微软正在探索如何通过使用Ethereum区块链来简化机器学习和人工智能,使其更加民主化。公司希望开发人员能够更轻松且低成本地运行这些系统,从而改变数据管理的方式。智能合约和分散与协作的人工智能是实现这一目标的关键。通过设计新的激励和奖励机制,微软设想用户可以在手机和其他设备上使用浏览器和应用程序来参与和改进机器学习模型,而无需担心数据被集中管理和高昂的费用。
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微软正在探索如何通过使用Ethereum区块链来简化机器学习和人工智能,使其更加民主化。公司希望开发人员能够更轻松且低成本地运行这些系统,从而改变数据管理的方式。智能合约和分散与协作的人工智能是实现这一目标的关键。通过设计新的激励和奖励机制,微软设想用户可以在手机和其他设备上使用浏览器和应用程序来参与和改进机器学习模型,而无需担心数据被集中管理和高昂的费用。例如,微软的高级软件开发工程师贾斯汀·哈里斯(Justin Harris)提出了一个新范式,在该范式中,人们可以与这些机器学习算法交互并改进这些算法。众包这类系统的一些潜在方式包括游戏化、建立预测市场或创建“自我评估”机制。微软的开发人员成功地建立了一个模型,可以将电影评论的情绪分为正面和负面。在Ethereum区块链上更新该模型只需要0.25美元的费用,这展示了区块链技术在实际应用中的潜力。
2024-12-04 09:31
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