Архитектура ASI вращается вокруг Автономных Экономических Агентов (AEA), самостоятельных искусственных интеллектуальных сущностей, предназначенных для взаимодействия с децентрализованными сетями. Эти агенты автоматизируют принятие решений, обмен данными и услуги искусственного интеллекта без централизованного контроля. Обеспечивая межплатформенное взаимодействие, AEA улучшают совместимость искусственного интеллекта, позволяя моделям ИИ сотрудничать в реальном времени.
Интеграция между платформами обеспечивает доступность моделей и наборов данных искусственного интеллекта на различных сетях. Используя децентрализованный протокол, ASI устраняет зависимость от традиционной облачной инфраструктуры, уменьшая узкие места в обработке искусственного интеллекта. Эта структура повышает масштабируемость приложений искусственного интеллекта, поддерживая эффективное развертывание в отраслях, таких как финансы, здравоохранение и управление цепочкой поставок.
Данные критически важны для обучения и оптимизации искусственного интеллекта, но традиционные системы искусственного интеллекта часто ограничивают доступ и централизуют управление. ASI представляет децентрализованную модель обмена данными, позволяя владельцам данных сохранять собственность, обеспечивая использование данных для развития искусственного интеллекта. Безопасные механизмы обмена гарантируют защиту конфиденциальной информации, одновременно позволяя моделям искусственного интеллекта использовать разнообразные наборы данных.
Механизм монетизации интегрирован в структуру ASI, позволяя поставщикам данных быть вознагражденными за свои вклады. Пользователи могут делиться наборами данных, результатами обучения ИИ и улучшениями моделей через децентрализованный рынок ИИ, обеспечивая прозрачное распределение ценности. Такой подход стимулирует исследователей, компании и независимых разработчиков к участию, создавая более инклюзивную экосистему искусственного интеллекта.
Приложения искусственного интеллекта требуют большого количества вычислительных ресурсов, которые традиционно предоставляются централизованными облачными службами. ASI интегрируется с CUDOS, децентрализованной вычислительной сетью, чтобы обеспечить масштабируемую вычислительную мощность для проектов искусственного интеллекта. Распределяя вычислительные задачи по децентрализованной сети, CUDOS снижает издержки, повышает эффективность и обеспечивает справедливый доступ к инфраструктуре искусственного интеллекта.
CUDOS предоставляет вычислительные ресурсы по требованию в экосистеме ASI для обучения, вывода и выполнения искусственного интеллекта. Модель обеспечивает эффективные и экономичные вычисления искусственного интеллекта, предлагая децентрализованные альтернативы традиционным облачным провайдерам для разработчиков искусственного интеллекта. С CUDOS модели искусственного интеллекта в рамках ASI могут обрабатывать сложные наборы данных, оптимизировать алгоритмы машинного обучения и выполнять операции в реальном времени без использования централизованной инфраструктуры.
Основные моменты
Архитектура ASI вращается вокруг Автономных Экономических Агентов (AEA), самостоятельных искусственных интеллектуальных сущностей, предназначенных для взаимодействия с децентрализованными сетями. Эти агенты автоматизируют принятие решений, обмен данными и услуги искусственного интеллекта без централизованного контроля. Обеспечивая межплатформенное взаимодействие, AEA улучшают совместимость искусственного интеллекта, позволяя моделям ИИ сотрудничать в реальном времени.
Интеграция между платформами обеспечивает доступность моделей и наборов данных искусственного интеллекта на различных сетях. Используя децентрализованный протокол, ASI устраняет зависимость от традиционной облачной инфраструктуры, уменьшая узкие места в обработке искусственного интеллекта. Эта структура повышает масштабируемость приложений искусственного интеллекта, поддерживая эффективное развертывание в отраслях, таких как финансы, здравоохранение и управление цепочкой поставок.
Данные критически важны для обучения и оптимизации искусственного интеллекта, но традиционные системы искусственного интеллекта часто ограничивают доступ и централизуют управление. ASI представляет децентрализованную модель обмена данными, позволяя владельцам данных сохранять собственность, обеспечивая использование данных для развития искусственного интеллекта. Безопасные механизмы обмена гарантируют защиту конфиденциальной информации, одновременно позволяя моделям искусственного интеллекта использовать разнообразные наборы данных.
Механизм монетизации интегрирован в структуру ASI, позволяя поставщикам данных быть вознагражденными за свои вклады. Пользователи могут делиться наборами данных, результатами обучения ИИ и улучшениями моделей через децентрализованный рынок ИИ, обеспечивая прозрачное распределение ценности. Такой подход стимулирует исследователей, компании и независимых разработчиков к участию, создавая более инклюзивную экосистему искусственного интеллекта.
Приложения искусственного интеллекта требуют большого количества вычислительных ресурсов, которые традиционно предоставляются централизованными облачными службами. ASI интегрируется с CUDOS, децентрализованной вычислительной сетью, чтобы обеспечить масштабируемую вычислительную мощность для проектов искусственного интеллекта. Распределяя вычислительные задачи по децентрализованной сети, CUDOS снижает издержки, повышает эффективность и обеспечивает справедливый доступ к инфраструктуре искусственного интеллекта.
CUDOS предоставляет вычислительные ресурсы по требованию в экосистеме ASI для обучения, вывода и выполнения искусственного интеллекта. Модель обеспечивает эффективные и экономичные вычисления искусственного интеллекта, предлагая децентрализованные альтернативы традиционным облачным провайдерам для разработчиков искусственного интеллекта. С CUDOS модели искусственного интеллекта в рамках ASI могут обрабатывать сложные наборы данных, оптимизировать алгоритмы машинного обучения и выполнять операции в реальном времени без использования централизованной инфраструктуры.
Основные моменты