Ethereum'dan Vitalik Buterin, Blockchain Kullanımı için TiTok'un Yapay Zeka Destekli Görüntü Sıkıştırmasını Destekliyor
Summary:
Ethereum kurucu ortağı Vitalik Buterin, yenilikçi Token for Image Tokenizer (TiTok) görüntü sıkıştırma tekniğini desteklediğini ifade ederek, blok zinciri depolamadaki potansiyel kullanımının altını çizdi. Bu yöntem, görüntü boyutunu büyük ölçüde azaltır ve böylece blok zincirine uygunluğunu artırır. ByteDance ve Münih Teknik Üniversitesi araştırmacıları tarafından geliştirilen TiTok, bir görüntüyü kalite kaybı olmadan 32 bite yoğunlaştırır. Özellikle, görüntü tokenizasyonu için gelişmiş yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinden yararlanarak geleneksel yöntemlerden daha verimli ve etkili temsiller sağlar.
Ethereum'un kurucu ortağı Vitalik Buterin, Token for Image Tokenizer'ın (TiTok) yenilikçi görüntü sıkıştırma yaklaşımına desteğini dile getirerek, blok zinciri teknolojisinde umut verici kullanımına dikkat çekti. TikTok sosyal medya uygulamasıyla karıştırılmaması gereken TiTok, görüntü boyutunu önemli ölçüde yoğunlaştıran ve blok zinciri depolamaya uygunluğunu artıran çığır açan bir yöntemdir. Merkezi olmayan bir sosyal medya platformu olan Farcaster hakkında yaptığı bir yorumda Buterin, TiTok'un blok zinciri için potansiyelinin altını çizdi ve herkes için zincir üstü kullanım için yeterince kompakt olduğunu ifade etti. Bu gelişme, özellikle profil resimleri ve değiştirilemez tokenler (NFT'ler) söz konusu olduğunda, dijital görüntülerin blok zincirinde depolanmasını önemli ölçüde etkileyebilir.
TiTok'un görüntü sıkıştırma özelliği, ByteDance ve Münih Teknik Üniversitesi'nden araştırmacılar tarafından geliştirildi. En önemlisi, araç, bir görüntüyü kalite bozulması olmadan bit olarak bilinen 32 kompakt veri birimine indirgemeye yardımcı olur. TiTok araştırma çalışmasına göre, yenilikçi yapay zeka tabanlı görüntü sıkıştırma, aracın 256x256 piksellik bir görüntüyü "32 farklı belirteç"e dönüştürmesine olanak tanır. Geleneksel 2D tokenizasyon yöntemlerinden farklı olarak TiTok, görüntülere daha fazla çok yönlülük ve kompaktlık getiren ve örnekleme sürecini önemli ölçüde hızlandıran bir 1D görüntü tokenizasyon sistemidir.
TiTok, görüntüleri tokenize edilmiş biçimlere dönüştürmek için transformatör tabanlı modellerden yararlanarak makine öğrenimi ve gelişmiş yapay zeka teknolojilerini benimser. Genel veri boyutunu en aza indirmek için görüntü genelinde yinelenen bilgileri tanımlayan ve kullanan bir bölge yedekliliği yaklaşımı kullanır. Çalışmaya göre, TiTok'un kompakt gizli temsili, geleneksel tekniklere kıyasla önemli ölçüde daha verimli işlemeler üretebilir.
Sosyal medya platformu TikTok ile benzer bir adı paylaşmasına rağmen, bu yeni görüntü sıkıştırma yöntemi onlardan herhangi bir onay almadı. Buterin'in TiTok'u savunması, bu yapay zeka destekli görüntü sıkıştırma yönteminin blok zinciri alanına önemli bir değer katabileceğini ima ediyor. Yenilikçi yöntem, geleneksel 2D tokenizer'lardan 8 ila 64 kat daha az token gerektiren bir görüntü temsili önerir. Geliştirmenin arkasındaki ekip, bu araştırma aracılığıyla daha verimli görüntü temsil yöntemlerine ışık tutmayı öngörüyor.
Published At
6/15/2024 2:58:59 PM
Disclaimer: Algoine does not endorse any content or product on this page. Readers should conduct their own research before taking any actions related to the asset, company, or any information in this article and assume full responsibility for their decisions. This article should not be considered as investment advice. Our news is prepared with AI support.
Do you suspect this content may be misleading, incomplete, or inappropriate in any way, requiring modification or removal?
We appreciate your report.