Laut Fetch.ai wird ASI-1 Mini der Community künstliche Intelligenz und Web3-natives Großsprachmodellarchitektur eröffnen.
Laut dem in Delaware ansässigen künstlichen Intelligenzunternehmen, das Gründungsmitglied der künstlichen Superintelligence Alliance ist, bietet ASI-1 Mini den Benutzern die Möglichkeit, Agenten-Workflows zu erstellen und zu optimieren.
Das Token wird dieses Web3 LLM-Ökosystem mit dem WEB3 LLM-Ökosystem mit ASI-1-Mini-Nutzung der ASI-Brieftaschenintegration einsetzen.
Als Teil seiner Mission, künstliche Intelligenz, Blockchain und Kryptowährungsintegration zu verbessern, demokratisiert der ASI-1-Mini sowohl den Zugang zu künstlichen Intelligenzmodellen als auch in die Möglichkeiten in das Investieren, Training und dezentrale Eigentum.
In den letzten Monaten hat die breitere Branche ein signifikantes Wachstum an der Schnittstelle künstlicher Intelligenz und Kryptowährung verzeichnet. Ein Bereich, der diese Expansion vorantreibt, ist das steigende Interesse an der künstlichen Intelligenz der Agenten.
„ASI-1 Mini ist nur der Anfang“, sagte Humayun Sheikh, Chief Executive Officer von Fetch.ai und Vorsitzender der ASI-Allianz. „In den kommenden Tagen werden wir fortschrittliche Agenten-Tools, erweiterte multimodale Funktionen und tiefere Web3-Integrationen einführen. Mit diesen Verbesserungen wird ASI-1 Mini die Agentenautomatisierung vorantreiben und gleichzeitig sicherstellen, dass die Wertschöpfung der KI in den Händen derer bleibt, die ihr Wachstum anfeuern “, fügte er hinzu.
Die Enthüllung von ASI-1 führt in Funktionen wie Echtzeitausführung und Anpassungsfähigkeit in agierischen Workflows ein. Die Funktion, die eine skalierbare Bereitstellung für kleinere Hardware ermöglicht, reduziert den Rechenaufwand, während transparente Ausgänge das Problem mit Black-Box-Problem beheben.
Durch Black-Box-Problem bezieht sich Fetch.ai auf Fälle, in denen ein künstliches Intelligenzsystem Ausgaben generiert, ohne zu erklären, wie es zu einer Schlussfolgerung gekommen ist. Zum Beispiel könnte ein Modell für künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen die mit einer Krankheit verbundenen Risiken beschreiben, aber nicht erklären, wie es zu dieser Einschätzung gekommen ist.
Laut Fetch.ai hilft das Design von ASI-1 das Problem mit der Black-Box-Problem durch eine Multi-Step-Argumentationsfunktion, die Echtzeitkorrekturen ermöglicht. Während die Opazität eine Branchenherausforderung bleibt, verbessert die Plattform Transparenz, intelligente Zusammenarbeit und klarere Erkenntnisse.
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