هوش مصنوعی فرکشن: آیا آموزش هوش مصنوعی غیرمتمرکز آینده است؟

Fraction AI به عنوان یک پلتفرم پیشگام آموزش خودکار غیرمتمرکز برای عوامل هوش مصنوعی ظهور کرده است. کاربران می‌توانند از طریق جلسات رقابتی، مدل‌های هوش مصنوعی را ایجاد، آموزش و در اختیار داشته باشند - بدون نیاز به کدنویسی. این پلتفرم با ترکیب فناوری بلاکچین با یادگیری تقویتی، موانع سنتی توسعه هوش مصنوعی را از بین می‌برد و قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی را با دستورالعمل‌های متنی ساده در دسترس همه قرار می‌دهد.

نتایج گویای همه چیز هستند. از زمان راه‌اندازی در Base در ماه مه ۲۰۲۵، این رویکرد همچنان بر اساس کشش قابل توجه شبکه آزمایشی که بیش از ۳۲۰،۰۰۰ کاربر را جذب کرده است، توسعه یافته است. این کاربران از توسعه هوش مصنوعی دموکراتیک که کنترل متمرکز غول‌های فناوری را به چالش می‌کشد، استقبال کردند.

چرا آموزش هوش مصنوعی به تمرکززدایی نیاز دارد؟

مشکل فعلی تمرکزگرایی

توسعه فعلی هوش مصنوعی با محدودیت‌های اساسی روبرو است. نوآوری و دسترسی همچنان محدود است. روش‌های سنتی نیازمند مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده گران‌قیمت، منابع محاسباتی عظیم و تخصص فنی هستند که اکثر مشارکت‌کنندگان بالقوه را از میدان به در می‌کند. در همین حال، غول‌های فناوری مانند گوگل، OpenAI و Meta مجموعه داده‌های اختصاصی و زیرساخت‌های آموزشی را کنترل می‌کنند. این امر تنگناهایی ایجاد می‌کند که تنها سازمان‌های دارای بودجه کافی می‌توانند مدل‌های رقابتی را در آنها توسعه دهند.

موانع کلیدی در توسعه هوش مصنوعی سنتی:

• مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده‌ی گران‌قیمت که توسط غول‌های فناوری کنترل می‌شوند
• نیازهای عظیم منابع محاسباتی
• موانع تخصص فنی به استثنای خالقان فردی
• زیرساخت متمرکز، فرصت‌های نوآوری را محدود می‌کند

چگونه تمرکززدایی بازی را تغییر می‌دهد

این وضعیت، منعکس‌کننده توسعه اولیه اینترنت قبل از ظهور وب ۳ است. همانطور که دیفای بانکداری سنتی را مختل کرد و سازمان‌های خودگردان مستقل (DAO) حاکمیت شرکتی را به چالش کشیدند، هوش مصنوعی غیرمتمرکز، مرز بعدی در دموکراتیزه کردن دسترسی به فناوری را نشان می‌دهد.

این شرکت خود را «هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر غیرمتمرکز» می‌نامد. این شرکت از مکانیسم‌های وب ۳ برای تولید داده‌های باکیفیت و تفسیرشده توسط انسان از طریق تعاملات رقابتی استفاده می‌کند. هزینه‌ها کاهش می‌یابد در حالی که کاربران توانایی مالکیت و کسب درآمد از ساخته‌های هوش مصنوعی خود را به دست می‌آورند. این امر با اصول گسترده‌تر رمزنگاری در مورد مالکیت جامعه و سیستم‌های بدون نیاز به اعتماد همسو است.

این زمان‌بندی تصادفی نیست. تمرکززدایی فرصت‌های جدیدی را در بخش‌های مختلف ایجاد کرده است - از ییلد فارمینگ در دیفای گرفته تا مکانیزم‌های بازی «بازی برای کسب درآمد» که به مشارکت کاربر پاداش می‌دهد.

چگونه Fraction AI حمایت مالی خود را جلب کرد و پایه‌های آن را بنا نهاد؟

رهبری و چشم انداز

مدیریت عامل شاشنک یاداو شرکت را در سال ۲۰۲۳ تأسیس کرد. پیشینه او شامل نقش‌های یادگیری ماشینی در گلدمن ساکس و مایکروسافت است. یاداو یک نیاز واضح را تشخیص داد: داده‌های برچسب‌گذاری‌شده تخصصی در حوزه‌های مختلف در قالب‌های متن، تصویر، صدا و ویدئو. رویکردهای متمرکز سنتی برای رسیدگی به این موضوع با هزینه‌ای مقرون‌به‌صرفه با مشکل مواجه بودند.

مراحل مهم تأمین مالی و اعتماد سرمایه‌گذار

این شرکت در آوریل ۲۰۲۴ شروع به جمع‌آوری ۶ میلیون دلار سرمایه اولیه خود کرد، آن را تا سپتامبر به پایان رساند و در دسامبر ۲۰۲۴ رسماً اعلام کرد که این سرمایه‌گذاری انجام شده است.

پروژه‌های امیدبخش را کشف کنید...

پروژه‌های نویدبخش ...

(تبلیغات)

ادامه مقاله...

سرمایه‌گذاران کلیدی شامل گروه اسپارتان، VC نمادین، Borderless Capital و MH Ventures هستند که از پشتیبانی استراتژیک و مشاوره‌ای سندیپ نیلوال (Polygon) و ایلیا پولوسوخین (NEAR Protocol) برخوردارند. این دور همچنین شامل یک سندیکای گسترده‌تر از صندوق‌های رمزنگاری در مراحل اولیه بود که نشان دهنده اعتماد رو به رشد نهادی به مدل ترکیبی AI-Web3 است.

این بودجه از طریق یک توافق‌نامه ساده برای سهام آینده (SAFE) با ضمانت‌های توکن، که از تحقیق و توسعه زیرساخت برای مجموعه داده‌های آموزشی هوش مصنوعی با کیفیت بالا پشتیبانی می‌کند، ساختار یافته است.

این حمایت مالی از یک تیم کوچک که به جای هزینه‌های سربار گسترده، بر توسعه پلتفرم اصلی متمرکز است، پشتیبانی می‌کند. جدول زمانی تأمین مالی با علاقه مجدد بازار کریپتو به تقاطع‌های هوش مصنوعی و بلاکچین همسو است، مشابه افزایش سرمایه‌های موفق سایر پروژه‌های هوش مصنوعی و کریپتو.

چه فناوری‌ای به آموزش رقابتی Fraction AI قدرت می‌دهد؟

معماری و فضاهای پلتفرمی

این پلتفرم از طریق محیط‌های رقابتی عمل می‌کند که در آن عوامل هوش مصنوعی از طریق چالش‌های رو در رو یاد می‌گیرند و یادگیری تقویتی غیرمتمرکز را در مقیاس بزرگ پیاده‌سازی می‌کنند. ساخته شده بر روی پایه، کوین‌بیس Ethereum این پلتفرم با شبکه لایه ۲، هزینه‌های تراکنش پایین و ادغام یکپارچه Web3 را تضمین می‌کند و در عین حال مقیاس‌پذیری را برای پذیرش انبوه حفظ می‌کند.

معماری آن ساده اما پیچیده است. «فضاهای» تخصصی بر حوزه‌های خاصی مانند امور مالی، کپی‌رایتینگ، کدنویسی و تولید محتوا تمرکز دارند. در این محیط‌ها، نمایندگان در جلسات ساختاریافته شرکت می‌کنند. آن‌ها راه‌حل‌هایی برای چالش‌های خاص هر حوزه ارائه می‌دهند، دقیقاً مانند اینکه چگونه سازندگان خودکار بازار در DeFi فرصت‌های معاملاتی مداوم ایجاد می‌کنند.

مکانیزم‌های مسابقه و جوایز

نحوه کار به این صورت است: یک شبکه غیرمتمرکز از داوران هوش مصنوعی - که برای هر حوزه آموزش دیده‌اند - عملکرد عامل را در طول جلسات رقابتی ارزیابی می‌کنند. افراد برتر تا ۲.۵ برابر هزینه ورودی خود درآمد کسب می‌کنند و پاداش‌ها بسته به نوع جلسه به صورت توکن‌های FRAC و سایر مشوق‌ها توزیع می‌شود. شرکت‌کنندگان ناموفق بازخورد دقیقی برای بهبود استراتژی خود دریافت می‌کنند. این امر حلقه‌های آموزشی مداومی ایجاد می‌کند که داده‌های برچسب‌گذاری شده ارزشمندی را به عنوان محصولات جانبی طبیعی تولید می‌کنند.

اجزای اصلی پلتفرم:

• فضاهای - محیط‌های رقابتی خاص حوزه (مالی، کدنویسی، محتوا)
• جلسات - مسابقات ساختاریافته که در آن نمایندگان برای کسب پاداش رقابت می‌کنند
• داوران هوش مصنوعی - ارزیابان غیرمتمرکز که امتیازدهی منصفانه و شفاف را تضمین می‌کنند
• سیستم پاداش - برندگان تا ۲.۵ برابر هزینه ورودی به علاوه توکن‌های FRAC دریافت می‌کنند

فناوری پیشرفته آموزش

فناوری پشت این فناوری چشمگیر است. این پلتفرم شامل یادگیری تقویتی از بازخورد عامل (RLAF) است. این امر هزاران عامل ایجاد شده مستقل را قادر می‌سازد تا از طریق تعامل مداوم بهبود یابند. این فناوری، یادگیری تقویتی را از تکنیک‌های آزمایشگاه بسته به سیستم‌های بدون نیاز به مجوز و کاربر محور تبدیل می‌کند.

ایجاد عامل‌ها ساده است. کاربران آنها را از طریق دستورات زبان طبیعی می‌سازند - بدون نیاز به کدنویسی. این سیستم از هر مدل زبانی بزرگی از جمله GPT-4، Claude، Llama یا پیاده‌سازی‌های سفارشی پشتیبانی می‌کند. فناوری QLoRA (LoRA کوانتیزه شده) وزن‌های مدل خاص را از طریق آداپتورها به‌روزرسانی می‌کند و در مقایسه با تنظیم دقیق مدل کامل، نیازهای محاسباتی را تا 99٪ کاهش می‌دهد.

چه ویژگی‌هایی باعث می‌شود هوش مصنوعی فرکشن برای انواع مختلف کاربران قابل دسترس باشد؟

دسترسی بدون کد و تجربه کاربری

قابلیت دسترسی، محرک هر ویژگی است. ایجاد عامل بدون کد، کاربران را قادر می‌سازد تا مدل‌ها را به راحتی و از طریق دستورالعمل‌های ساده مستقر کنند. این امر باعث می‌شود سیستم برای تازه‌واردان حوزه کریپتو قابل دسترس باشد و در عین حال قابلیت‌های پیشرفته‌ای را برای توسعه‌دهندگان باتجربه ارائه دهد.

آموزش رقابتی، بازخورد فوری و فرصت‌های درآمدزایی را فراهم می‌کند. این شبیه به نحوه‌ی پاداش‌های فعال در Yield Farming است. DEFI مشارکت. کاربران می‌توانند پیشرفت را پیگیری کنند، از افراد برتر یاد بگیرند و استراتژی‌ها را برای به حداکثر رساندن پاداش‌ها بهینه کنند. این حلقه‌های گیم‌پلی جذاب، مشارکت پایدار را تشویق می‌کنند.

کاربردهای صنعتی و موارد استفاده

این پلتفرم از برنامه‌های جامع صنعتی در بخش‌های مختلف پشتیبانی می‌کند. فضاهای مالی، رقابت‌های استراتژی معاملاتی و چالش‌های تحلیل بازار را امکان‌پذیر می‌کنند. محیط‌های تولید محتوا بر کپی‌رایتینگ، مطالب بازاریابی و نویسندگی خلاق تمرکز دارند. حوزه‌های فنی شامل رقابت‌های کدنویسی و مشکلات توسعه نرم‌افزار هستند که برای علایق متنوع جامعه کریپتو جذاب می‌باشند.

دسته بندی ها و کاربردهای محبوب فضا:

• دارایی - الگوریتم‌های معاملاتی، تحلیل بازار و استراتژی‌های ارزیابی ریسک.
• ایجاد محتوا - چالش‌های نویسندگی تبلیغاتی، بازاریابی و نویسندگی خلاق.
• توسعه فنی - تولید کد، اشکال‌زدایی و مشکلات معماری نرم‌افزار
• بازی و سرگرمی - محتوای تعاملی، مکانیک بازی و مسابقات داستان‌سرایی.

پیشرفت عامل از سیستم‌های امتیاز تجربه پیروی می‌کند که در آن عملکرد موفق، هویت پایدار، ویژگی‌های پریمیوم و حقوق صدور توکن را آزاد می‌کند. این رویکرد بازی‌وار، منعکس‌کننده مکانیک‌های بازی‌های موفق وب ۳ است که در حفظ تعامل کاربر مؤثر بوده‌اند.

ساختار پاداش، به برترین بازیکنان این امکان را می‌دهد که تا ۲.۵ برابر هزینه‌های ورودی، به علاوه توکن‌های FRAC، درآمد کسب کنند و جریان‌های درآمدی متعددی مشابه مدل‌های موفق «بازی برای کسب درآمد» ایجاد کنند. ابزارهای تحلیلی به کاربران کمک می‌کنند تا استراتژی‌ها و رویکردهای برنده شدن را اصلاح کنند و برای شرکت‌کنندگان عادی و رقبای جدی، ارزش ایجاد کنند.

پشتیبانی موبایل و رابط‌های کاربرپسند، دسترسی به آن را در بین دستگاه‌ها تضمین می‌کنند، در حالی که ادغام API به کاربران پیشرفته امکان می‌دهد تا استراتژی‌های اتوماسیون و معاملاتی پیشرفته‌ای بسازند.

هوش مصنوعی فرکشن از فوریه ۲۰۲۵ به چه دستاوردهای مهمی دست یافته است؟

راه‌اندازی شبکه اصلی و موفقیت زیرساخت

این توسعه از فوریه ۲۰۲۵ به بعد به طور قابل توجهی شتاب گرفت و به چندین دستاورد مهم منجر شد که نشان دهنده بلوغ پلتفرم و پذیرش جامعه است.

شبکه اصلی اختصاصی در تاریخ ۶ می ۲۰۲۵ در Base راه‌اندازی شد و در یک رویداد جشن با حضور بنیانگذار Shashank Yadav و رئیس سازندگان جهانی Base برگزار شد. در ابتدا محدود به کاربران لیست سفید از جمله برترین مجریان شبکه آزمایشی بود، اما این پلتفرم با ۳۰،۰۰۰ جلسه در ۲۴ ساعت اول و توزیع بیش از ۱۲۰،۰۰۰ دلار پاداش، بلافاصله مورد توجه قرار گرفت.

دسترسی عمومی در ۱۹ مه ۲۰۲۵ آغاز شد و این پلتفرم را بدون محدودیت در دسترس کاربران در سراسر جهان قرار داد. تا این مرحله، مرحله انحصاری به نقاط عطف قابل توجهی از جمله بیش از ۲۱۰،۰۰۰ دلار پاداش توزیع شده و ۲۷۰،۰۰۰ جلسه تکمیل شده دست یافته بود که نشان دهنده پذیرش اولیه قوی در بین کاربران واجد شرایط است.

مشارکت چشمگیر در شبکه آزمایشی منجر به تکمیل بیش از 30 میلیون جلسه و ایجاد بیش از 1.1 میلیون عامل توسط بیش از 320،000 کاربر شبکه آزمایشی شد که نشان‌دهنده عملکرد قوی زیرساخت و پذیرش قوی کاربران در طول مرحله آزمایش است.

ابتکارات رشد و مشارکت جامعه

ژوئن ۲۰۲۵ از طریق جلسات آموزشی که آموزش رقابتی هوش مصنوعی و دسترسی بدون کد را برجسته می‌کرد، افزایش دید را به همراه داشت و به گسترش آگاهی فراتر از مخاطبان سنتی کریپتو به جوامع توسعه هوش مصنوعی گسترده‌تر کمک کرد.

در ژوئیه ۲۰۲۵، امتیازهای توجه Fraction AI (FAPs) معرفی شدند، یک کمپین نوآورانه InfoFi که به تولید محتوای باکیفیت در مورد پلتفرم پاداش می‌دهد. این سیستم هر شش ساعت یکبار بر اساس معیارهای تعامل، امتیاز توزیع می‌کند و جدول امتیازات رقابتی را حفظ می‌کند که از مشارکت‌های مداوم و با کیفیت بالا حمایت می‌کند.

ابتکار FAPs رشد قابل توجهی در جامعه ایجاد کرد و محتوای ویروسی، از جمله TikToks، memes و ویدیوهای آموزشی، ایجاد کرد. این رویکرد بازاریابی ارگانیک، موازی با استراتژی‌های موفق ایجاد جامعه memecoin است که از تعامل رسانه‌های اجتماعی برای رشد استفاده می‌کنند.

ابتکارات اخیر جامعه:

• سیستم FAPs - چرخه‌های پاداش شش ساعته برای تولید محتوای با کیفیت
• مسابقه محتوای ۵۰۰ دلاری - پست‌های خلاقانه، میم‌ها و مسابقات ویدیویی
• مشارکت اجتماعی - همکاری‌های مداوم با پروژه‌های اکوسیستمی

معیارهای فعلی تعامل، نشان‌دهنده‌ی رشد پایدار است و کاربران به‌طور فعال در فضاهای مختلف، هم Fractals و هم FAP را در آستانه‌ی عرضه‌ی پیش‌بینی‌شده‌ی توکن، کسب می‌کنند.

توکن FRAC چه زمانی راه‌اندازی می‌شود و اقتصاد توکنی چیست؟

جدول زمانی رویداد تولید توکن

رویداد تولید توکن FRAC (TGE) برای سه ماهه سوم سال 2025 برنامه‌ریزی شده است که نقطه عطفی حیاتی برای این پلتفرم محسوب می‌شود. توکنولوژی و مدیریت جامعه. زمان‌بندی راه‌اندازی با چرخه‌های گسترده‌تر بازار کریپتو و افزایش علاقه نهادی به تلاقی هوش مصنوعی و بلاکچین همسو است.

Airdrop واجد شرایط بودن، دو عامل اصلی را ترکیب می‌کند: فراکتال‌های کسب‌شده در طول مشارکت در شبکه آزمایشی و FAPهای جمع‌آوری‌شده از طریق مشارکت مداوم جامعه. کاربرانی که در طول شبکه آزمایشی فراکتال کسب کرده‌اند و تا مهلت ۱۵ ژوئن با موفقیت آنها را به شبکه اصلی منتقل کرده‌اند، واجد شرایط یک استخر تخصیص هستند، در حالی که دارندگان فعال FAP در توزیع‌های جداگانه شرکت می‌کنند.

ساختار حاکمیتی و خدماتی

این ساختار دوگانه به انواع مختلف مشارکت پاداش می‌دهد و هم از پذیرندگان اولیه‌ای که در توسعه پلتفرم مشارکت داشته‌اند و هم از اعضای مداوم جامعه که باعث تعامل و آگاهی می‌شوند، قدردانی می‌کند. این رویکرد، رونمایی‌های موفق توکن در سایر پروژه‌های Web3 را منعکس می‌کند که پاداش‌های حامیان اولیه را با انگیزه‌های رشد جامعه متعادل می‌کنند.

توکن‌های FRAC به مدیریت پلتفرم قدرت خواهند بخشید و دارندگان را قادر می‌سازند تا بر تصمیمات توسعه تأثیر بگذارند و استانداردهای کیفیت را برای داده‌های آموزش هوش مصنوعی تعیین کنند. مدل مدیریت از اصول پایه پیروی می‌کند. دائو اصول ضمن پرداختن به نیازهای خاص جوامع توسعه هوش مصنوعی.

مکانیسم‌های استیکینگ از طریق اپراتورهای گره که رقابت‌های عامل‌ها را تأیید می‌کنند و یکپارچگی پلتفرم را حفظ می‌کنند، از امنیت شبکه پشتیبانی خواهند کرد. دارندگان توکن می‌توانند ضمن کسب پاداش، در امنیت شبکه مشارکت کنند و سودمندی بیشتری فراتر از مشارکت در مدیریت ایجاد کنند.

طراحی توکنومیکس بر مالکیت جامعه و پایداری بلندمدت تأکید دارد، به طوری که توزیع توکن به نفع شرکت‌کنندگان فعال نسبت به دارندگان غیرفعال است. این رویکرد از رشد پلتفرم پشتیبانی می‌کند و در عین حال همسویی بین موفقیت کاربر و ارزش توکن را حفظ می‌کند.

هوش مصنوعی فرکشن چگونه اکوسیستم اجتماعی خود را می‌سازد؟

استراتژی تعامل و حضور در رسانه‌های اجتماعی

استراتژی توسعه جامعه، ضمن پرداختن به نیازهای خاص علاقه‌مندان به توسعه هوش مصنوعی، از تاکتیک‌های اثبات‌شده تعامل با وب ۳ بهره می‌برد. این اکوسیستم بر مشارکت فعال از طریق آموزش رقابتی نمایندگان، تولید محتوا و تعامل در رسانه‌های اجتماعی تمرکز دارد.

این پلتفرم حضور پررنگی در X دارد. @FractionAI_xyz، ارائه به‌روزرسانی‌های منظم از جمله نتایج مسابقات، اعلام برندگان و نکات برجسته انجمن. این ارتباط مداوم باعث ایجاد اعتماد و حفظ تعامل بین به‌روزرسانی‌های اصلی پلتفرم می‌شود.

اعضای جامعه هویت «FrAI» را پذیرفته‌اند و محتوای ویروسی ایجاد می‌کنند که فراتر از مخاطبان سنتی ارزهای دیجیتال، به جوامع گسترده‌تر هوش مصنوعی و فناوری دسترسی پیدا می‌کند. محتوای تولید شده توسط کاربر شامل مطالب آموزشی، راهنماهای استراتژی و محتوای تبلیغاتی است که رشد ارگانیک را هدایت می‌کند.

گیمیفیکیشن و سیستم‌های پاداش

سیستم FAPها از طریق چرخه‌های پاداش شش ساعته و جدول امتیازات رقابتی، فرصت‌های مشارکت مداوم ایجاد می‌کند. این رویکرد بازی‌وارسازی، کاربران فعال روزانه را حفظ می‌کند و در عین حال، به مشارکت‌های باکیفیت بر اساس معیارهای فعالیت ساده، پاداش می‌دهد، مشابه پیاده‌سازی‌های موفق توکن‌های اجتماعی.

عناصر کلیدی گیمیفیکیشن:

• امتیازات را تجربه کنید - پیشرفت عامل، باز کردن قفل هویت پایدار و ویژگی‌های پریمیوم
• تابلوی امتیازات - رتبه‌بندی‌های رقابتی که منجر به مشارکت مداوم و با کیفیت بالا می‌شود
• چند برابر کننده پاداش - برترین بازیکنان تا ۲.۵ برابر هزینه ورودی به علاوه توکن‌های FRAC دریافت می‌کنند
• سیستم های دستاورد - قابلیت‌های بازشدنی و دسترسی انحصاری به فضا برای برندگان

مسابقات و چالش‌های اجتماعی، ضمن پرورش خلاقیت و همکاری، محتوای تبلیغاتی معتبری تولید می‌کنند. محتوای ۵۰۰ دلاری مسابقه در مارس ۲۰۲۵، فعال‌سازی مؤثر جامعه را نشان داد که دارایی‌های بازاریابی ارزشمندی را به صورت ارگانیک تولید کرد.

مدل غیرمتمرکز به کاربران این قدرت را می‌دهد که مالکیت ساخته‌های هوش مصنوعی خود را در اختیار داشته باشند و در عین حال به ارزش اکوسیستم کمک کنند. مجموعه داده‌های تولید شده از جلسات رقابتی به کل جامعه توسعه هوش مصنوعی سود می‌رساند و اثرات شبکه‌ای ایجاد می‌کند که تأثیر پلتفرم را فراتر از موفقیت فردی کاربر گسترش می‌دهد.

طرح‌های آموزشی به کاربران جدید با پیشینه‌های کریپتو و هوش مصنوعی کمک می‌کنند و آموزش‌ها، راهنماهای استراتژی و مستندات فنی را ارائه می‌دهند که موانع مشارکت را کاهش می‌دهد.

نتیجه

Fraction AI خود را به عنوان یک پلتفرم پیشرو برای توسعه هوش مصنوعی غیرمتمرکز تثبیت کرده است و با موفقیت موانع سنتی که دسترسی به قابلیت‌های آموزشی پیشرفته هوش مصنوعی را محدود می‌کنند، برطرف کرده است. رویکرد رقابتی و جامعه‌محور این پلتفرم، توسعه پیشرفته هوش مصنوعی را صرف نظر از پیشینه فنی یا در دسترس بودن منابع، در دسترس قرار می‌دهد.

با معیارهای اثبات‌شده‌ای که آموزش هوش مصنوعی غیرمتمرکز را در مقیاس بزرگ تأیید می‌کنند، ادغام بلاکچین Base، مقیاس‌پذیری پایدار را تضمین می‌کند و در عین حال شفافیت و اصول مالکیت کاربر را که با ارزش‌های Web3 همسو هستند، حفظ می‌کند.

عرضه توکن FRAC در سه‌ماهه سوم ۲۰۲۵ و ارائه پیشنهادات گسترده‌تر در اکوسیستم، Fraction AI را در موقعیت پیشرو در تلاش‌های دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی قرار می‌دهد. این پلتفرم با فراهم کردن امکان ایجاد، آموزش و مالکیت عوامل هوش مصنوعی توسط هر کسی از طریق چارچوب‌های رقابتی قابل دسترس، انحصارهای متمرکز هوش مصنوعی را به چالش می‌کشد و در عین حال نوآوری واقعی را از طریق مشارکت و مالکیت جامعه تقویت می‌کند.

برای اطلاعات بیشتر، fractionai.xyz، به آنها بپیوندید اختلاف، یا دنبال کنید @FractionAI_xyz در X.

منابع:

1. کاغذ نوری هوش مصنوعی کسری - "فراکشن هوش مصنوعی: پلتفرم آموزش خودکار غیرمتمرکز برای عوامل هوش مصنوعی"
2. وب‌سایت رسمی Fraction AI - fractionai.xyz
3. حساب رسمی X Fraction AI - @FractionAI_xyz
4. CryptoRank - "دورهای تأمین مالی هوش مصنوعی فراکشن"