Assisterr 正在构建一个去中心化的 AI 平台,旨在让 AI 技术更普及、更高效、更可持续。它通过小型语言模型(SLMs)和创新的经济模式,打破了传统 AI 行业的局限,鼓励社区协作,让用户可以创建、分享并货币化 AI 模型。
当前,AI 行业面临着集中化的问题,少数大型公司掌握着核心技术,这引发了对数据隐私、垄断以及技术可及性的担忧。虽然大型语言模型(LLMs)功能强大,但计算成本高昂、环境影响大,并且存在训练数据偏见等问题。
Assisterr 的解决方案是引入小型语言模型(SLMs),并推动社区拥有的 AI 开发模式。SLMs 更高效,所需的计算能力和数据更少,同时仍能保持卓越的性能。Assisterr 的社区模式让用户能够参与 AI 的进步并从中受益,确保 AI 的益处能够更广泛地惠及整个社会。
Assisterr 最新动态
币安 Alpha 将成为首个上线 Assisterr AI (ASSR) 的平台,交易将于 2025 年 5 月 30 日开启。
Assisterr AI 是什么?
来源:Assisterr 网站
Assisterr AI 是一个去中心化的 AI 平台,旨在通过利用小型语言模型(SLMs)和社区拥有的 AI 智能体来实现人工智能的普及化。
Assisterr AI 的关键特性与优势
语言模型:LLM 与 SLM
大型语言模型(LLMs)如 GPT-3 和 BERT 是基于大量文本数据训练的 AI 模型,能够理解和生成类似人类语言。然而,LLMs 存在一些显著的缺点:
小型语言模型(SLMs)与 LLMs 概念类似,但设计上更注重准确性、专用性和高效性。SLMs 通过专注于特定任务和数据集,为细分应用场景提供更优的性能。
Assisterr AI 的技术原理
小型语言模型(SLMs)是 Assisterr 技术的核心。与大型语言模型(LLMs)不同,SLMs 设计上更加高效和专用,需要的计算能力和数据更少。
为了解决基于 LLM 的智能体的局限性,Assisterr 采用了多个小型语言模型(SLMs)在协作型智能体框架中工作的方法。
专家混合(MoE)
来源:Assisterr Litepaper
MoE 可以在不失去功能性问题解决能力的情况下,提升学习的灵活性。集合学习能够将多个较小模型的推理能力结合在一起,解决复杂问题。
智能体混合(MoA)
当小型语言模型(SLMs)组装成 MoA 架构时,可以增强多样化推理集合的选择性,使得 AI 能够执行任务时采用所需的方法论,从而精准地执行任务。
DeAI(去中心化 AI)经济是 Assisterr 平台的一个基本组成部分,利用区块链技术创建了一个去中心化的 AI 模型和数据市场,激励数据共享与协作,确保贡献者能够公平地获得回报。
Assisterr 生态系统
Assisterr AI 提供了一个统一的基础设施管道,用于创建、代币化和分发小型语言模型(SLMs),激励所有社区贡献者的参与。
Assisterr 的贡献者在 AI 模型的创建过程中每个步骤都能获得奖励,从数据贡献、模型创建到验证和审查。
通过“贡献与赚取”标签,用户可以通过满足数据请求和验证性能指标,参与对 SLM 商店中现有模型的迭代改进,并获得管理代币(MTs)或原生 Assisterr 代币。
原生 Assisterr 代币是 Assisterr AI 生态系统运营的载体,参与者可以与 Assisterr 生态系统的各项功能进行互动,例如访问产品、支付费用,以及为 SLM 的创建、管理和盈利化做出贡献。
Assisterr 的使用案例
ASRR 代币和代币经济学概述
只统计 wallet 中最高级别的 NFT,不累计。
Assisterr 的筹资努力
Assisterr 是一家位于剑桥的 AI 基础设施初创公司,成功完成了 170 万美元的种子前融资轮。
Assisterr 有一个明确的未来发展和增长路线图,主要里程碑包括:
结论
Assisterr 正在通过利用小型语言模型(SLMs)和创新的经济模型,开创一个新的去中心化、社区拥有的 AI 时代,让 AI 技术变得更加可访问、高效和可持续。
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