Freunde, Fetch.ai’s ASI-One ist ein fortschrittliches Large Language Model (LLM), das für agentische KI in dezentralen Ökosystemen strukturiert ist und dabei @DAO Labs die Idee von #SocialMining vorantreibt. Im Gegensatz zu traditionellen LLMs, die sich hauptsächlich auf die Textgenerierung konzentrierten (ohne $FET | $SHELL und $BTC zu vergessen), ist ASI-One um autonomes Brainstorming, modulare Ausführung und Agenteninteroperabilität aufgebaut. Es muss betont werden, dass es eine Mixture-of-Models und Mixture-of-Agents (MoM/MoA) Struktur verwendet, die es ihm ermöglicht, komplizierte, mehrstufige Aufgaben auszuführen, kontextbezogene Entscheidungen zu treffen und mit realen Werkzeugen zu interagieren, alles mit minimalem Rechenaufwand. Ich muss diese Idee neu definieren, dass dies ASI-One von anderen LLMs im dezentralen KI-Bereich unterscheidet, indem es hohe Leistung mit effizienter Bereitstellung integriert.
Darüber hinaus profitieren die Nutzer durch die Integration in den #AITECH AI-Marktplatz nun direkt von den fortschrittlichen Fähigkeiten von ASI-One, was Entwicklern, Bauern und Forschern die Möglichkeit gibt, intelligente Agenten einzusetzen, die selbständig planen, sich anpassen und Aufgaben ausführen können. Dazu gehören die Erzeugung optimierten Codes, das Auslösen von API-Workflows, die Analyse von Dokumenten, die Zusammenfassung komplexer Daten und sogar die Durchführung von Agenten-zu-Agenten-Kooperationen. Ich möchte weiter ausführen, dass Nutzer der AITECH-Plattform auf diese Funktionen mit tokenbasierten Preisen zugreifen können, was leistungsstarke KI erschwinglicher und zugänglicher macht.
In einer ähnlichen Sprache, Freunde, hat die Zusammenarbeit zwischen Solidus und Fetch.ai das Potenzial, über die Modellintegration hinaus zu wachsen, da zukünftige Entwicklungen die gemeinsame Bereitstellung von ASI-One über mehrere Web3-Infrastrukturen beinhalten könnten, was es KI-Agenten aus beiden Ökosystemen ermöglicht, nahtlos zu kommunizieren und zu koordinieren. Meiner Meinung nach reicht meine Sichtweise nicht aus, wenn ich nicht auf die Interoperabilität von Agenten eingehe, da dies fortgeschrittene Anwendungsfälle freisetzen würde, wie z. B. die Optimierung von DeFi über Plattformen hinweg, autonome Lieferketten und Echtzeit-Daten-Orakel. Darüber hinaus eröffnet dies Wege für gemeinsame Governance und kooperatives Lernen unter KI-Agenten.
Vor allem, Freunde, ist die Kombination externer KI-Tools wie ASI-One entscheidend für die Skalierung der praktischen Anwendung von Web3. Web3 geht nicht nur um Dezentralisierung, sondern um Komposition und Auswahlmöglichkeiten. Ich muss nochmals betonen, dass durch die Möglichkeit, eine breitere Palette intelligenter Agenten in dezentralisierte Ökosysteme einzubinden, Plattformen wie AITECH die Hindernisse für Innovation verringern und den praktischen Wert von Blockchain-Ökosystemen erhöhen. Mit ASI-One, das nun im AITECH-Marktplatz live ist, macht die dezentrale KI-Landschaft einen großen Schritt vorwärts, um echten Nutzen durch intelligente, autonome Software zu liefern.
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https://ai.aitech.io/products/foundation-ai-models/276/asi1-mini
