Fetch.ai ने ASI -1 मिनी लॉन्च किया है, जो कि मूल वेब 3 बड़े भाषा मॉडल है जिसे जटिल एजेंटों एआई वर्कफ़्लो का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
प्रदर्शन के लिए एआई एक्सेस कैसिलिटी और गेम चेनर के रूप में वर्णित, एएसआई -1 मिनी को प्रमुख एलएलएम के साथ इसी तरह के परिणाम देने के लिए पेश किया गया है, लेकिन हार्डवेयर की लागत में काफी कमी आई है-एई ने एक एंटरप्राइज-रेडी बनाने के लिए कूद लिया है।
ASI -1 मिनी वेब 3 पारिस्थितिक तंत्रों में एकीकृत होता है, जो सुरक्षित और स्वायत्त AI इंटरैक्शन को सक्षम करता है। इसकी रिलीज एआई क्षेत्र के भीतर व्यापक नवाचार की नींव प्रस्तुत करती है – जिसमें कॉर्टेक्स सूट का आसन्न प्रक्षेपण शामिल है, जो बड़े भाषा मॉडल और सामान्यीकृत बुद्धिमत्ता के उपयोग को बढ़ाएगा।
“यह लॉन्च एएसआई -1 मिनी -रोलआउट और एक समुदाय -एआई के नए युग की शुरुआत है। एआई की मूल्य श्रृंखला को विकेंद्रीकृत करके, हम वेब 3 समुदाय, ट्रेन और उसके मूल एआई मॉडल डेलो को सशक्त बना रहे हैं, “फच के सीईओ हुमायूं शेख ने कहा।
“हम जल्द ही AI -1 मिनी की ऑटो टोमेशन क्षमताओं को बढ़ाने के लिए AI के मूल्य निर्माण को अपने योगदानकर्ताओं के हाथों में रखते हुए AI -1 मिनी की ऑटो टोमेशन क्षमताओं को बढ़ाने के लिए उन्नत एजेंट टूल एकीकरण, मल्टी -मोडल क्षमताओं और गहरी वांडा वेब 3 तालमेल का परिचय देंगे।”
वेब 3 के साथ एआई का डेमोक्रेटाइजेशन: विकेंद्रीकृत स्वामित्व और साझा मूल्य
लाने की कुंजी मूलभूत एआई मॉडल का लोकतंत्रीकरण है, जिसने न केवल वेब 3 समुदाय को उपयोग करने की अनुमति दी, बल्कि एएसआई -1 मिनी के स्वामित्व वाले एलएलएम के मालिक भी हैं।
व्यक्तियों के लिए यह विकेंद्रीकरण एआई मॉडल के आर्थिक विकास से सीधे लाभ उठाने के अवसरों को काटता है, जो बहु-अरब डॉलर के मूल्यांकन को प्राप्त कर सकता है।
Fetch.ai के मंच के माध्यम से, उपयोगकर्ता एक कुरैत एआई मॉडल संग्रह में निवेश कर सकते हैं, उनके विकास में योगदान कर सकते हैं, और उत्पन्न आय में भाग ले सकते हैं। पहली बार, विकेंद्रीकरण एआई मॉडल का मालिक है – वित्तीय लाभ अधिक समान रूप से वितरित किए जाते हैं।
उन्नत तर्क और इसी का प्रदर्शन
ASI -1 मिनी ने चार गतिशील लॉजिक मोड के साथ निर्णय लेने के लिए अनुकूलनशीलता की शुरुआत की: मल्टी -स्टेप, पूर्ण, इष्टतम ptimized और लघु तर्क। यह लचीलापन इसे हाथ के विशिष्ट कार्य के आधार पर गहराई और सटीकता को समायोजित करने की अनुमति देता है।
अधिकतम दक्षता, या संक्षिप्त, सक्रिय अंतर्दृष्टि के लिए एक जटिल, बहु -संबंधी समस्या को हल करें, एएसआई -1 मिनी के अनुकूल। इसके मॉडल (एमओएम) और एजेंटों (एमओए) ढांचे के संयोजन से इस बहुमुखी प्रतिभा को बढ़ाया जाता है।
मॉडल का मिश्रण (माँ):
ASI -1 मिनी AI मॉडल के एक सूट से गतिशील रूप से प्रासंगिक मॉडल का चयन करता है, जो विशिष्ट कार्यों या डेटासेट के लिए इष्टतम ptimized हैं। यह उच्च दक्षता और स्केलेबिलिटी सुनिश्चित करता है, विशेष रूप से मल्टी-मॉडल एआई और फेडरेटेड लर्निंग के लिए।
एजेंटों का मिश्रण (एमओए):
अद्वितीय Junowledge जटिल कार्यों को हल करने के लिए अद्वितीय और तर्क क्षमता के साथ स्वतंत्र एजेंटों के साथ मिलकर काम करता है। सिस्टम की समन्वय विधि कुशल कार्य वितरण की गारंटी देती है, जो गतिशील, मल्टी-एजेंट सिस्टम में खिलने वाले विकेंद्रीकृत एआई मॉडल के लिए मार्ग प्रशस्त करती है।
यह परिष्कृत वास्तुकला तीन इंटरैक्शन पर बनाई गई है:
- बुनियादी स्तर: एएसआई -1 मिनी मुख्य बुद्धि और सी रिस्ट्रून हब के रूप में कार्य करता है।
- विशेष स्तर (मॉम मार्केटप्लेस): ASI प्लेटफॉर्म, विभिन्न विशेषज्ञ मॉडल घरों द्वारा कैसैसिबल का उपयोग करें।
- एक्शन लेवल (एजेंट वर्स लेस): लाइव डेटाबेस का प्रबंधन करने में सक्षम विशेषताएं, एपीआई, विकेन्द्रीकृत वर्कफ़्लोज़ और बहुत कुछ को एकीकृत करें।
सिस्टम केवल आवश्यक मॉडल और एजेंटों का चयन करके वास्तविक समय के कार्यों में प्रभाव, सटीकता और स्केलेबिलिटी की गारंटी देता है।
एआई दक्षता और पहुंच पहुंच का परिवर्तन
पारंपरिक एलएलएम के विपरीत, जो उच्च गणना ओवरहेड्स के साथ आता है, एएसआई -1 मिनी केवल दो जीपीयू पर एंटरप्राइज -ग्रेड डिस्प्ले के लिए इष्टतम ptimized है, हार्डवेयर लागत को आठ गुना काफी कम कर देता है। व्यवसायों के लिए, इसका मतलब है कि बुनियादी ढांचे की लागत में कमी और उच्च प्रदर्शन के साथ स्केलेबिलिटी में वृद्धि हुई है, एआई एकीकरण वित्तीय बाधाओं को तोड़ता है।
बड़े मल्टीटास्क लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग (MMLU) जैसे बेंचमार्क परीक्षणों पर, ASI -1 मिनी विशेष डोमेन जैसे कि मैच या दवा, इतिहास, व्यवसाय और तार्किक तर्क जैसे प्रमुख LLM से अधिक है।
दो चरणों में रोल करते हुए, एएसआई -1 मिनी जल्द ही बड़ी संख्या में बड़े डेटासेट को अगले संदर्भ विंडो विस्तार के साथ संसाधित करेगा:
- 1 मिलियन टोकन तक: मॉडल को जटिल दस्तावेजों या तकनीकी मैनुअल का विश्लेषण करने की अनुमति देता है।
- 10 मिलियन टोकन तक: कानूनी रिकॉर्ड उच्च-पारी के अनुप्रयोगों जैसे समीक्षा, वित्तीय विश्लेषण और उद्यम-स्केल डेटासेट को सक्षम बनाता है।
ये संवर्द्धन ASI -1 मिनी जटिल और बहु -स्तरीय कार्यों के लिए अमूल्य बना देंगे।
“ब्लैक-बी” क्यू “समस्या का सामना करना
एआई उद्योग लंबे समय से ब्लैक-बॉक्स समस्या को खत्म करने की चुनौती का सामना कर रहा है, जहां गहरी डंडा शिक्षा के मॉडल स्पष्टीकरण के बिना निष्कर्ष पर पहुंचते हैं।
ASI-1 मिनी लगातार इस मुद्दे को मल्टी-स्टेप लॉजिक के साथ कम करता है, वास्तविक समय सुधार और इष्टतम ptimise निर्णय की सुविधा प्रदान करता है। हालांकि यह धब्बा को पूरी तरह से समाप्त नहीं करता है, एएसआई -1 स्वास्थ्य सेवा और धन जैसे उद्योगों के लिए अधिक स्पष्ट आउटपुट प्रदान करता है।
इसकी बहु-विशेषज्ञ मॉडल वास्तुकला न केवल पारदर्शिता सुनिश्चित करती है, बल्कि विभिन्न क्षेत्रों में उत्कृष्ट वर्कफ़्लो भी है। डेटाबेस के संचालन से लेकर ऑपरेटिंग रियल -टाइम बिजनेस लॉजिक तक, एएसआई -1 गति और विश्वसनीयता दोनों में पारंपरिक मॉडल को आगे बढ़ाता है।
एजेंट कविता आरएस एकीकरण: एजेंट एआई अर्थव्यवस्था बनाना
ASI -1 मिनी एजेंट कविता LAT, Fech.i के एजेंट मार्केटप्लेस से कनेक्ट करने के लिए सेट, उपयोगकर्ताओं को सरल भाषा कमांड के माध्यम से वास्तविक -वर्ल्ड कार्य निष्पादन में सक्षम स्वायत्त एजेंट बनाने और तैनात करने के लिए उपयोगकर्ता प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता प्लेटफ़ॉर्म पर होस्ट किए गए “माइक्रो-एजेंट्स” के माध्यम से ट्रिप प्लानिंग, रेस्तरां आरक्षण या वित्तीय लेनदेन को स्वचालित कर सकते हैं।
यह पारिस्थितिकी तंत्र ओपन-सर्विस एआई अनुकूलन और मुद्रीकरण को सक्षम बनाता है, एक “एजेंटिक अर्थव्यवस्था” बनाता है जहां डेवलपर्स और व्यवसाय सिम्बियस के साथ खिलते हैं। डेवलपर्स माइक्रो-एजेंटों की निगरानी कर सकते हैं, जबकि उपयोगकर्ता इसी एआई समाधानों में सहज लाभ उपकर प्राप्त करते हैं।
इसके एजेंटिक इकोसिस्टम के रूप में परिपक्व होने के कारण, एएसआई -1 मिनी को एक मल्टी-मॉडल पावरहाउस में विकसित करना है जो संरचित पाठ, चित्र और संदर्भ-जागरूक निर्णयों के साथ जटिल डेटासेट को संसाधित करने में सक्षम है।
यह भी देखें: एंडोर लैब्स: एआई ट्रांसपेरेंसी बनाम ‘ओपन-वॉशिंग’
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