### బ్లాక్‌చెయిన్ మరియు AIలో నమ్మకం గత కొన్ని సంవత్సరాలలో, బ్లాక్‌చెయిన్ సాంకేతికత చుట్టూ కలిగిన ఉత్సాహం ప్రఖ్యాతి పొందిన ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI)పై పెరుగుతున్న ఆసక్తి ద్వారా ఎక్కువగా మరిగిపోయింది. ఈ రెండు సాంకేతికతలు సాదారణంగా కొత్తవి అయినా, వాటి మూలాలు ఎన్నో దశాబ్దాల క్రితం ఉన్నాయి—AI ఆలోచనల బాట ప్రాచీన కాలానికి వెళ్ళి చేరింది, enquanto బ్లాక్‌చెయిన్ హాషింగ్ ఫంక్షన్స్ మరియు పంపిణీ కలిపి ప్రోగ్రామింగ్‌లో కావలసిన పురోగతుల నుండి అభివృద్ధి చెందింది. లెస్లీ లాంపోర్ట్ పంపిణీ వ్యవస్థలపై చేసిన ముందంతలు బ్లాక్‌చెయిన్ అభివృద్ధికి నమ్మకం మరియు కేంద్రాపకం కోసం కీలకమైన పునాది ఏర్పరుస్తుంది. పంపిణీ కంప్యూటింగ్ సహకారం గా సమస్యలను పరిష్కరించడానికి ముఖ్యమైనది, ఇది చర్యల క్రమబద్ధమైన క్రమాన్ని మరియు తప్పులు లేదా దోపిడీలు అయ్యే కంప్యూటర్ల మధ్య పెరుగుతున్న నిజమైన నిజాన్ని స్థాపించడానికి ఒక విధానాన్ని అవసరం చేస్తుంది. నిజమైన కేంద్రాపకం ఈ పంపిణీ వ్యవస్థల స్వాతంత్య్ర పాలనపై ఆధారితమౌతుంది. అయితే, చాలా కాలం decentralized అని ప్రచారం చేస్తున్న బిట్‌కాయిన్, కొన్ని పరిమితమైన మైనింగ్ పూల్స్ మరియు ప్రధాన సంస్థలు దాని ఇకోసిస్టమ్‌ను ఆధిక్యంగా నియంత్రించడం వల్ల పరిమితి ఎదుర్కొంటుంది, దీనిలో 93% బిట్‌కాయిన్‌ను "వేల్స్" అనే చింతన చేసుకునే స్త്രావాసం యొక్క చిన్న గో డ్రజర్ చేత నియంత్రించబడింది. ### AI యొక్క సవాళ్లు AI అనేక చంద్రబింబ సవాళ్లను ఎదుర్కొంటున్నది, ఇందులో ప్రైవేట్ డేటా లీక్, అధిక శక్తి వినియోగం మరియు నిరంతర స్వీయ శిక్షణ ఫలితంగా వచ్చే पक्षపాతాలు ఉన్నాయి. సైలోడ్ లేదా ప్రైవేట్ డేటా లక్ష్యమైన AI పరిష్కారాల అభివృద్ధిని క్లిష్టంగా చేస్తుంది మరియు ఉపయోగించబడిన ప్రైవేట్ డేటాకు компенса కోసం ప్రశ్నలు పెడుతుంది. బ్లాక్‌చెయిన్ సాంకేతికతను సమగ్రీకరించడం ఈ సమస్యలను పరిష్కరించడంలో సహాయపడవచ్చు. ఈ వ్యాసంలో జమియల్ షేక్ స్థాపించిన Modelx. ai అనే ప్రారంభ సంస్థను పర్యవేక్షించడం జరిగింది, ఇది ప్రధత్తు AI పరిష్కారాలను విరోధం చేస్తుంది, ప్రత్యేకించి ఫెడరేటెడ్ AI ద్వారా. సంప్రదాయక AI మోడల్స్, ముఖ్యంగా డీప్ లెర్నింగ్‌ను ఉపయోగిస్తున్నవి, ముఖ్యంగా ఒకే వ్యక్తుల చేత నియంత్రింపబడుతున్నాయి. అయితే, AI యొక్క తదుపరి తరం డేటా సెంటర్లలో ఏర్పడిన సహకార, కేంద్రాపరమైన "జీనియస్‌ల దేశం" నుండి వచ్చినప్పుడు, కొత్త మార్గాలను పొందవచ్చు.

ఈ మోడల్స్ అభివృద్ధి చేసిన వాటి ప్రదర్శన మరియు అనుమానితమైన మొట్టమొదటి స్పష్టతను సమర్థించడానికి విస్తృత, విభిన్న డేటా సెట్స్ అవసరం. అయితే, విస్తృత డేటా పై ఆధారపడటం సమస్యలను కలిగి ఉంటుంది, ఉదాహరణకు, AI ఉత్పత్తి చేసిన కంటెంట్ శిక్షణ చక్రంలో తిరిగి అనేక గుణాలు నిరుత్సాహపరిచే క్రమంలో పాయకట్ నిర్వహణ చేస్తుంది. అంతిమంగా, శిక్షణ డేటా లో పబ్లిక్‌గా అందుబాటులో ఉన్న లేదా కాపీహక్కుల అంశాలను చేర్చితే, వ్యక్తిగత దాటుకు గురించి ఆందోళనలు మాటివేసేవేచి ఉంటాయి, ఉదాహరణకు YouTube లేదా The New York Times వంటి వేదికల నుండి వీడుగా తీసుకున్న కంటెంట్. ### DeepSeek: ఓపెన్ AI మోడల్ DeepSeek ఓపెన్ AI మోడల్స్‌లో ఒక విప్లవం సూచిస్తుంది, ఇది విస్తృత డేటా, ఆధునిక హార్డ్‌వేర్ లేదా పొడవైన శిక్షణ కాలాలు అవసరం చేర్చకుండా సమానమైన పనితీరును సాధిస్తుంది. అయితే, దీనిది ఉటుక మిగులుతుగా మరియు గణనీయమైన పునిమ్రణాద్ అవసరం, ఇది ఓపెన్-సోర్స్ మోడల్ గా ఉంది. ఒక ఓపెన్ మోడల్, యథార్థంగా, స్రవంతి మరియు మోడల్ బరువుల పూర్ణ సచ్చినందుకు పూర్విగా ఉంటే, తన డేటాతో మార్పు చేర్చడానికి మరియు తిరిగి శిక్షణ కొనసాగడం అనుమతిస్తుంది. విమర్శకులు నిజమైన ఓపెన్ కావడానికి శిక్షణ డేటాను పంచుకునేందుకు అవసరమని బలంగా వ్యవహరిస్తారు, ఇది AI కోసం "స్రవంతి" కనుకనే సూచించబడుతుంది. అయితే, ఓపెన్ సోర్స్ ఇనిషియేటివ్ (OSI) ఇది పునరుద్ధరించి మొదలైన ఫలితాన్ని కనుగొనేందుకు సమర్థించేవి. ### Modelx. ai యొక్క నూతనాలు Modelx. ai ప్రైవసీ ఆందోళనలను నివారించడం ద్వారా మోడల్ డేటాను గోప్యంగా ఉంచడం చేస్తుంది, మరియు దాని నిర్మాణాన్ని ఓపెన్ గా ఉంచుతుంది. ముడి జిల్లా ప్రభుత్వ రంగాలలో AIని సమర్థంగా శిక్షణ ఇవ్వడం మహత్తరమైన సవాలుల ప్రయోజనంగా ఉంటుంది, ఉదాహరణకు, ఆరోగ్య పరిరక్షణ స్థితిలో రోగి డేటాను తమ సురక్షను రద్దు చేయకుండా పంచుకోవడం కష్టం. Modelx. ai హాస్పిటల్స్‌ను వారి ప్రైవేట్ డేటాను ఉపయోగించి AI మోడల్స్‌ను మెరుగు చేసే అవకాశాన్ని ఇచ్చి కార్యకలాపంలో నూతనులు వ్యవస్థాపించింది. ఈ ప్రక్రియ ఒక హాస్పిటల్ నుండి గోప్యమైన డేటాతో ఒక ప్రాథమిక ఓపెన్ మోడల్ను శిక్షణ చేయడం మరియు ఆ తర్వాత అనేక హాస్పిటల్స్ నుండి డేటాను చేర్చడానికి ఉన్న ఫెడరేటెడ్ మోడల్ను మెరుగుపరిచే సహాయం చేయటాన్ని అనుసరించేది. ఈ మెరుగు విధానాలు బ్లాక్‌చెయిన్‌పై నమోదు చేయబడతాయి, అందించిన కృషులను రక్షించడంతో పాటు వాటి వ్యక్తిత్వాన్ని ఆధారంగా టోక్కెన్లతో బదులుగా చేస్తుంది. ప్రతి హాస్పిటల్ మోడల్ వినియోగానికి టోక్కెన్లతో చెల్లిస్తుంది మరియు ఫెడరేటెడ్ మోడల్ యొక్క వర్గీకరణ క్రమంలో సధారణంగా సమీక్షించబడుతుంది. నేను అక్టోబర్ 2024లో నా చివరి నవీకరణ సమయంలో, DeepSeek వంటి పురోగతుల వల్ల ఓపెన్-సోర్స్ మోడల్స్‌పై విమర్శలు తగ్గాయి, ఇది AI పనితీరులో మెరుగైన సామర్థ్యం మరియు స్పందనను ప్రదర్శించింది.