論文の概要: Weaving the Cosmos: WASM-Powered Interchain Communication for AI Enabled Smart Contracts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17604v1
- Date: Mon, 24 Feb 2025 19:44:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-26 17:42:45.236275
- Title: Weaving the Cosmos: WASM-Powered Interchain Communication for AI Enabled Smart Contracts
- Title(参考訳): 宇宙を織る - AIによるスマートコントラクトを実現するWASMベースのインターチェーン通信
- Authors: Rabimba Karanjai, Lei Xu, Weidong Shi,
- Abstract要約: 本稿では,ブロックチェーン技術,特にCosmos SDKを統合した,オンチェーンAI推論を容易にする革新的なフレームワークを紹介する。
WebAssembly(WASM)上に構築されたこのシステムは、複数のブロックチェーンノード間でAI推論を実行するWASMモジュールのチェーン間通信とデプロイを可能にする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.780973517287942
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this era, significant transformations in industries and tool utilization are driven by AI/Large Language Models (LLMs) and advancements in Machine Learning. There's a growing emphasis on Machine Learning Operations(MLOps) for managing and deploying these AI models. Concurrently, the imperative for richer smart contracts and on-chain computation is escalating. Our paper introduces an innovative framework that integrates blockchain technology, particularly the Cosmos SDK, to facilitate on-chain AI inferences. This system, built on WebAssembly (WASM), enables interchain communication and deployment of WASM modules executing AI inferences across multiple blockchain nodes. We critically assess the framework from feasibility, scalability, and model security, with a special focus on its portability and engine-model agnostic deployment. The capability to support AI on-chain may enhance and expand the scope of smart contracts, and as a result enable new use cases and applications.
- Abstract(参考訳): この時代には、産業における重要な変革とツール利用は、AI/Large Language Models(LLM)と機械学習の進歩によって推進される。
これらのAIモデルの管理とデプロイにはMLOps(Machine Learning Operations)が注目されている。
同時に、よりリッチなスマートコントラクトとオンチェーン計算の必須条件がエスカレーションされています。
本稿では,ブロックチェーン技術,特にCosmos SDKを統合した,オンチェーンAI推論を容易にする革新的なフレームワークを紹介する。
WebAssembly(WASM)上に構築されたこのシステムは、複数のブロックチェーンノード間でAI推論を実行するWASMモジュールのチェーン間通信とデプロイを可能にする。
実装性、スケーラビリティ、モデルセキュリティからフレームワークを批判的に評価し、ポータビリティとエンジンモデルに依存しないデプロイメントに特に焦点をあてる。
AIオンチェーンをサポートする能力は、スマートコントラクトの範囲を拡大し、拡張する可能性があるため、新たなユースケースやアプリケーションが可能になる。
関連論文リスト
- Towards Agentic AI Networking in 6G: A Generative Foundation Model-as-Agent Approach [35.05793485239977]
本稿では,AIエージェント間のインタラクション,協調学習,知識伝達を支援する新しいフレームワークであるAgentNetを提案する。
本稿では,デジタルツイン方式の産業自動化とメタバース方式のインフォテインメントシステムという,2つの応用シナリオについて考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-20T00:48:44Z) - Overview of AI and Communication for 6G Network: Fundamentals, Challenges, and Future Research Opportunities [148.601430677814]
本稿では,6GネットワークにおけるAIと通信の概要を概観する。
我々はまず、AIを無線通信に組み込むことの背景にある要因と、AIと6Gの収束のビジョンを概観する。
講演はその後、6Gネットワーク内でAIの統合を想定する詳細な説明へと移行する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-19T05:36:34Z) - Transforming the Hybrid Cloud for Emerging AI Workloads [81.15269563290326]
このホワイトペーパーでは、AIワークロードの複雑さの増大に対応するために、ハイブリッドクラウドシステムを変革することを想定している。
提案したフレームワークは、エネルギー効率、性能、コスト効率において重要な課題に対処する。
この共同イニシアチブは、ハイブリッドクラウドをセキュアで効率的で持続可能なプラットフォームとして確立することを目的としています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-20T11:57:43Z) - Internet of Agents: Weaving a Web of Heterogeneous Agents for Collaborative Intelligence [79.5316642687565]
既存のマルチエージェントフレームワークは、多種多様なサードパーティエージェントの統合に苦慮することが多い。
我々はこれらの制限に対処する新しいフレームワークであるInternet of Agents (IoA)を提案する。
IoAはエージェント統合プロトコル、インスタントメッセージのようなアーキテクチャ設計、エージェントのチーム化と会話フロー制御のための動的メカニズムを導入している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-09T17:33:24Z) - Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence [53.35971598180146]
エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。
本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-28T16:09:56Z) - BC4LLM: Trusted Artificial Intelligence When Blockchain Meets Large
Language Models [6.867309936992639]
大規模言語モデル(LLM)は、AIGC(AIGC)という形で人々にサービスを提供する。
AIGC学習データの信頼性と信頼性を保証することは困難である。
分散AIトレーニングには、プライバシ開示の危険性も隠されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-10T03:18:26Z) - Optimizing Large Language Models to Expedite the Development of Smart
Contracts [0.0]
スマートコントラクトコードを生成するために最適化された,大規模な言語モデルであるMazzumaGPTを紹介する。
最適化と微調整のパラメータを概説し、機能的正確性に対するモデルの性能評価を行い、我々の研究の限界と幅広い影響に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-08T14:29:33Z) - Federated Learning-Empowered AI-Generated Content in Wireless Networks [58.48381827268331]
フェデレートドラーニング(FL)は、学習効率を改善し、AIGCのプライバシー保護を達成するために利用することができる。
我々は,AIGCの強化を目的としたFLベースの技術を提案し,ユーザが多様でパーソナライズされた高品質なコンテンツを作成できるようにすることを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-14T04:13:11Z) - Large Language Models Empowered Autonomous Edge AI for Connected
Intelligence [51.269276328087855]
エッジ人工知能(Edge AI)は、コネクテッドインテリジェンスを実現するための有望なソリューションである。
この記事では、ユーザのさまざまな要件を満たすために自動的に組織化し、適応し、最適化する、自律的なエッジAIシステムのビジョンを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-06T05:16:55Z) - Prompt Sapper: A LLM-Empowered Production Tool for Building AI Chains [31.080896878139402]
我々は、AIチェーンの概念を提案し、ソフトウェア工学で何十年にもわたって蓄積されてきたベストプラクティスとプラクティスをAIチェーンエンジニアリングに導入する。
また、AIチェーンの構築プロセスにおいて、これらのAIチェーンのエンジニアリング原則とパターンを自然に具現化する、コード統合開発環境であるPrompt Sapperも開発しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-21T05:31:00Z) - Prompt Sapper: LLM-Empowered Software Engineering Infrastructure for
AI-Native Services [37.05145017386908]
Prompt SapperはAIチェーンエンジニアリングによるAIネイティブサービスの開発をサポートすることを約束している。
それは、人間とAIの協調的なインテリジェンスを通じてAIチェーンをオーサリングするための、ソフトウェアエンジニアリングインフラストラクチャの強化された大きな言語モデル(LLM)を作成する。
この記事では、Prompt Sapperの背後にあるR&Dモチベーションと、それに対応するAIチェーンエンジニアリング方法論と技術的なプラクティスを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-04T01:47:42Z) - The Internet of Senses: Building on Semantic Communications and Edge
Intelligence [67.75406096878321]
インターネット・オブ・センセーズ(IoS)は、すべてのヒト受容体に対する欠陥のないテレプレゼンススタイルのコミュニケーションを約束する。
我々は,新たなセマンティックコミュニケーションと人工知能(AI)/機械学習(ML)パラダイムがIoSユースケースの要件を満たす方法について詳しく述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-21T03:37:38Z) - Enabling Automated Machine Learning for Model-Driven AI Engineering [60.09869520679979]
モデル駆動型ソフトウェアエンジニアリングとモデル駆動型AIエンジニアリングを実現するための新しいアプローチを提案する。
特に、私たちはAutomated MLをサポートし、AI集約システムの開発において、AIの深い知識のないソフトウェアエンジニアを支援します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-06T10:12:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。