شبكة ماسا تقدم نموذجًا جديدًا لتدريب الذكاء الاصطناعي لكسب المال

متوسط
AIAI
آخر تحديث 2026-04-07 19:13:08
مدة القراءة: 1m
يقدم Masa Network نموذج تسعير ذكاء اصطناعي مبتكر يتيح للمستخدمين حماية الخصوصية الشخصية أثناء مشاركة البيانات وكسب المكافآت داخل نظام Masa. من خلال Masa SDK، يمكن للشركاء تحسين تطبيقات الذكاء الاصطناعي لمهام مثل توقعات سوق العملات المشفرة، وإدارة NFT، والتنبؤ السياسي. يدعو Masa إلى حقوق المستخدمين في الاستفادة اقتصاديًا من التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي. عن طريق التفاعل مع نظام Masa، يمكن للأفراد حماية خصوصيتهم، والمساهمة في اقتصاد البيانات، والوصول إلى مجموعات بيانات فورية للحصول على رؤى سوق مستنيرة، وتحليل اتجاهات العملات المشفرة، واستكشاف الاستثمار، والتنبؤات الدقيقة للأسعار. من المقرر إطلاق الشبكة الرئيسية ل Masa وإصدار الرمز في 11 أبريل. يمكن للمستخدمين حماية بصمتهم الرقمية ودعم اقتصاد البيانات من خلال المشاركة النشطة في نظام Masa.

مقدمة

في عصر الذكاء الاصطناعي، ظهرت البيانات كأحد أثمن الأصول عالميًا. وخاصة بالنسبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، تعتبر مجموعات البيانات الأكثر قيمة تلك التي تم اشتقاقها من الأنشطة الرقمية اليومية لمليارات الأفراد، والتي تشمل عادات التصفح عبر الإنترنت والمشاركة على منصات التواصل الاجتماعي.

كان استغلال بيانات المستخدمين من قبل الشركات التكنولوجية الكبرى قلقًا مستمرًا، متفاقمًا بشكل أكبر بفعل انتشار تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي الإبداعية المعاصرة بشكل كبير على مجموعات بيانات واسعة النطاق للتدريب الشخصي، مما يدفع شركات الذكاء الاصطناعي للحصول على البيانات من المستخدمين عبر الشبكات المفتوحة ومنصات التواصل الاجتماعي من خلال طرق مختلفة. في جوهره، تتضمن هذه الممارسة الاستيلاء على بيانات الأفراد الخاصة على نطاق عالمي.

وفي نفس الوقت، تولد العديد من شركات التكنولوجيا قيمة هائلة، تصل إلى مليارات أو تريليونات الدولارات، عن طريق الاستفادة من نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على مجموعات بيانات المستخدمين، دون مشاركة المكاسب المالية مع المستخدمين. ونتيجة لذلك، يجد المستخدمون أنفسهم يفتقرون إلى السيطرة والخصوصية والتعويض العادل عن استخدام بياناتهم الشخصية.

تهدف ماسا إلى ثورة في المشهد من خلال إعادة تشكيل كيف يمكن للمستخدمين الاستفادة من ازدهار الذكاء الاصطناعي. من خلال تحقيق الربح من آثار المستخدمين الرقمية مع الحفاظ على خصوصيتهم، تسعى ماسا لضمان أن يتلقى المستخدمون تعويضًا عادلاً. يتناول هذا المقال نموذج تسعير الذكاء الاصطناعي الرائد الذي صممته ماسا لتمكين مليارات المستخدمين من المشاركة الفعالة في اقتصاد البيانات الذكية.

وعد البيانات الذكية: كسب الأموال من خلال تدريب الذكاء الاصطناعي

يعمل ماسا بشكل متقن في الخلفية، حيث يلتقط البصمات الرقمية للمستخدمين أثناء مشاركتهم في أنشطة مثل قراءة الرسائل الإلكترونية، وتصفح منصات التواصل الاجتماعي، وزيارة المواقع الإلكترونية، والتفاعل ضمن العالم الرقمي. يضمن سرية وأمان هذه الآثار عن طريق تخزينها في قاعدة بيانات خاصة zkSBTs (الرموز المتعلقة بالروح والمعرفة الصفرية).

للمشاركة، يحتاج المستخدمون ببساطة إلى الوصول إلى تطبيق Masa، مراجعة البيانات داخل شبكة Masa، تقييم أهميتها، واختيار الرهان في حمامات السيولة المختلفة لتلقي المكافآت. يتم توضيح العملية خطوة بخطوة على النحو التالي:

توفير البيانات لشبكة ماسا

  1. السعي للكسب: اشترك في أنشطة أو مهام محددة لتوفير البيانات للشبكة. يشمل ذلك الأنشطة مثل الانضمام إلى مجموعات Discord، والمشاركة في مسابقات التداول وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، وإكمال رهانات البيانات ضمن تطبيق Masa لتلقي المكافآت.
  2. تصفح لكسب: استخدم امتداد ماسا على Chrome لكسب مكافآت أثناء تصفح الويب. يلتقط الامتداد تلقائيًا نقاط البيانات القيمة ويخزنها بشكل آمن في قاعدة بيانات خاصة.

  3. العقدة-إلى-كسب: يعمل المستخدمون ومشغلو العقد كعقد جمع بيانات موزع باستخدام أداة تمديد Masa Chrome و Masa Data Oracle. يسمح ذلك بالحصول على بيانات عامة وخاصة بتقليل التعقيد التقني، مما يؤدي إلى حوافز الشبكة.

  4. المكافآت السلبية: يمكن لشركاء نظام ماسا الاستفادة من Masa SDK لتجميع البيانات ومراقبة أنشطة المجتمع. يمكن للمستخدمين كسب مكافآت سلبية من خلال البيانات المجمعة المقدمة من شركاء نظام ماسا.

تجزئة البيانات

توظّف ماسا نظامًا مبنيًّا على النقاط لقياس قيمة بيانات المستخدمين ضمن شبكة ماسا. بعد إطلاق شبكة ماسا الرئيسيّة في 11 أبريل، سيكون للمستخدمين وصول مباشر لعرض النقاط البيانات المتراكمة من خلال تطبيق ماسا.

وبعد ذلك، يمكن للمستخدمين وضع بياناتهم في حوض الرهان لكسب المكافآت. في نظام Masa البيئي، سيقوم المطورون بإنشاء مجموعات متنوعة من حمايات الالتزام لتحفيز مساهمات البيانات من زوايا مختلفة. على سبيل المثال، قد يعطي مطورو روبوتات التداول الذكية أولوية لمكافأة المساهمين الذين يقدمون بيانات متعلقة بتفاعلات المحفظة.

تمكين تطبيقات الذكاء الاصطناعي شخصية للغاية من خلال المساهمة في البيانات

تدفع ماسا تقدم الذكاء الاصطناعي من خلال تحفيز المستخدمين على رهان بياناتهم، ممهدة الطريق للابتكار الشامل. في جوهر فلسفة ماسا يكمن الاعتقاد بأن نماذج الذكاء الاصطناعي القادمة ستمتلك فهماً عميقًا للمستخدمين يتجاوز الوعي الذاتي. تعتمد هذه الرؤية على مشاركة المستخدمين لمجموعات بياناتهم الشخصية لتدريب الذكاء الاصطناعي وتحسينه. على سبيل المثال:

  1. الذكاء الاصطناعي في توقعات سوق العملات المشفرة: من خلال تزويد المطورين بمجموعات بيانات في الوقت الفعلي تضم تاريخ تصفح المستخدمين والمشاعر الاجتماعية والتفاعلات على السلسلة، يسهل Masa استخدام الذكاء الاصطناعي في تحديد اتجاهات سوق العملات المشفرة، واستكشاف فرص الاستثمار، وتعزيز دقة توقعات الأسعار.
  2. الذكاء الاصطناعي لإدارة محفظة NFT: من خلال استفادة من بوابة بيانات الشبكة ماسا، يتلقى الذكاء الاصطناعي بيانات منظمة حول اتجاهات سوق NFT الحالية ومشاعر المجتمع. يثري هذا الأدوات الذكاء الاصطناعي المدعومة لإدارة NFT، مما يتيح صياغة وتقييم استراتيجيات تداول أكثر فعالية.
  3. الذكاء الاصطناعي في التنبؤ السياسي: باستخدام العديد من البيانات بما في ذلك المشاعر الاجتماعية ومؤشرات الارتباط وتفاعلات الروابط، يمكن لماسا التنبؤ بفعالية بمشاعر الناخبين في الانتخابات الرئاسية.

ملخص

يؤكد ماسا على أن المستخدمين يستحقون أن يعودوا بالفوائد الاقتصادية من المشهد المزدهر للذكاء الاصطناعي. لهذا الغرض، يقدم ماسا نموذجًا جديدًا يمكن المستخدمين من تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام البيانات الشخصية الخاصة بهم مع الحفاظ على خصوصيتهم واستقلاليتهم.

من خلال التفاعل مع نظام البيئة، لا يؤمن المستخدمون بصماتهم الرقمية بشكل فعال فحسب، بل يساهمون أيضًا في اقتصاد البيانات بطريقة عادلة وشفافة. في عصر التقدم السريع للذكاء الاصطناعي، من المتوقع أن تحدث التعاون بين المساهمين البشريين في البيانات ومطوري الذكاء الاصطناعي، بفضل منصات مثل ماسا، ثورة في مسار اقتصاد البيانات للذكاء الاصطناعي. كل نقرة، بحث، وتفاعل تحمل الإمكانية لتحقيق قيمة كبيرة.

مع اقتراب فجر اقتصاد البيانات الذكية، من المقرر أن يتم إطلاق شبكة Masa mainnet والرموز حول 11 أبريل، مما يحث المشاركين على التحضير لهذه النقطة البارزة التحويلية.

إخلاء المسؤولية:

  1. تم نشر هذه المقالة من [Gateforesightnews], العنوان الأصلي هو 'التعهد بالبيانات' الذكاء الاصطناعي: شبكة Masa تفتح نموذجًا جديدًا لتدريب الذكاء الاصطناعي لكسب المال', حقوق النشر تنتمي إلى الكاتب الأصلي [الوقت]، إذا كان لديك أي اعتراض على إعادة النشر، يرجى التواصل معفريق تعلم جيت، سيقوم الفريق بالتعامل معه في أقرب وقت ممكن وفقا للإجراءات ذات الصلة.

  2. تنويه: تعبر الآراء والآراء المعبر عنها في هذه المقالة فقط عن آراء الكاتب الشخصية ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.

  3. تتم ترجمة النسخ الأخرى من المقال بواسطة فريق Gate Learn. دون ذكرGate.com، قد لا يتم استنساخ المقال المترجم أو توزيعه أو ارتكاب الانتحال.

المقالات ذات الصلة

دور Render في AI: كيف يعزز معدل التجزئة اللامركزي الابتكار في الذكاء الاصطناعي
مبتدئ

دور Render في AI: كيف يعزز معدل التجزئة اللامركزي الابتكار في الذكاء الاصطناعي

على عكس المنصات التي تركز فقط على قوة التجزئة في مجال الـ AI، تبرز Render بفضل شبكتها المعتمدة على GPU وآلية التحقق من المهام ونموذج الحوافز القائم على رمز RENDER. يمنح هذا التكامل Render توافقًا ومرونة طبيعية في حالات استخدام AI المختارة، ولا سيما تلك المرتبطة بالحوسبة الرسومية.
2026-03-27 13:12:58
كيف يعمل Bittensor؟ توضيح بنية الشبكات الفرعية، المعدنين، وآلية توافق Yuma
مبتدئ

كيف يعمل Bittensor؟ توضيح بنية الشبكات الفرعية، المعدنين، وآلية توافق Yuma

تُعد Bittensor شبكة ذكاء اصطناعي لامركزية تتيح سوقاً مفتوحاً لتعلم الآلة عبر أدوار Subnet وMiner وValidator. وباعتماد آلية توافق Yuma، تُمكن من تقييم النماذج وتوزيع حوافز TAO. بخلاف منصات الذكاء الاصطناعي المركزية التقليدية، تحول Bittensor قدرات النماذج إلى أصول يمكن تخصيص قيمتها.
2026-03-24 12:25:01
بوتات التداول الذكية والأدوات
مبتدئ

بوتات التداول الذكية والأدوات

يقدم هذا المقال مفهوم بوتات تداول العملات المشفرة الذكية، ويشرح ميزات ومبادئ عمل بوتات تداول Gate.com، ويقدم للمستخدمين اقتراحات حول كيفية استخدامها بفعالية. بالإضافة إلى ذلك، نستكشف أنواعًا أخرى من المنصات ومزايا ومخاطر استخدام بوتات التداول، والتوقعات المستقبلية لهذا المجال.
2026-03-31 22:05:31
Render و io.net و Akash: مقارنة الفروقات الأساسية بين شبكات معدل التجزئة DePIN
مبتدئ

Render و io.net و Akash: مقارنة الفروقات الأساسية بين شبكات معدل التجزئة DePIN

تُعد Render وio.net وAkash أكثر من مجرد منافسين يقدمون حلولًا متشابهة؛ فهي تمثل ثلاثة مشاريع رائدة في قطاع قوة التجزئة DePIN، حيث يسلك كل مشروع منها مسارًا تقنيًا خاصًا: معالجة الرسومات باستخدام GPU، وتنظيم قوة التجزئة للذكاء الاصطناعي، والحوسبة السحابية اللامركزية. تركز Render على تنفيذ مهام معالجة الرسومات عالية الجودة عبر GPU، مع إعطاء أولوية للتحقق من النتائج وبناء منظومة قوية للمنشئين. أما io.net فتركز على تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وعمليات الاستدلال، وتكمن ميزتها الأساسية في تنظيم GPU على نطاق واسع وكفاءة التكلفة. بينما طورت Akash متجر سحابة لامركزي للأغراض العامة يوفّر موارد حوسبة منخفضة التكلفة عبر عملية تقديم عروض تنافسية.
2026-03-27 13:18:02
ما هو TAO؟ استكشاف معمق لاقتصاديات رمز Bittensor، ونموذج العرض، وآليات الحوافز
مبتدئ

ما هو TAO؟ استكشاف معمق لاقتصاديات رمز Bittensor، ونموذج العرض، وآليات الحوافز

تُعد TAO الرمز الأصلي لشبكة Bittensor، حيث تلعب دورًا أساسيًا في توزيع الحوافز، وتعزيز أمان الشبكة، وجذب القيمة داخل منظومة الذكاء الاصطناعي اللامركزية. وبالاستفادة من آلية الإصدار التضخمي، ونظام التخزين، ونموذج حوافز الشبكات الفرعية، يتيح TAO نظامًا اقتصاديًا يركّز على المنافسة وتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي.
2026-03-24 12:23:27
كل ما تحتاج إلى معرفته حول بروتوكول GT
مبتدئ

كل ما تحتاج إلى معرفته حول بروتوكول GT

بروتوكول جي تي هو واحد من أكثر منتجات الذكاء الاصطناعي المنتظرة في عام 2024، حيث يستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي المتقدمة لإنشاء أدوات تداول الذكاء الاصطناعي الفريدة. يمكن استخدامه لإدارة محفظة الذكاء الاصطناعي، وتداول الذكاء الاصطناعي، وأساليب الاستثمار في أسواق CeFi و DeFi و NFT، مما يساعد الناس على اكتشاف الفرص الويب3 بسهولة والاستثمار فيها. لقد جذب مئات الملايين من المستخدمين للمشاركة.
2026-04-06 00:04:18