ein LLM mit Fokus auf Web3 und AI-Agenten

Fetch.ai hat gerade ASI-1 Mini vorgestellt, das erste groß angelegte Sprachmodell (LLM) für das Web3, das einen innovativen Zugang zur dezentralen künstlichen Intelligenz bietet. ASI-1 Mini ermöglicht es der Web3-Community, in AI-Modelle zu investieren, sie zu trainieren und zu besitzen, wodurch die Infrastrukturkosten gesenkt werden und neue Möglichkeiten für Unternehmen und Nutzer weltweit entstehen.

Fetch.ai und der innovative ASI-1 Mini: ein skalierbares LLM für die Web3-Welt

Fetch.ai hat die Einführung von ASI-1 Mini angekündigt, einem neuen groß angelegten Sprachmodell (LLM), das für das web3 entwickelt wurde. Im Vergleich zu anderen bereits im dezentralen Bereich vorhandenen LLMs wurde ASI-1 Mini entwickelt, um die Integration mit blockchain-basierten Anwendungen zu optimieren und eine kostengünstigere und AI-Infrastruktur-Alternative zu bieten.

ASI-1 Mini bietet hohe Leistung mit nur zwei GPU, wodurch die Hardwarekosten erheblich gesenkt werden, die traditionell ein Hindernis für kleine und mittlere Unternehmen darstellen, die AI-basierte Lösungen implementieren möchten. Darüber hinaus ist ASI-1 Mini dank seiner innovativen Architektur, die auf dem Mixture of Experts (MoE) Framework basiert, äußerst skalierbar. Es kann sich an die unterschiedlichen Geschäftsanforderungen anpassen und flexibel wachsen, um immer komplexere Aufgaben zu bewältigen.

Dies macht es zu einer idealen Lösung für eine Vielzahl von Anwendungen, von kleinen Unternehmen bis hin zu komplexeren Unternehmensstrukturen. Der modulare Ansatz ermöglicht es auch, AI auf Enterprise-Niveau einem breiteren Publikum zu erschwinglichen Kosten zugänglich zu machen. Insbesondere kann ASI-1 Mini für Aufgaben wie Datenanalyse, Geschäftsprozessautomatisierung, virtuelle Assistenz und Entscheidungsoptimierung eingesetzt werden und bietet fortschrittliche Werkzeuge für verschiedene Sektoren.

Fetch.ai und das „Black-box-Problem“: wie ASI-1 Mini die Transparenz in AI-Entscheidungen verbessert

Ein häufiges Problem bei traditionellen KI-Modellen, insbesondere bei Deep-Learning-Systemen, ist das sogenannte „Black-Box-Problem„. Dieses Phänomen tritt auf, wenn KI-Modelle komplexe Entscheidungen treffen, ohne Erklärungen darüber zu liefernwie sie zu diesen Schlussfolgerungen gelangt sind. Das Fehlen von Transparenz in einem KI-Modell kann Bedenken hervorrufen, insbesondere in sensiblen Bereichen wie Gesundheit, der Finanzwelt und der Justiz, wo es entscheidend ist, den Grund hinter einer Entscheidung zu verstehen.

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Ein klassisches Beispiel betrifft einen AI-Algorithmus, der im Gesundheitswesen verwendet wird, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein Patient eine Krankheit entwickelt. Wenn das Modell ein hohes Risiko vorschlägt, aber nicht erklärt, welche Faktoren berücksichtigt wurden, um zu diesem Schluss zu kommen, könnten Ärzte und Patienten Schwierigkeiten haben, fundierte Entscheidungen zu treffen. Ein weiteres Beispiel betrifft die Verwendung von AI bei Bankdarlehen, bei denen ein Modell einen Kredit verweigern könnte, ohne klar zu erklären, welche Variablen bewertet wurden, was das Risiko von Vorurteilen oder willkürlichen Entscheidungen erhöht.

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Fetch.ai hat dieses Problem mit ASI-1 Mini angegangendas nicht nur oberflächliche Überlegungen anstellt, sondern darauf ausgelegt ist, mit kontinuierlichem mehrstufigem Denken zu arbeiten. Dieser Ansatz ermöglicht eine Echtzeitüberwachung und -korrektur der vom System getroffenen Entscheidungen, was die Transparenz und das Vertrauen in die KI erhöht. Obwohl das Modell die Undurchsichtigkeit nicht vollständig beseitigt, bietet es detailliertere und zugänglichere Erklärungen im Vergleich zu anderen Wettbewerberlösungen.

Das Web3-Freemium-Erlebnis für die FET-Holders

Eine der Eigenschaften, die ASI-1 Mini auszeichnet, ist seine Freemium-Integration, die den Inhabern von FET-Token, der nativen Kryptowährung von Fetch.ai, angeboten wird. FET-Inhaber können kostenlos auf ASI-1 Mini zugreifen und seine grundlegenden KI-Funktionen nutzen, indem sie an einem Modell teilnehmen, das die Investition in Token belohnt.

Dieses System ermöglicht es den Nutzern, die neueste Generation der künstlichen Intelligenz zu nutzen, ohne die hohen Anfangskosten, die für andere traditionelle AI-Lösungen typisch sind. Im Wesentlichen wird ASI-1 Mini zu einer zugänglichen Ressource für jeden, der am Web3-Ökosystem von Fetch.ai teilgenommen hat, und stärkt das Konzept einer dezentralisierten Gemeinschaft, in der die Nutzer greifbare Vorteile aus der Nutzung und Entwicklung der AI ziehen können.

Das Freemium-System, das von Fetch.ai angeboten wird, beschränkt sich nicht nur auf eine einfache Nutzungsmöglichkeit des Modells. Die Inhaber von FET können auch aktiv an der Schulung und Optimierung der AI-Modelle teilnehmen über die Plattform ASI:. Dies ermöglicht es den Nutzern, zum Wachstum des AI-Ökosystems beizutragen, indem sie spezifische Modelle für verschiedene Anwendungen trainieren und die Ergebnisse mit der Gemeinschaft teilen. Im Gegenzug können die Nutzer Belohnungen in Token erhalten, wodurch ein positiver Kreislauf entsteht, der die Adoption und Innovation im Web3 fördert.

Die Verbindung mit den AI-Agenten: die Zukunft der Zusammenarbeit im Fetch.ai-Ökosystem

Ein weiterer entscheidender Aspekt von ASI-1 Mini ist seine Fähigkeit, mit den Agenten im Fetch.ai-Ökosystem zu interagieren. ASI-1 Mini ist in AgentVerse integriertden Marktplatz für AI-Agenten, der es den Nutzern ermöglicht, autonome Agenten zu erstellen und zu implementieren, die Aufgaben in der realen Welt über einfache Sprachbefehle ausführen. Diese Verbindung zwischen fortschrittlichen Sprachmodellen und autonomen Agenten eröffnet neue Möglichkeiten für die Automatisierung komplexer Prozessevon der Verwaltung von Geschäftsabläufen bis zur Lösung von Problemen in Echtzeit.

Sobald ASI-1 Mini vollständig integriert ist, wird es den Nutzern ermöglichen, verschiedene Aktivitäten anzufordern, wie die Buchung von Hotels oder Restaurantsindem sie einfach eine textuelle Anfrage formulieren. Diese Anfragen werden in Mikro-Agenten umgewandelt, die innerhalb von AgentVerse gehostet werden und die Operationen autonom ausführen. Darüber hinaus können Entwickler diese Mikro-Agenten monetarisieren und so zur Schaffung eines Open-Source-Ökosystems beitragen, in dem maßgeschneiderte KI-Funktionen leicht zugänglich sind, was die Entwicklung einer Wirtschaft auf der Grundlage autonomer Agenten fördert. Mit der Weiterentwicklung von KI und autonomen Agenten könnten diese Synergien neue wirtschaftliche Möglichkeiten schaffen und die Entscheidungsfähigkeit in Echtzeit stärken.