更新:2022-05-17 14:33
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NFT AI是一個(gè)數(shù)字藏品平臺(tái),平臺(tái)采用國(guó)風(fēng)主題,匯集了多種風(fēng)格元素的數(shù)字藏品,依托于各區(qū)域鏈,每件藏品都有自己專屬的標(biāo)簽,都是非常有收藏價(jià)值的哦,滿足不同用戶的購(gòu)買和收藏需求。
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NFT是當(dāng)下最具潛力的賽道,也是絕佳的炒作題材。NFT市場(chǎng)的炒作使得即使是最簡(jiǎn)單的NFT形式也能夠捕捉到令人難以置信的價(jià)值,因此,我們很難區(qū)分市場(chǎng)上的信號(hào)和噪音。
隨著時(shí)間和空間的發(fā)展,NFT的價(jià)值主張應(yīng)該從靜態(tài)圖像或文本轉(zhuǎn)變?yōu)楦觿?dòng)態(tài)和智能的收藏品。將NFT和人工智能(AI)融合,讓AI能力加入到NFT的生命周期中,將為智能所有權(quán)的形式打開新的大門。
AI+NFT
為了理解智能NFT如何能夠通過當(dāng)今技術(shù)實(shí)現(xiàn),我們應(yīng)該了解一下哪些AI學(xué)科與當(dāng)前這代的NFT有交集。
NFT的數(shù)字表示依賴于圖像、視頻、文本或音頻等數(shù)字格式,這些表示巧妙地映射到不同的AI子學(xué)科。
人工智能之深度學(xué)習(xí)(DL)
深度學(xué)習(xí)的一些關(guān)鍵領(lǐng)域可能對(duì)NFT的智能能力產(chǎn)生難以置信的影響。當(dāng)我們說AI時(shí),通常會(huì)指出ML或深度學(xué)習(xí)(DL),深度學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)領(lǐng)域,它依賴于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從數(shù)據(jù)集中歸納知識(shí)。
盡管深度學(xué)習(xí)背后的理念早在20世紀(jì)70年代就已經(jīng)存在,但在過去10年里,隨著許多框架和平臺(tái)的出現(xiàn),它們出現(xiàn)了爆炸式增長(zhǎng),并推動(dòng)了它的主流應(yīng)用的發(fā)展。
計(jì)算機(jī)視覺
生成藝術(shù)似乎是一個(gè)將計(jì)算機(jī)視覺和NFT結(jié)合起來的清晰領(lǐng)域。今天的NFT主要與是關(guān)于圖像和視頻的,因此,它非常適合利用計(jì)算機(jī)視覺的進(jìn)步來進(jìn)一步的發(fā)展。
近年來,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、生成式對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GAN)等技術(shù),以及最近的轉(zhuǎn)換器等技術(shù)突破了計(jì)算機(jī)視覺的界限。圖像生成、物體識(shí)別、場(chǎng)景理解等計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以應(yīng)用于下一波NFT技術(shù)。
自然語言理解
將語言理解疊加到現(xiàn)有NFT形式的想法似乎是一種豐富NFT交互性和用戶體驗(yàn)的微不足道的機(jī)制。
語言是表達(dá)認(rèn)知的基本形式,包括所有權(quán)形式。在過去十年中,自然語言理解(NLU)一直是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域一些最重要突破的核心。諸如GPT-3等模型供電的轉(zhuǎn)換器等技術(shù)在NLU中已經(jīng)達(dá)到了新的里程碑。問答、總結(jié)和情感分析等領(lǐng)域可能與新型的NFT相關(guān)。
語音識(shí)別
語音智能可以被認(rèn)為是深度學(xué)習(xí)的第三個(gè)領(lǐng)域,可以對(duì)NFT產(chǎn)生直接影響。近年來,CNN和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)等技術(shù)推動(dòng)了語音智能領(lǐng)域的發(fā)展。語音識(shí)別或音調(diào)分析等功能可以為有趣的NFT形式提供動(dòng)力。
毫無疑問,音頻NFT似乎是語音智能方法的完美場(chǎng)景。
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