Fetch.ai представляет ASI-1 Mini: первая языковая модель для Web3 с возможностями AI для автономных агентов

Fetch.ai запускает ASI-1 Mini, большую языковую модель

Fetch.ai Inc., одна из учредителей Альянса Искусственного Суперинтеллекта (ASI), запустила ASI-1 Mini, первую языковую модель (LLM) для Web3, предназначенную для содействия рабочему процессу автономных агентов, как сообщается Finbold во вторник, 25 февраля.

Модель, работающая на токенах FET через интеграцию с кошельком ASI, знаменует начало инициативы ASI:<Train/>, направленной на демократизацию доступа к фундаментальным технологиям искусственного интеллекта (ИИ) и позволяет пользователям инвестировать, обучать и, в конечном итоге, владеть своими собственными моделями.

В рамках многоуровневой модели фремиум, ИИ модель сразу доступна для держателей FET. ASI-1 Mini

Модель включает четыре динамических режима рассуждений — Многоступенчатое, Полное, Оптимизированное и Краткое Рассуждение — ASI-1 Mini обещает продвинутое адаптивное рассуждение и принятие решений с учетом контекста.

По словам Хумаюн Шейха, генерального директора (CEO) Fetch.ai и председателя Альянса ASI, ASI-1 Mini заложит основу для новой децентрализованной экосистемы:

ASI-1 Mini — это первый основной продукт инновационного стека Альянса ASI, знаменующий начало развертывания ASI:<Train/> и новой эры ИИ, принадлежащего сообществу. … ASI-1 Mini — это только начало — в ближайшие дни мы начнем разворачивать расширенные агентные инструменты, расширенные многомодальные возможности и более глубокую интеграцию с Web3.

Вместо того, чтобы полагаться на более традиционный монолитный подход, ASI-1 Mini динамически выбирает специализированные ИИ модели, адаптированные для конкретных задач.

С этой системой, состоящей из основного слоя интеллекта (т.е. самой ASI-1 Mini), специализированного рынка моделей (MoM Marketplace) и сети агентов, действующих на основе действий, модель повышает возможности выполнения по широкому спектру уникальных приложений.

Высокая эффективность GPU

ASI-1 Mini создан для обеспечения производительности ИИ уровня предприятия при работе всего на двух графических процессорах (GPU).

Результаты тестирования подхода включают большую аппаратную эффективность (до x8), более низкие инфраструктурные затраты и увеличение масштабируемости.

На тесте Massive Multitask Language Understanding ASI-1 Mini также смогла сравняться или превзойти ведущие модели ИИ в таких областях, как медицинские науки, история и бизнес-аналитика.

Скоро модель будет расширена с увеличенным контекстным окном, позволяющим обрабатывать большие объемы информации (до десяти миллионов токенов по сравнению с начально поддерживаемыми одним миллионом).

Решение проблемы черного ящика

В дополнение к решению проблем с производительностью, ASI-1 Mini также поможет решить проблему черного ящика в ИИ.

В отличие от традиционных моделей, которые генерируют ответы, не объясняя, как они к ним пришли, ASI-1 полагается на многоступенчатое рассуждение, позволяющее в реальном времени исправлять ошибки и улучшать прозрачность принятия решений.

Это крайне важно в таких отраслях, как здравоохранение, где точность и ясность имеют первостепенное значение.

Инициатива ASI:<Train/>

Как упоминалось, ASI-1 Mini играет центральную роль в инициативе ASI:<Train/>, направленной на уполномочение сообщества Web3 и поощрение конечных пользователей к непосредственному участию в разработке ИИ.

Через децентрализованную вычислительную сеть пользователи могут ставить, обучать и владеть своими собственными ИИ моделями, чтобы финансовые вознаграждения от успехов ИИ могли быть распределены более справедливо.

ASI-1 Mini также обещает выполнение в реальном времени, автономные рабочие процессы, масштабируемое развертывание с минимальными вычислительными затратами и улучшенное представление знаний.

Таким образом, пользователи вскоре смогут развернуть ИИ агентов, способных выполнять реальные задачи, варьирующиеся от бронирования жилья до управления более сложными финансовыми транзакциями.