एथेरियम के विटालिक ब्यूटिरिन ने ब्लॉकचेन उपयोग के लिए टिकटॉक के एआई-पावर्ड इमेज कम्प्रेशन का समर्थन किया
Summary:
एथेरियम के सह-संस्थापक, विटालिक ब्यूटिरिन ने ब्लॉकचेन स्टोरेज में इसके संभावित उपयोग को रेखांकित करते हुए, इमेज टोकनाइज़र (TiTok) इमेज कम्प्रेशन तकनीक के लिए अभिनव टोकन के लिए समर्थन व्यक्त किया है। यह विधि छवि आकार को काफी कम कर देती है, जिससे ब्लॉकचेन के लिए इसकी उपयुक्तता बढ़ जाती है। बाइटडांस और तकनीकी विश्वविद्यालय म्यूनिख शोधकर्ताओं द्वारा विकसित, टीटॉक गुणवत्ता हानि के बिना 32 बिट्स में एक छवि को संघनित करता है। विशेष रूप से, यह छवि टोकनाइजेशन के लिए उन्नत एआई और मशीन लर्निंग तकनीकों का लाभ उठाता है, पारंपरिक तरीकों की तुलना में अधिक कुशल और प्रभावी प्रतिनिधित्व सुनिश्चित करता है।
एथेरियम के सह-संस्थापक विटालिक ब्यूटिरिन ने ब्लॉकचेन तकनीक में इसके आशाजनक उपयोग को देखते हुए, टोकन फॉर इमेज टोकनाइज़र (TiTok) के अभिनव छवि संपीड़न दृष्टिकोण के लिए अपना समर्थन व्यक्त किया है। TiTok, TikTok सोशल मीडिया ऐप के साथ भ्रमित नहीं होना चाहिए, एक सफल तरीका है जो नाटकीय रूप से छवि आकार को संघनित करता है, ब्लॉकचेन स्टोरेज के लिए इसकी उपयुक्तता को बढ़ाता है। एक विकेन्द्रीकृत सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म फारकास्टर पर एक टिप्पणी में, ब्यूटिरिन ने ब्लॉकचेन के लिए टिकटॉक की क्षमता को रेखांकित किया, यह व्यक्त करते हुए कि यह सभी के लिए ऑन-चेन उपयोग के लिए पर्याप्त कॉम्पैक्ट है। प्रगति ब्लॉकचेन पर डिजिटल छवियों के भंडारण को विशेष रूप से प्रभावित कर सकती है, विशेष रूप से प्रोफ़ाइल चित्रों और अपूरणीय टोकन (एनएफटी) के मामले में।
टिकटॉक की इमेज कम्प्रेशन क्षमता को बाइटडांस और टेक्निकल यूनिवर्सिटी म्यूनिख के शोधकर्ताओं ने विकसित किया है। महत्वपूर्ण रूप से, उपकरण गुणवत्ता में गिरावट के बिना, बिट्स के रूप में जानी जाने वाली 32 कॉम्पैक्ट डेटा इकाइयों में एक छवि को कम करने में मदद करता है। TiTok शोध अध्ययन के अनुसार, अभिनव AI- आधारित छवि संपीड़न टूल को 256x256 पिक्सेल छवि को "32 अलग-अलग टोकन" में बदलने की अनुमति देता है। पारंपरिक 2डी टोकनाइजेशन विधियों से हटकर, टीटॉक एक 1डी इमेज टोकनाइजेशन सिस्टम है जो छवियों के लिए अधिक बहुमुखी प्रतिभा और कॉम्पैक्टनेस का परिचय देता है, जिससे सैंपलिंग प्रक्रिया में काफी तेजी आती है।
TiTok मशीन लर्निंग और उन्नत AI तकनीकों को अपनाता है, ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडल का लाभ उठाकर छवियों को टोकनयुक्त प्रारूपों में बदल देता है। यह एक क्षेत्र अतिरेक दृष्टिकोण को नियोजित करता है, समग्र डेटा आकार को कम करने के लिए छवि में दोहराए जाने वाली जानकारी की पहचान और उपयोग करता है। अध्ययन के अनुसार, टिकटॉक का कॉम्पैक्ट लेटेंट प्रतिनिधित्व पारंपरिक तकनीकों की तुलना में काफी अधिक कुशल रेंडरिंग उत्पन्न कर सकता है।
हालाँकि यह सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म TikTok के साथ एक समान नाम साझा करता है, लेकिन इस नई छवि संपीड़न पद्धति को उनसे कोई समर्थन नहीं मिला। TiTok के लिए Buterin की वकालत का तात्पर्य है कि यह AI- संचालित छवि संपीड़न विधि ब्लॉकचेन स्पेस में पर्याप्त मूल्य जोड़ सकती है। अभिनव विधि एक छवि प्रतिनिधित्व का प्रस्ताव करती है जिसके लिए पारंपरिक 2D टोकनाइज़र की तुलना में 8 से 64 गुना कम टोकन की आवश्यकता होती है। विकास के पीछे की टीम इस शोध के माध्यम से अधिक कुशल छवि प्रतिनिधित्व विधियों पर प्रकाश डालने का अनुमान लगाती है।
Published At
6/15/2024 2:58:59 PM
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