AI開発

Upload Labsで人工知能を育成し、ファイルを生成し、収益を増やし、システムを最適化します。AIコアノード、プロセスフロー、効率性の利点について学びましょう。

AI 開発（人工知能）

**人工知能（AI）**へのアクセスにより、AI トレーニングを通じてファイルを生成する機能が与えられます。この機能は高度なものと見なされており、多くの場合、ゲームの進行の「終盤」近くでアンロックされます。

AI をアンロックするには、多くの科学（研究ポイント）が必要です。アンロックされると、主要なノードは GPU セクションに配置されます。

AI パイプラインは、トレーニングと生成を管理するために特殊なノードを利用します。

AI トレーナー: このノードは、GPU 速度を入力として、ソースファイルとともにニューロンを作成します。
ジェネレーター: これらはトレーナーによって作成されたニューロンを利用します。現在のオプションには、テキスト生成のための大規模言語モデルと画像生成が含まれます。

AI トレーニングプロセスは大量の熱を発生させるため、温度を管理するために後で冷却システムのアンロックが必要になります。

AI パイプラインは、多数の従来のノードを置き換えることで、ファイル処理を効率化します。

入力: AI トレーナーは生ファイルを入力として必要とします。これらは、ウイルス対策スキャン、チェックサム検証、再ダウンロードなどの従来の処理ステップを経ていないファイルとして定義されます。たとえば、テキスト生成では、ネットワークダウンローダーからの生テキストファイルが AI トレーナーに直接接続されます。
トレーニング: AI トレーナーは GPU 速度と生ファイルデータを使用してモデルをトレーニングし、テキストニューロンまたは画像ニューロンを生成します。大規模言語モデルに大量のデータを供給するこのトレーニングプロセスは、長い時間がかかります。
生成: ニューロンは特定のジェネレーター（例：テキストジェネレーターまたは画像ジェネレーター）にルーティングされます。その後、AI プロセスは受信ファイルをクリーンアップして変更します。
出力: 出力ファイルは自動的に高品質として指定されます。これらはすべてのウイルスが除去され、チェックサムが実行され、AI タグが追加されます。その後、ファイル出力は収集またはさらなる強化の準備が整います。

AI Trainer Process Flow

AI パイプラインを使用する主な利点は、高価値ファイルの生産ラインを簡素化し、加速することです。

プロセス置換: AI テキストジェネレーターは、チェックサムと再ダウンロードのステップを置き換えることができます。このプロセスにより、チェックサム検証ツール、再ダウンローダー、隔離/フォルダーシステム、ウイルススキャナーが不要になります。
ウイルス除去: AI は自動的にウイルスを除去します。
整合性チェック: 出力ファイルにはチェックサムと AI タグが含まれており、整合性が検証されていることを示します。
バッチ生産: トレーニングが完了すると、システムは大量のバッチファイルデータを発射します。これらのバッチは非常に大規模になる可能性があります（例：数十億ファイルに相当するクラスター）。

生成後、これらの高価値ファイルはアップローダー/自動コレクターに直接送信するか、エンハンサーノードを介してルーティングできます。

トレーニングと生成プロセスを高速化するために、プレイヤーは複数の GPUを AI トレーナーに接続できます。

AI 実装後に利用できるその後の高度なアンロックは、さらなる最適化に焦点を当てています。