電和監控健康數據等任務，用戶還可以通過 Web3 從中獲利。

此外，W3bstream 的去中心化特性允許在連接的設備之間進行安全和私密的數據交換，這可用於訓練大規模人工智能模型。 這可能會導致高級 AI 模型的開發，這些模型不受單個實體控制並且不易受到數據隱私問題的影響。

革命的力量

W3bstream 對智能設備和普適計算的關注有助於為聊天機器人提供更快、更安全的數據訪問，因為在邊緣處理和分析數據可以減少延遲並提高可擴展性。

ChatGPT、智能設備和傳感器數據技術的集成有可能通過開發先進的去中心化 AI 應用程序並在連接的設備之間實現安全和私密的數據交換來徹底改變 AI。 這項技術的可能性是無限的，但仔細考慮和負責任的實施對其成功至關重要。