### ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೈನ್ ಮತ್ತು AIನಲ್ಲಿ ನಂಬಿಕೆ ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೈನ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸುತ್ತಲೂ ಇರುವ ಉಲ್ಲಾಸವು कृತ್ರಿಮ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಗೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಆಸಕ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ಬಹಳಷ್ಟು ಮುಚ್ಚಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ. ಈ ಎರಡು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ನಾಸ್ತಿಕವಾಗಿ ಹೊಸದಾದರೂ, ಇದಗಳ ಮೂಲಗಳು ಸಾಕಷ್ಟು ದಶಕಗಳ ಹಿಂದಿನವು—AI ತತ್ವಗಳು ಪ್ರಾಚೀನ ಕಾಲಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿವೆ, ಆದರೆ ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೈನ್ ಹ್ಯಾಷಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ವಿತರಣಾ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮನಮ್ಮದಲ್ಲಿ ನಡೆದ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿರುವುದರಿಂದ ಬರಿದಾಗಿದೆ. ವಿತರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೇಲೆ ಲೆಸ್ಲಿ ಲ್ಯಾಂಪೋರ್ಟ್ ನೀಡಿದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕೆಲಸವು ವಿನಿಯೊಡನೆ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆಗಾಗಿ ಆಧಾರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದ್ದು, ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೈನ್‌ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಮೆಟ್ಟಿಲ್ಲಬೇಕಾದ್ದಾಗಿದೆ. ವಿತರಣಾ ಗಣನೆ ಸಹಕಾರಿಯಿಂದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅವಶ್ಯಕವಾದುದು, ಅದು ಕಾರ್ಯನಿಕ್ಷೇತ್ರದ ಶ್ರೇಣಿಕ್ರಮ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯವಾಗಿ ದೋಷವಿಲ್ಲದ ಅಥವಾ ದ್ವೇಷಪೂರಿತ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಹಂಚಿದ ಸತ್ಯ ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಗತ್ಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸತ್ಯವಾದ ನ್ಯಾಯಾಂಗವೂ ಅಭಿಪ್ರಾಯಶೀಲವಾಗಿ ಈ ವಿತರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಆಡಳಿತಕ್ಕೆ ನಂಬುತ್ತದೆ. ಆದರೆ, ಹಲವು ಸೀಮಿತ ಖನಿಜ ಗಪ್ಪಿತಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಧಾನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಇದರ ಪೋಷಕದಲ್ಲಿರುವಾಗ, ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ವಿನಿಯೋಗಿತ ಬಿಟ್‌ಕಾಯಿನ್ ಸಹ decentralised ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲ್ಪಟ್ಟರೂ, 93% ಬಿಟ್‌ಕಾಯಿನ್‌ನ್ನು "ಹ್ವೇಲ್‌ಗಳು" ಎಂದು ಕರೆಯುವ ಒಂದು ಲಘು ಗುಂಪು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. ### AI၏ ಸವಾಲುಗಳು AI ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಗಮನಾರ್ಹ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಖಾಸಗಿ ಮಾಹಿತಿಯ ರಹಸ್ಯಗಳನ್ನು ಹರಿಯುವ ಅಪಾಯ, ತೀವ್ರ ಶಕ್ತಿ ಬಳಕೆ, ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ನಿರಂತರ ಸ್ವಯಂ-ฝ್ರಮ್ಮಣದಿಂದ ಉದ್ಭವವಾಗುವ ಪುಟಕಗಳು অন্তರಗತವಾಗಿದೆ. ವೈಕುಂಚದ ಸಹಾಯದಿಂದ ಅಥವಾ ಖಾಸಗಿ ಮಾಹಿತಿ, ಗುರಿಯಾದ AI ಪರಿಹಾರಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಿಂದ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬಳಸಿದ ಖಾಸಗಿ ಮಾಹಿತಿಗೆ ತದ್ದೆ/questions ನಡೆಯುತ್ತದೆ. ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೈನ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಏನು ಸೆಳೆದುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಲೇಖನವು ಮಾದಾಲ್x. ai ಎನ್ನುವ ಸ್ಟಾರ್ಟ್‌ಅಪ್ ಕುರಿತು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಜೆಮಿನ್ ಶೇಖ್ ನೇತೃತ್ವದಲ್ಲಿ ಸೇರಿದ, ವಿತರಣಾ AI ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತಿದ್ದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಫೆಡರೇಟಡ್ AI ಮೂಲಕ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ AI ಮಾದರಿಗಳು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ воспользಗೊಳ್ಳುವವರು, ಬಹುತೇಕ ಒಬ್ಬರನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತವೆ. ಆದರೆ, AIನ ಮುಂದಿನ ಶ್ರೇಣಿಯು ಮಾಹಿತಿಯ ಕೇಂದ್ರದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಾಪಕವಾಗಿ ವಿಶ್ವದಲ್ಲಿ ಬರುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಇದೆ.

ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅಗತ್ಯ ಮಾಡಿಕೊಂಡು ಸದ್ವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿನ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದರೆ, ವ್ಯಾಪಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೇಲೆ ನಂಬಿ ಇರುವುದು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ AIತ್ತಿಂದ ರಚಿತ ವಿಷಯವು ತರಬೇತಿ ಚಕ್ರಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗಿದಾಗ ಜೀವಂತಿಯಅನುಭವಗಳು. ಮತ್ತು ಮುಂತಾದಷ್ಟು, ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಅಥವಾ ಹಕ್ಕೆಗೋಸ್ಕರ ಮಾಡಿದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡು ತರಬೇತಿ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೇಲೆ ಖಾಸಗಿತ್ವದ ಬಗ್ಗೆ ಎಡರಿಕೆಗಳು ಹುಟ್ಟುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ YouTube ಅಥವಾ The New York Timesನಿಂದ ಶ್ರಮಿತ ವಿಷಯ. ### DeepSeek: ಒಂದು ಒರಟಾದ AI ಮಾದರಿ DeepSeek ಎನ್ ಓಪನ್ AI ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿಯು ಒಂದು ಸಾಧನೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು ವ್ಯಾಪಕ ಡೇಟಾ, ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅಥವಾ ಉದ್ದವಾದ ತರಬೇತಿ ಅವಧಿಗಳಿಲ್ಲದೆ ಹೋಲಿಸುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಆದರೆ, ಇದರ ಊಹೆಗಾಗಿ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಗಣನಾ ಬೇಡಿಕೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಆದರೂ, ಇದು ಒಂದು ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಮಾದರಿ. ಒಂದು ಓಪನ್ ಮಾದರಿ ಮೂಲದ ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ತೂಕಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಪುನಃ ತರಬೇತಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವಿಮರ್ಶಕರು ಸತ್ಯದ ಓಪಾನ್‌ಅವನ್ನು ನ್ಯಾಯವಾದರೆ, ಹೊರಗೊಮ್ಮಲು ತಿಳಿವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಹಂಚಬೇಕಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು AIಸಕೆ "ಮೂಲ ಕೋಡ್" ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ, ಓಪನ್ సోರ್ಸ್ ಉಪಕ್ರಮ (OSI) ತನ್ನ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಮಾದರಿಯು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಶಕ್ತಿ ಉಳ್ಳಿಕೆಯಾದ್ದರಿಂದ. ### Modelx. aiದ ನಾವೀನ್ಯತಗಳು Modelx. ai ಖಾಸಗಿತ್ವದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಖಾಯಮಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಹಾರ ಸಲಹೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದರ ಧಾರಣೆಯನ್ನು ತೆರೆದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲು ಅವಕಾಶಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆರೋಗ್ಯ ಕ್ಕೂ ರೀತಿಯಂತಹ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಸೆಕ್ಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ AIನನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ತರಬೇತಿಗೆ ಹಾಕುವುದರಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆ ದೊರೆಯುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಹಂಚಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ ಆಕೆ HIPAA ಕಾನೂನುಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲಂಗಿಸಲು ಉಳಿಯಬೇಕಾದ ಕಾರ್ಯಗಳಿವೆ. Modelx. ai ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳನ್ನು ತಮ್ಮ ಖಾಸಗಿ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ನಾವೀಕರಣ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ, ಒಂದು ಆಸ್ಪತ್ರೆಯಿಂದ ಖಾಸಗಿ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ಆಧಾರ ಓಪನ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಅದು ಬಹು ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಫೆಡರೇಟ್ ಮಾಡಿದ ಮಾದರಿಗೆ ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸುಧಾರಣೆಗಳು ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ದಾಖಲಿಸಲಾಗುತ್ತವೆ, ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಭದ್ರಪಡಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಭಾಗವಹಿಸುವವರಿಗೆ ಅವರನ್ನು ನೀಡಿದ ಫಲಾನುಭವದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಟೋಕನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿ ಆಸ್ಪತ್ರೆದೆ ಟೋಕನ್‌ಗಳಿಗೆ ಮಾದರಿಯ ಬಳಸಿಕೆಗೆ ಹಣಕಾಸು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಫೆಡರೇಟಡ್ ಮಾದರಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಪ್ರಗತಿಸುತ್ತಿದೆ. ನನ್ನ ತಾಜಾ ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಅಕ್ಟೋಬರ್ 2024ರಲ್ಲಿ, DeepSeekಂತಹ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸುವ ಮೂಲಕ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಮಾದರಿಗೆ ಟೀಕೆಗಳು ಕಡಿಮೆ ಆಗಿರುವಂತೆ ತೋರುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು AI ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು స్పందನೆಯುಳ್ಳ ಬ್ಯಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.