Skip to main content

Peta pengetahuan AI

Catatan: Dokumen ini adalah terjemahan otomatis dari versi asli bahasa Inggris.

Peta pengetahuan AI

Halaman ini adalah panduan navigasi ke semua explainer terkait AI di wiki DecAIHub. Halaman ini dirancang untuk pendatang baru — baik Anda sedang membaca kartu proyek pertama Anda maupun mencoba memahami apa arti "AI/Agents" dalam sebuah label kategori. Gunakan halaman ini sebagai daftar isi, pohon konsep, dan kumpulan jalur bacaan yang direkomendasikan.

Singkatnya: ini adalah peta, bukan ensiklopedia. Setiap judul di bawah menautkan ke artikel yang berdiri sendiri. Mulailah dari tempat pertanyaan Anda berada, ikuti tautannya, dan kembalilah ke sini saat Anda butuh orientasi.

Tandai (bookmark) halaman ini jika Anda sering berpindah antara topik verifikasi (apa yang dihitung sebagai bukti) dan topik teknologi (apa itu model atau agen). Bagian-bagian di bawah diurutkan sehingga Anda dapat bergerak dari konsep tingkat tinggi ke halaman klaster yang terspesialisasi tanpa kehilangan arah.

Mulai dari sini

Jika Anda baru mengenal DecAIHub dan verifikasi AI kripto, bacalah empat artikel ini terlebih dahulu:

  1. Apa itu kecerdasan buatan — titik awal yang paling luas.
  2. Apa itu AI component — konsep sentral dalam setiap kartu proyek.
  3. Cara membaca kartu proyek — apa arti setiap field dan ke mana harus melihat.
  4. Apa itu DecAI Fit — skor 0-6 yang merangkum verifiabilitas sebuah proyek.

Pohon konsep

Artikel-artikel di wiki ini membentuk sebuah hierarki. Indentasi di bawah menunjukkan hubungan induk-anak.

Jalur bacaan

"Saya sedang membaca kartu proyek pertama saya"

  1. Apa itu AI component — pahami field intinya.
  2. AI component vs use case — pelajari mengapa keduanya terpisah.
  3. Bagaimana kategori AI komposit bekerja — pecahkan kode label kategorinya.
  4. Cara membaca kartu proyek — panduan lengkap setiap field.

"Saya ingin memahami apakah AI-nya nyata"

  1. Cara mengetahui apakah sebuah proyek benar-benar punya AI — kerangka verifikasinya.
  2. Apa yang dihitung sebagai bukti AI — apa yang memenuhi syarat sebagai bukti.
  3. Apa yang tidak dihitung sebagai bukti — false positive yang umum.
  4. AI washing, Onchain washing, Token washing — tanda bahaya.

"Saya ingin tahu apa arti kategori AI tertentu"

  1. Pilih kategorinya: AI/Agents | AI/Compute | AI/Inference | AI/Data | AI/Analytics | AI/Training.
  2. Baca artikel komponen yang sesuai: Agents | Compute | Inference | Data | Analytics | Training.
  3. Untuk nuansa khusus agen: Apa itu agen AI dan Asisten, copilot, chatbot, agen.

"Saya ingin memahami teknologi AI-nya sendiri"

  1. Apa itu kecerdasan buatan — tinjauan bidangnya.
  2. Apa itu model AI — blok bangunan intinya.
  3. Apa itu machine learning — bagaimana model belajar dari data.
  4. Apa itu large language model — jenis model yang paling umum dalam AI kripto.
  5. Apa itu inferensi — bagaimana model terlatih menghasilkan keluaran.
  6. Benchmark dan metrik kualitas — bagaimana kualitas model diukur.

Pertanyaan yang sering diajukan

Apakah saya harus membaca setiap artikel yang ditautkan?

Tidak. Gunakan halaman ini untuk memilih sebuah jalur; setiap explainer berdiri sendiri. Kembalilah ke sini saat Anda perlu mengingat kembali bagaimana topik-topik saling terhubung — misalnya, bagaimana tingkatan bukti berkaitan dengan perumusan AI component.

Ke mana saya harus pergi jika sebuah artikel memakai istilah yang tidak saya kenal?

Buka Pohon konsep di atas dan ikuti artikel induknya (misalnya, dari LLM naik ke kecerdasan buatan), atau lompat ke Cara membaca kartu proyek untuk definisi field.

Referensi eksternal

No comments to display

Back to top