Interpretarea modelului de limbaj mare nativ Web3 ASI-1 Mini
Descoperiți QBio, un instrument medical AI care se concentrează pe clasificarea densității mamare și generarea de rapoarte transparente. Încărcați o radiografie care vă va spune în câteva minute dacă densitatea sânului este A, B, C sau D, împreună cu un raport detaliat care explică procesul de luare a deciziilor.
Dezvoltat de Fetch și Hybrid, QBio este doar un aperitiv, iar adevărata vedetă este ASI-1 Mini.
Fetch este un proiect foarte vechi, în anii în care Defi a ocupat atenția întregii piețe, Fetch s-a concentrat pe AI + Crypto și s-a concentrat pe dezvoltarea și aplicarea tehnologiei generale a agentului multi-model.
Ce este ASI-1 Mini
În luna februarie a acestui an, Fetch a lansat primul model de limbaj mare (LLM) nativ Web3 din lume - ASI-1 Mini. Ce este Web3 Native? Mai simplu spus, se integrează perfect cu blockchain, permițându-vă nu numai să utilizați AI, ci și să investiți, să instruiți și să dețineți AI prin $FET tokenuri și portofele ASI.
Deci, ce este mai exact ASI-1 Mini?
Este un model de limbaj mare conceput pentru Agentic AI, care poate coordona mai mulți agenți AI și poate gestiona sarcini complexe în mai mulți pași.
De exemplu, agentul de inferență ASI din spatele QBio face parte din ASI-1 Mini. Nu numai că clasifică densitatea sânilor, dar explică și procesul de luare a deciziilor și rezolvă "problema cutiei negre" a IA. În plus, ASI-1 Mini are nevoie doar de două GPU-uri pentru a funcționa, în comparație cu alte LLM-uri (cum ar fi DeepSeek, care necesită 16 GPU-uri H100), costul este foarte mic, potrivit pentru instituțiile atente să utilizeze
ASI-1 Mini Cum este mai exact
ASI-1 Mini inovator Performanța ASI-1 Mini este comparabilă cu cea a LLM-urilor de top, dar costul hardware este redus semnificativ, Dispune de modele de inferență dinamică și capabilități adaptive avansate pentru un proces decizional mai eficient și mai conștient de context.
MoM și MoA
sunt ambele acronime, așa că nu vă fie teamă, este simplu: Amestec de modele (MoM), Amestec de agenți (MoA).
Imaginați-vă o echipă de experți AI, fiecare concentrat pe o sarcină diferită, mătăsoasă și fără probleme. , ceea ce nu numai că îmbunătățește eficiența, dar face și procesul decizional mai transparent. De exemplu, în analiza imaginilor medicale, MoM ar putea alege un model specializat în recunoașterea imaginilor și celălalt specializat în generarea de text, iar MoA coordonează ieșirea celor două modele pentru a se asigura că raportul final este atât precis, cât și ușor de citit.
Transparență și extensibilitate
LLM-urile tradiționale tind să fie "cutii negre" în care le pui întrebări și îți dau răspunsuri, dar de ce au răspuns la asta, îmi pare rău, fără comentarii. ASI-1 Mini este diferit și, cu un raționament continuu în mai mulți pași, vă poate spune că am ales acest răspuns din aceste motive, mai ales în domeniul medical, care este crucial.
ASI-1 Mini va avea o fereastră de context de până la 10 milioane de token-uri, va suporta capabilități multimodale (de exemplu, procesarea imaginilor și video) și va lansa o serie de modele Cortex în viitor, concentrându-se pe domenii de ultimă oră, cum ar fi robotica și biotehnologia.
Eficiență hardwareÎn
timp ce alte LLM-uri necesită costuri hardware ridicate, ASI-1 Mini necesită doar două GPU-uri pentru a funcționa. Aceasta înseamnă că chiar și o clinică mică își poate permite, fără a fi nevoie de un centru de date de milioane de dolari.
De ce este atât de eficient? Pentru că ASI-1 Mini este proiectat cu filozofia "mai puțin înseamnă mai mult". Optimizează algoritmul și structura modelului pentru a maximiza utilizarea resurselor de calcul limitate. În schimb, alte LLM-uri tind să urmărească modele la scară mai largă, ceea ce duce la un consum semnificativ de resurse.
Spre deosebire de
alte modele lingvistice mari, ASI-1 Mini este condus de comunitate prin instruire descentralizată. ASI-1 Mini este un produs freemium pe niveluri pentru deținătorii de $FET care se pot conecta la un portofel Web3 pentru a debloca funcționalitatea completă. Cu cât dețineți mai multe jetoane FET în portofel, cu atât puteți explora mai mult capacitățile modelului.
Acest model condus de comunitate, cum ar fi crowdfunding-ul, nu este altceva decât instruirea și validarea inteligenței artificiale, high-tech, nu mai este doar pentru elită, ci pentru toată lumea.
Astăzi, când LLM-urile sunt relativ mature, de ce trebuie să construiți singur un ASI-1 Mini? Este ușor de înțeles și umple golul în care Web3 converge cu AI.
În prezent, LLM-urile (cum ar fi ChatGPT și Grok) deservesc în principal medii centralizate, iar ASI-1 Mini este primul LLM conceput pentru ecosisteme descentralizate. Nu numai că face AI mai transparentă și mai eficientă, dar permite și membrilor comunității să beneficieze direct de creșterea AI.
Apariția ASI-1 Mini marchează transformarea AI de la "cutie neagră" la "transparență", de la "centralizat" la "descentralizat" și de la "instrument" la "activ". Poate juca un rol nu numai în domeniul medical (cum ar fi QBio), ci și în multe domenii, cum ar fi finanțele, dreptul și cercetarea științifică.
Luna aceasta, Fetch a încheiat un parteneriat cu Rivalz pentru a integra ASI-1 Mini în sistemul de coordonare a datelor agentice (ADCS) al Rivalz pentru inferența AI on-chain. Cu această colaborare, aplicațiile descentralizate pot accesa capabilități avansate de inferență AI direct pe blockchain.
Mediile blockchain tradiționale sunt limitate în resurse, iar contractele inteligente pot gestiona doar sarcini ușoare, adesea prin oracole pentru a obține date simple (cum ar fi prețurile) și nu pot rula direct modele complexe de inteligență artificială. ADCS rezolvă perfect această problemă, cu calcule complexe pentru inferența AI care se fac în afara lanțului, iar rezultatele sunt returnate în siguranță la blockchain, asigurând descentralizarea și încrederea.