“Fetch.ai каже, що ASI-1 Mini відкриє для спільноти штучний інтелект та архітектуру великої мови-моделі Web3. За словами компанії з штучного інтелекту на базі Делавер, яка є членом засновника Альянсу штучного нагляду, ASI-1 Mini пропонує користувачам можливість будувати та оптимізувати агентні робочі процеси. Штучний альянс Superintelligence (FET)”, – Напишіть: Crypto.news
Fetch.ai каже, що ASI-1 Mini відкриє для спільноти штучний інтелект та архітектуру великої мови-моделі Web3.
За словами компанії з штучного інтелекту на базі Делавер, яка є членом засновника Альянсу штучного нагляду, ASI-1 Mini пропонує користувачам можливість будувати та оптимізувати агентні робочі процеси.
Токен штучного альянсу Superintelligence (FET) буде живити цю екосистему Web3 LLM, при цьому ASI-1 Mini також використовує інтеграцію гаманця ASI.
У рамках своєї місії вдосконалити штучний інтелект, блокчейн та інтеграцію криптовалют, міні-демократизує як доступ до моделей штучного інтелекту, так і можливостей для інвестування, навчання та децентралізованої власності.
В останні місяці широка індустрія зазнала значного зростання на перетині штучного інтелекту та криптовалюти. Однією з областей, що керує цим розширенням, є зростаючий інтерес до агентського штучного інтелекту.
“ASI-1 Mini-це лише початок”,-сказав Хумаюн Шейх, головний виконавчий директор Fetch.AI та голова Альянсу АСІ. “Протягом найближчих днів ми будемо впроваджувати розширені агентські інструменти, розширені багатомодальні можливості та глибші інтеграції Web3. За допомогою цих вдосконалень ASI-1 Mini призведе до того, що він спричинить автоматизацію агента, гарантуючи, що створення цінності AI залишається в руках тих, хто підживлює його зростання”,-додав він.
Відкриття ASI-1 вводить такі можливості, як виконання в режимі реального часу та пристосованість в агентських робочих процесах. Функція, що забезпечує масштабоване розгортання на менший апарат, зменшує обчислювальні накладні витрати, тоді як прозорі виходи допомагають вирішити проблему чорної коробки.
Під проблемою Black-Box, Fetch.ai посилається на випадки, коли система штучного інтелекту генерує результати, не пояснюючи, як вона дійшла висновку. Наприклад, модель штучного інтелекту в галузі охорони здоров’я може окреслити ризики, пов’язані з недугою, але не пояснити, як вона надійшла до цієї оцінки.
За словами Fetch.AI, дизайн ASI-1 допомагає вирішити проблему Black-Box за допомогою багатоступеневої функції міркувань, яка дозволяє виправити в режимі реального часу. Хоча непрозорість залишається проблемою в галузі, платформа підвищує прозорість, інтелектуальну співпрацю та чіткішу інформацію.