Fetch.ai は、ASI-1 Mini により人工知能と Web3 ネイティブの大規模言語モデル アーキテクチャがコミュニティに公開されると述べています。
人工超知能アライアンスの創設メンバーであるデラウェア州に拠点を置く人工知能企業によると、ASI-1 Mini はユーザーにエージェントワークフローを構築および最適化する機会を提供します。
人工超知能同盟
フェット
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トークンはこの Web3 LLM エコシステムを強化し、ASI-1 Mini も ASI ウォレット統合を活用します。
ASI-1 Mini は、人工知能、ブロックチェーン、暗号通貨の統合を改善するという使命の一環として、人工知能モデルへのアクセスと、投資、トレーニング、分散型所有権の機会の両方を民主化します。
ここ数か月、業界全体では人工知能と暗号通貨の交差点で著しい成長が見られました。この拡大を牽引している分野の 1 つは、エージェント型人工知能への関心の高まりです。
「ASI-1 Mini はほんの始まりに過ぎません」と、Fetch.ai の最高経営責任者で ASI Alliance の会長である Humayun Sheikh 氏は語りました。「今後数日間で、高度なエージェント ツール呼び出し、拡張されたマルチモーダル機能、より深い Web3 統合を展開していきます。これらの機能強化により、ASI-1 Mini はエージェント自動化を推進すると同時に、AI の価値創造がその成長を推進する人々の手に残るようにします」と付け加えました。
ASI-1 の発表により、エージェント ワークフローにおけるリアルタイム実行や適応性などの機能が導入されます。小型ハードウェア上でのスケーラブルな展開を可能にするこの機能により、計算オーバーヘッドが削減され、透過的な出力によりブラック ボックスの問題の解決に役立ちます。
Fetch.ai では、ブラックボックス問題とは、人工知能システムが結論に至った経緯を説明せずに出力を生成するケースを指します。たとえば、ヘルスケアの人工知能モデルは、病気に関連するリスクの概要を説明しても、その評価に至った経緯を説明できない場合があります。
Fetch.ai によると、ASI-1 の設計は、リアルタイムの修正を可能にする多段階の推論機能を通じてブラックボックス問題の解決に役立ちます。不透明性は依然として業界の課題ですが、このプラットフォームは透明性、インテリジェントなコラボレーション、より明確な洞察を強化します。