Fetch.ai запустила ASI-1 Mini, нативную языковую модель размером с Web3, предназначенную для поддержки сложных действий AI-потоков.
Описывается как GameChanger для доступности и производительности искусственного интеллекта, ASI-1 Mini объявляется, что он дает результаты одновременно с крупными LLMS, но при значительном снижении затрат на устройство прыгает вперед, чтобы подготовиться к искусственному искусству.
ASI-1 Mini интегрируется в Ecosystems Web3, обеспечивая безопасные и автономные взаимодействия с ИИ. Его выпуск устанавливает основу для более широкого инноваций в секторе искусственного интеллекта, включая немедленный запуск коры, который еще больше улучшит использование моделей крупных языков и широко распространенного интеллекта.
«Этот запуск знаменует собой начало ASI -1 Mini и новой эры сообщества AI. Путем децентрализации цепочки создания создания создания искусства ИИ мы разрешаем сообществу Web3 инвестировать, обучать и собственные фундаментальные модели ИИ», -сказал Хумаюн Шейх, Генеральный директор FETCH.AI и президент искусственного супертеллигентности -ялина.
«Вскоре мы представим интеграцию инструментов агента высокого уровня, возможности мультимоделя и более глубокое расстройство Web3 для улучшения автоматических возможностей ASI путем поддержания значения ИИ в руках своих участников».
Демократический ИИ с Web3: Децентральное владение и разделенная ценность
Ключ для fetch.ai. Видение-демократизация фундаментальных моделей искусственного интеллекта, позволяя веб-сайту Web3 не только использовать, но и обучать и свои собственные запатентованные LLMS как ASI-1 Mini.
Эта децентрализация открывает возможности для людей, чтобы непосредственно извлечь выгоду из экономического роста сокращения моделей искусственного интеллекта, которые могут получить многомиллионные оценки.
Через платформу fetch.ai пользователи могут инвестировать в заказанные коллекции моделей искусственного интеллекта, вносить свой вклад в их развитие и долю в полученном доходе. Впервые децентрализация приводит к владению модели ИИ – для определения финансовых выгод более одинаково распределены.
Усовершенствованные рассуждения и индивидуальная деятельность
ASI-1 Mini вводит адаптацию в принятии решений с четырьмя динамическими режимами рассуждения: многоэтапные, полные, оптимизированные и короткие рассуждения. Эта гибкость позволяет сбалансировать глубину и точность на основе конкретной задачи с нами.
Сможете ли соответствовать сложным, многослойным проблемам для решения или обеспечения кратких, действенных идей, Mini ASI-1 динамически адаптируется для максимальной эффективности. Его сочетание моделей (MOM) и сочетания кадров агентов (MOA) еще больше улучшают эту универсальность.
Микс моделей (мама):
ASI-1 Mini динамически выбирает соответствующие модели из набора специализированных моделей искусственного интеллекта, которые оптимизированы для конкретных задач или баз данных. Это обеспечивает высокую эффективность и масштабируемость, особенно для многоодельного искусственного интеллекта и федерального обучения.
Смесь агентов (MOA):
Независимые агенты с уникальными знаниями и навыками мышления работают в сотрудничестве, чтобы решить сложные задачи. Координационный механизм системы обеспечивает эффективное распределение задач, открывая путь для децентрализованных моделей ИИ, которые процветают в динамических многоотборных системах.
Эта сложная архитектура построена на трех интерактивных слоях:
- Нижний слой: ASI-1 Mini служит основным интеллектом и оркестровым центром.
- Специальный слой (Mom Market): Существуют различные опытные модели, доступные на платформе ASI.
- Действие -layer (Agentverse): Особенности агентов, способные управлять базами данных в прямом эфире, интегрировать API, облегчать децентрализованные рабочие процессы и многое другое.
Избирательно активируя только необходимые модели и агенты, система обеспечивает производительность, точность и масштабируемость в реальных задачах.
Преобразование ИИ -эффективность и доступность
В отличие от традиционных LLMS, которые поставляются с высокими вычислительными супер затратами, ASI-1 Mini оптимизирован для эффективности корпоративной оценки только на двух графических процессорах, что снижает затраты на устройство примечательного окуляра. Для компаний это означает снижение затрат на инфраструктуру и повышение масштабируемости, разрушая финансовые барьеры для высокоэффективной интеграции ИИ.
На эталонных тестах, таких как массовое понимание многотаскулярного языка (MMLU), ASI-1-Mini совпадает или превышает основные LLM в специальных областях, таких как медицина, история, бизнес и логические рассуждения.
Завершая в два этапа, ASI-1 Mini скоро обработает гораздо более крупные данные с предстоящими контекстуальными расширениями окна:
- До 1 миллиона токенов: Позволяет модели анализировать сложные документы или технические руководства.
- До 10 миллионов токенов: Включает приложения с высоким стеком, такие как обзор юридических записей, финансовый анализ и базы данных корпоративного масштаба.
Эти улучшения сделают ASI-1 мини-бесполезным для сложных и многослойных.
Решение проблемы “черного ящика”
Индустрия искусственного интеллекта уже давно сталкивается с проблемой решения проблемы с черным ящиком, где модели глубокого обучения приобретают выводы без четких объяснений.
Mini ASI-1 смягчает эту проблему с непрерывными многоэтапными рассуждениями, облегчая исправления в реальном времени и оптимизированное принятие решений. Хотя он не полностью устраняет непрозрачность, ASI-1 дает более объяснительные результаты, критические для таких отраслей, как здравоохранение и финансы.
Его множественная архитектура модели не только обеспечивает прозрачность, но и оптимизирует сложные рабочие процессы через различные сектора. От управления базами данных до выполнения бизнес-логики в реальном времени ASI-1 превышает традиционные модели так же быстро и надежно.
Агент -интеграция: строительство экономики агента ИИ
ASI-1 Mini собирается связаться с агентом Agentverse, Fetch.ai Agent Marketplace, предоставляя пользователям инструменты для создания и развертывания автономных агентов, способных к реальному выполнению задач с помощью простых языковых команд. Например, пользователи могут автоматизировать планирование путешествий, рестораны или финансовые транзакции с «микроагентами», размещенными на платформе.
Эта экосистема обеспечивает персонификацию и монетизацию ИИ с открытым исходным кодом, создавая «экономику действий», где разработчики и предприятия процветают. Разработчики могут отслеживать микроагенты, в то время как пользователи получают доступ к сшитым решениям по специальному искусству.
Поскольку его активная экосистема созревает, ASI-1 Mini стремится развиваться в многомодельную мощность, способную обрабатывать структурированный текст, изображения и сложные базы данных с контекстным решением.
Смотрите также: Endor Labs: Прозрачность ИИ против «открытой стирки»
Вы хотите узнать больше об искусственном интеллекте и больших данных промышленными лидерами? Посмотреть AI & Big Data Expo, проходящую в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Комплексное событие связано с другими основными событиями, включая Smart Automatic Conference, Blockx, неделю цифровой трансформации и кибербезопасность и Cloud Expo.
Исследуйте другие предстоящие корпоративные технологические мероприятия и веб -страницы, управляемые Techforge здесь.
