Fetch.ai запускає ASI-1 Mini: новий штучний інтелект для Web3 з можливостями автономного навчання

Fetch.ai запускає ASI-1 Mini - великий мовний модель, орієнтований на Web3

Fetch.ai Inc., один з засновників Альянсу штучного супервідрозуміння (ASI), запустив ASI-1 Mini, першу Web3-орієнтовану велике мовне модель (LLM), розроблену для сприяння автономному агентному робочому процесу, як повідомляється Finbold у вівторок, 25 лютого.

Ця модель, яка працює на токені FET через інтеграцію гаманця ASI, є початком ініціативи ASI:<Train/>, яка має на меті демократизувати доступ до основних технологій штучного інтелекту (AI) та дозволити користувачам інвестувати в, навчати та зрештою володіти своїми власними моделями.

Як частина багаторівневої моделі безкоштовного доступу, AI модель вже доступна для власників FET.

Особливості ASI-1 Mini

• Чотири динамічні режими мислення: Мультиетапне, Повне, Оптимізоване та Коротке мислення.
• Покращене адаптивне мислення: Контекстуально обізнане прийняття рішень.

За словами Хумаюна Шейха, генерального директора Fetch.ai та голови Альянсу ASI, ASI-1 Mini стане основою для нового децентралізованого екосистеми:

«ASI-1 Mini — це перший великий продукт з інноваційного стека Альянсу ASI, що ознаменовує початок розгортання ASI:<Train/> та нову еру штучного інтелекту, який належить спільноті».

Замість традиційного монолітного підходу, ASI-1 Mini динамічно обирає спеціалізовані AI моделі, оптимізовані для конкретних завдань. Ця система, що складається з основного інтелектуального шару (тобто ASI-1 Mini), спеціалізованого ринку моделей (MoM Marketplace) та мережі агентів, керованих діями, покращує виконавчі можливості в природі унікальних застосувань.

Висока ефективність GPU

ASI-1 Mini розроблений для забезпечення продуктивності AI підприємницького рівня при роботі всього на двох графічних процесорах (GPU).

Результати тестування цього підходу включають вищу ефективність апаратного забезпечення (до х8), нижчі витрати на інфраструктуру та підвищену масштабованість.

На бенчмарку Massive Multitask Language Understanding ASI-1 Mini також зміг досягти або перевершити провідні моделі AI в таких областях, як медичні науки, історія та бізнес-аналітика.

Незабаром модель буде розширено контекстним вікном, що дозволить обробляти більші обсяги інформації (до десяти мільйонів токенів на відміну від спочатку підтримуваних одного мільйона).

Вирішення проблеми «чорного ящика»

Окрім вирішення проблем з продуктивністю, ASI-1 Mini також допоможе вирішити проблему «чорного ящика» в AI.

На відміну від традиційних моделей, які генерують відповіді, не пояснюючи, як вони їх отримали, ASI-1 спирається на мультиетапне мислення, що дозволяє здійснювати самокорекцію в реальному часі та покращує прозорість прийняття рішень.

Це є критично важливим у таких сферах, як охорона здоров`я, де точність і ясність мають надзвичайне значення.

Ініціатива ASI:<Train/>

Як уже згадувалося, ASI-1 Mini відіграє центральну роль в ініціативі ASI:<Train/>, спрямованій на розширення можливостей спільноти Web3 та заохочення кінцевих користувачів до безпосередньої участі в розробці AI.

Через децентралізовану обчислювальну мережу користувачі можуть ставити, навчати та володіти своїми власними AI моделями так, щоб фінансові винагороди від розробок AI могли бути розподілені більш справедливо.

ASI-1 Mini також обіцяє реальний час виконання, автономні робочі процеси, масштабоване розгортання з мінімальними витратами на обчислення та покращене представлення знань.

Користувачі зможуть незабаром впроваджувати AI агентів, здатних виконувати реальні задачі, що варіюються від бронювання житла до керування більш складними фінансовими транзакціями.