Tolke Web3-modellen for stort språk ASI-1 Mini

Oppdag QBio, et medisinsk AI-verktøy som fokuserer på brysttetthetsklassifisering og transparent rapportgenerering. Last opp et røntgenbilde som vil fortelle deg i løpet av minutter om tettheten til brystet er A, B, C eller D, sammen med en detaljert rapport som forklarer beslutningsprosessen.

QBio er utviklet av Fetch og Hybrid, og er bare en forrett, og den virkelige stjernen er ASI-1 Mini.

Fetch er et veldig gammelt prosjekt, i årene da Defi okkuperte oppmerksomheten til hele markedet, fokuserte Fetch på AI + Crypto, og har fokusert på utvikling og anvendelse av generell teknologi for multi-model Agent.

Hva er ASI-1 Mini

I februar i år lanserte Fetch verdens første Web3-native store språkmodell (LLM) - ASI-1 Mini. Hva er Web3 Native? Enkelt sagt integreres den sømløst med blokkjeden, slik at du ikke bare kan bruke AI, men også investere, trene og eie AI gjennom $FET tokens og ASI-lommebøker.

Så hva er egentlig ASI-1 Mini?

Det er en stor språkmodell designet for Agentic AI, som kan koordinere flere AI-agenter og håndtere komplekse flertrinnsoppgaver.

For eksempel er ASI-slutningsagenten bak QBio en del av ASI-1 Mini. Ikke bare klassifiserer den brysttetthet, men den forklarer også beslutningsprosessen og løser AI "black box-problemet." Dessuten trenger ASI-1 Mini bare to GPUer for å kjøre, sammenlignet med andre LLM-er (som DeepSeek, som krever 16 H100 GPUer), er kostnadene svært lave, egnet for forsiktige institusjoner å bruke

ASI-1 Mini Hvordan er

ASI-1 Mini innovativ Ytelsen til ASI-1 Mini er sammenlignbar med den til ledende LLM-er, men maskinvarekostnadene er betydelig redusert, Den har dynamiske slutningsmønstre og avanserte tilpasningsevner for mer effektiv og kontekstbevisst beslutningstaking.

MoM og MoA

er begge akronymer, så ikke vær redd, det er enkelt: Blanding av modeller (MoM), blanding av agenter (MoA).

Se for deg et team av AI-eksperter, hver fokusert på en annen oppgave, silkemyk og sømløs. , som ikke bare forbedrer effektiviteten, men også gjør beslutningsprosessen mer gjennomsiktig. For eksempel, i medisinsk bildeanalyse, kan MoM velge en modell som spesialiserer seg på bildegjenkjenning og den andre som spesialiserer seg på tekstgenerering, og MoA koordinerer utdataene til de to modellene for å sikre at den endelige rapporten er både nøyaktig og lett å lese.

Åpenhet og utvidbarhetTradisjonelle

LLM-er har en tendens til å være "svarte bokser" der du stiller dem spørsmål og de gir deg svar, men hvorfor de svarte det, beklager, ingen kommentar. ASI-1 Mini er annerledes, og med kontinuerlig flertrinns resonnement kan den fortelle deg at jeg valgte dette svaret av disse grunnene, spesielt innen det medisinske feltet, noe som er avgjørende.

ASI-1 Mini vil ha et kontekstvindu på opptil 10 millioner tokens, støtte multimodale funksjoner (f.eks. bilde- og videobehandling), og vil lansere en Cortex-serie med modeller i fremtiden, med fokus på banebrytende felt som robotikk og bioteknologi.

MaskinvareeffektivitetMens

andre LLM-er krever høye maskinvarekostnader, krever ASI-1 Mini bare to GPU-er for å kjøre. Dette betyr at selv en liten klinikk har råd til det, uten behov for et datasenter til en million dollar.

Hvorfor er det så effektivt? Fordi ASI-1 Mini er designet med filosofien om "less is more". Den optimaliserer algoritmen og modellstrukturen for å maksimere bruken av begrensede dataressurser. I motsetning til dette har andre LLM-er en tendens til å forfølge modeller i større skala, noe som resulterer i betydelig ressursforbruk.

FellesskapsdrevetI motsetning til

andre store språkmodeller, er ASI-1 Mini fellesskapsdrevet gjennom desentralisert opplæring. ASI-1 Mini er et lagdelt freemium-produkt for $FET innehavere som kan koble til en Web3-lommebok for å låse opp full funksjonalitet. Jo flere FET-tokens du har i lommeboken, jo mer kan du utforske modellens muligheter.

Denne fellesskapsdrevne modellen, som crowdfunding, er ikke noe annet enn å trene og validere kunstig intelligens, høyteknologisk, ikke lenger bare for eliten, men for alle å delta i.

I dag, når LLM-er er relativt modne, hvorfor trenger du å bygge en ASI-1 Mini alene? Det er lett å forstå, og det fyller gapet der Web3 konvergerer med AI.

For tiden betjener LLM-er (som ChatGPT og Grok) hovedsakelig sentraliserte miljøer, og ASI-1 Mini er den første LLM-en designet for desentraliserte økosystemer. Ikke bare gjør det AI mer gjennomsiktig og effektivt, men det lar også fellesskapsmedlemmer dra direkte nytte av AIs vekst.

Fremveksten av ASI-1 Mini markerer transformasjonen av AI fra "svart boks" til "åpenhet", fra "sentralisert" til "desentralisert" og fra "verktøy" til "eiendel". Det kan spille en rolle ikke bare i det medisinske feltet (som QBio), men også på mange felt som finans, jus og vitenskapelig forskning.

Denne måneden inngikk Fetch et samarbeid med Rivalz for å integrere ASI-1 Mini i Rivalzs Agentic Data Coordination System (ADCS) for AI-slutning på kjeden. Med dette samarbeidet kan desentraliserte applikasjoner få tilgang til avanserte AI-slutningsfunksjoner direkte på blokkjeden.

Tradisjonelle blokkjedemiljøer er ressursbegrensede, og smarte kontrakter kan bare håndtere lette oppgaver, ofte gjennom orakler for å skaffe enkle data (som priser), og kan ikke kjøre komplekse AI-modeller direkte. ADCS løser dette problemet perfekt, med komplekse beregninger for AI-inferens som gjøres utenfor kjeden, og resultatene returneres trygt til blokkjeden, noe som sikrer desentralisering og tillit.

20,03k

Innholdet på denne siden er levert av tredjeparter. Med mindre annet er oppgitt, er ikke OKX forfatteren av de siterte artikkelen(e) og krever ingen opphavsrett til materialet. Innholdet er kun gitt for informasjonsformål og representerer ikke synspunktene til OKX. Det er ikke ment å være en anbefaling av noe slag og bør ikke betraktes som investeringsråd eller en oppfordring om å kjøpe eller selge digitale aktiva. I den grad generativ AI brukes til å gi sammendrag eller annen informasjon, kan slikt AI-generert innhold være unøyaktig eller inkonsekvent. Vennligst les den koblede artikkelen for mer detaljer og informasjon. OKX er ikke ansvarlig for innhold som er vert på tredjeparts nettsteder. Beholdning av digitale aktiva, inkludert stablecoins og NFT-er, innebærer en høy grad av risiko og kan svinge mye. Du bør nøye vurdere om handel eller innehav av digitale aktiva passer for deg i lys av din økonomiske tilstand.