Interpretazione del modello linguistico nativo Web3 ASI-1 Mini

Scopri QBio, uno strumento di intelligenza artificiale medica che si concentra sulla classificazione della densità mammaria e sulla generazione di report trasparenti. Carica una radiografia che ti dirà in pochi minuti se la densità del seno è A, B, C o D, insieme a un rapporto dettagliato che spieghi il processo decisionale.

Sviluppato da Fetch e Hybrid, il QBio è solo un antipasto, e la vera star è l'ASI-1 Mini.

Fetch è un progetto molto vecchio, negli anni in cui la Defi occupava l'attenzione dell'intero mercato, Fetch si è concentrata su AI + Crypto, e si è concentrata sullo sviluppo e l'applicazione della tecnologia generale di Agent multi-modello.

Che cos'è ASI-1 Mini

Nel febbraio di quest'anno, Fetch ha lanciato il primo modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) nativo Web3 al mondo: ASI-1 Mini. Che cos'è il Web3 Native? In parole povere, si integra perfettamente con la blockchain, consentendoti non solo di utilizzare l'intelligenza artificiale, ma anche di investire, addestrare e possedere l'intelligenza artificiale attraverso token $FET e portafogli ASI.

Che cos'è esattamente l'ASI-1 Mini?

Si tratta di un modello linguistico di grandi dimensioni progettato per l'intelligenza artificiale agentica, in grado di coordinare più agenti di intelligenza artificiale e gestire complesse attività in più fasi.

Ad esempio, l'agente di inferenza ASI dietro QBio fa parte dell'ASI-1 Mini. Non solo classifica la densità del seno, ma spiega anche il processo decisionale e risolve il problema della "scatola nera" dell'intelligenza artificiale. Inoltre, ASI-1 Mini necessita solo di due GPU per funzionare, rispetto ad altri LLM (come DeepSeek, che richiede 16 GPU H100), il costo è molto basso, adatto a istituzioni attente per utilizzare

ASI-1 Mini In che modo esattamente

ASI-1 Mini è innovativo Le prestazioni di ASI-1 Mini sono paragonabili a quelle dei principali LLM, ma il costo dell'hardware è notevolmente ridotto, È dotato di modelli di inferenza dinamici e funzionalità adattive avanzate per un processo decisionale più efficiente e consapevole del contesto.

MoM e MoA

sono entrambi acronimi, quindi non aver paura, è semplice: Miscela di Modelli (MoM), Miscela di Agenti (MoA).

Immagina un team di esperti di intelligenza artificiale, ognuno concentrato su un compito diverso, setoso e senza soluzione di continuità. , che non solo migliora l'efficienza, ma rende anche più trasparente il processo decisionale. Ad esempio, nell'analisi delle immagini mediche, il MoM potrebbe scegliere un modello specializzato nel riconoscimento delle immagini e l'altro specializzato nella generazione di testo, e il MoA coordina l'output dei due modelli per garantire che il report finale sia accurato e facile da leggere.

Trasparenza ed estensibilitàGli

LLM tradizionali tendono ad essere "scatole nere" in cui si fanno domande e loro danno risposte, ma il motivo per cui hanno risposto, mi dispiace, nessun commento. L'ASI-1 Mini è diverso, e con un continuo ragionamento a più step, può dirvi che ho scelto questa risposta per questi motivi, soprattutto in campo medico, che è fondamentale.

L'ASI-1 Mini avrà una finestra di contesto fino a 10 milioni di token, supporterà funzionalità multimodali (ad esempio, elaborazione di immagini e video) e lancerà una serie di modelli Cortex in futuro, concentrandosi su campi all'avanguardia come la robotica e la biotecnologia.

Efficienza hardwareMentre

altri LLM richiedono costi hardware elevati, l'ASI-1 Mini richiede solo due GPU per funzionare. Ciò significa che anche una piccola clinica può permetterselo, senza la necessità di un data center da un milione di dollari.

Perché è così efficiente? Perché l'ASI-1 Mini è stato progettato con la filosofia del "less is more". Ottimizza l'algoritmo e la struttura del modello per massimizzare l'uso di risorse di calcolo limitate. Al contrario, altri LLM tendono a perseguire modelli su larga scala, con conseguente consumo significativo di risorse.

Guidato dalla comunitàA differenza

altri modelli linguistici di grandi dimensioni, ASI-1 Mini è guidato dalla comunità attraverso la formazione decentralizzata. ASI-1 Mini è un prodotto freemium a più livelli per i possessori di $FET che possono connettersi a un portafoglio Web3 per sbloccare tutte le funzionalità. Più token FET tieni nel tuo portafoglio, più puoi esplorare le capacità del modello.

Questo modello guidato dalla comunità, come il crowdfunding, non è altro che formazione e convalida dell'intelligenza artificiale, high-tech, non più solo per l'élite, ma per la partecipazione di tutti.

Oggi, quando gli LLM sono relativamente maturi, perché è necessario costruire un ASI-1 Mini da soli? È facile da capire e colma il divario in cui il Web3 converge con l'intelligenza artificiale.

Attualmente, gli LLM (come ChatGPT e Grok) servono principalmente ambienti centralizzati e ASI-1 Mini è il primo LLM progettato per gli ecosistemi decentralizzati. Non solo rende l'IA più trasparente ed efficiente, ma consente anche ai membri della comunità di beneficiare direttamente della crescita dell'IA.

L'emergere di ASI-1 Mini segna la trasformazione dell'IA da "scatola nera" a "trasparenza", da "centralizzata" a "decentralizzata" e da "strumento" a "risorsa". Può svolgere un ruolo non solo in campo medico (come QBio), ma anche in molti campi come la finanza, il diritto e la ricerca scientifica.

Questo mese, Fetch ha collaborato con Rivalz per integrare l'ASI-1 Mini nell'Agentic Data Coordination System (ADCS) di Rivalz per l'inferenza AI on-chain. Grazie a questa collaborazione, le applicazioni decentralizzate possono accedere a funzionalità avanzate di inferenza AI direttamente sulla blockchain.

Gli ambienti blockchain tradizionali sono limitati in termini di risorse e gli smart contract possono gestire solo attività leggere, spesso attraverso oracoli per ottenere dati semplici (come i prezzi), e non possono eseguire direttamente modelli di intelligenza artificiale complessi. ADCS risolve perfettamente questo problema, con calcoli complessi per l'inferenza dell'intelligenza artificiale eseguiti off-chain e i risultati vengono restituiti in modo sicuro alla blockchain, garantendo decentralizzazione e fiducia.