ASI-1 MINI : Fetch.ai는 자율 에이전트 워크 플로우를 홍보하기 위해 첫 번째 웹 3 네이티브 대형 언어 모델 (LLM)을 시작합니다.

ASI (Artificial Superintelligence) Alliance의 창립 멤버 중 하나 인 Fetch.ai Inc.는 최초의 Web3-Native Lange Language Model (LLM) 인 ASI-1 MINI를 출시했습니다.

Artificial Superintelligence (ASI) Alliance founding member Fetch.ai Inc., has unveiled ASI-1 Mini, the first Web3-native large language model (LLM) designed to promote autonomous agent workflow, as reported to Finbold on Tuesday, February 25.

ASI (Artificial Superintelligence) 동맹 창립 멤버 인 Fetch.ai Inc.는 2 월 25 일 화요일에 Finbold에보고 된 자율 에이전트 워크 플로우를 촉진하도록 설계된 최초의 Web3-Native Large Language Model (LLM) 인 ASI-1 MINI를 공개했습니다.

The model, powered by the FET token through ASI wallet integration, marks the beginning of the ASI:

ASI 지갑 통합을 통해 FET 토큰으로 구동되는이 모델은 ASI의 시작을 표시합니다.

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당신을위한 선택

The AI model is immediately accessible to FET holders, as part of a tiered freemium model.

AI 모델은 계층 프리미엄 모델의 일부로 FET 홀더가 즉시 액세스 할 수 있습니다.

ASI-1 Mini

ASI-1 미니

Featuring four dynamic reasoning modes — Multi-Step, Complete, Optimized, and Short Reasoning — ASI-1 Mini promises advanced adaptive reasoning and context-aware decision-making.

ASI-1 Mini는 다단계, 완전, 최적화 및 짧은 추론의 4 가지 역동적 인 추론 모드를 특징으로합니다.

According to Humayun Sheikh, Fetch.ai CEO and ASI Alliance chairman, ASI-1 Mini will lay the foundation for a new decentralized ecosystem:

Humayun Sheikh, Fetch.ai CEO 및 ASI Alliance 회장에 따르면 ASI-1 Mini는 새로운 분산 생태계의 기초를 마련 할 것입니다.

“ASI-1 Mini is the first major product from the ASI Alliance’s innovation stack, marking the beginning of the ASI:

“ASI-1 Mini는 ASI Alliance의 혁신 스택의 첫 번째 주요 제품으로 ASI의 시작을 표시합니다.

rollout and a new era of community-owned AI. … ASI-1 Mini is just the start — over the coming days, we will be rolling out advanced agentic tool-calling, expanded multi-modal capabilities, and deeper Web3 integrations.”

롤아웃 및 커뮤니티 소유 AI의 새로운 시대. … ASI-1 미니는 시작에 불과합니다. 앞으로 며칠 동안 우리는 고급 에이전트 툴 호출, 확장 된 멀티 모달 기능 및 더 깊은 Web3 통합을 출시 할 것입니다.”

Instead of relying on a more traditional monolithic approach, ASI-1 Mini dynamically selects specialized AI models optimized for specific tasks.

보다 전통적인 모 놀리 식 접근 방식에 의존하는 대신 ASI-1 미니는 특정 작업에 최적화 된 특수 AI 모델을 동적으로 선택합니다.

With this system, comprising a foundational intelligence layer (i.e., ASI-1 Mini itself), a specialized model marketplace (MoM Marketplace), and a network of action-driven agents, the model enhances execution capabilities across a wide range of unique applications.

이 시스템을 통해 기초 인텔리전스 계층 (예 : ASI-1 MINI 자체), 전문 모델 마켓 플레이스 (MOM Marketplace) 및 작업 중심 에이전트 네트워크로 구성된이 시스템은 광범위한 고유 한 응용 프로그램에서 실행 기능을 향상시킵니다.

High GPU-efficiency

높은 GPU 효율

ASI-1 Mini is designed to deliver enterprise-grade AI performance while operating on just two graphical processing units (GPUs).

ASI-1 MINI는 엔터프라이즈 등급 AI 성능을 제공하는 동안 두 개의 그래픽 처리 장치 (GPU)에서 작동하도록 설계되었습니다.

The benchmark results of the approach include greater hardware efficiency (up to x8), lower infrastructure costs, and increased scalability.

이 접근법의 벤치 마크 결과에는 하드웨어 효율이 높아짐 (최대 x8), 인프라 비용이 낮아지고 확장 성이 향상됩니다.

On the Massive Multitask Language Understanding benchmark, ASI-1 Mini was also able to match or outperform leading AI models in domains such as medical sciences, history, and business analytics.

대규모 멀티 태스킹 언어 이해 벤치 마크에서 ASI-1 MINI는 의료 과학, 역사 및 비즈니스 분석과 같은 도메인의 주요 AI 모델을 일치 시키거나 성능 할 수있었습니다.

Soon, the model will be expanded with an extended context window, allowing it to process larger amounts of information (up to ten million tokens as opposed to the initially supported one million).

곧이 모델은 확장 컨텍스트 창으로 확장되어 더 많은 양의 정보를 처리 할 수 ​​있습니다 (처음 지원되는 백만 백만과 달리 최대 1 백만 개의 토큰).

Addressing the black-box problem

블랙 박스 문제 해결

In addition to tackling performance issues, ASI-1 Mini will also help address the black-box problem in AI.

성능 문제를 해결하는 것 외에도 ASI-1 MINI는 AI의 블랙 박스 문제를 해결하는 데 도움이됩니다.

Unlike traditional models, which generate responses without explaining how they came up with them, ASI-1 relies on multi-step reasoning, allowing for real-time self-correction and improved decision-making transparency.

ASI-1은 다단계 추론에 의존하여 실시간 자체 교정과 의사 결정 투명성을 개선 할 수 있도록 다단계 추론에 의존하는 전통적인 모델과 달리 다중 단계 추론에 의존합니다.

This is crucial in industries such as healthcare, where precision and clarity are of utmost importance.

이것은 정밀성과 선명도가 가장 중요하는 의료와 같은 산업에서 중요합니다.

The ASI:

SI :

initiative

계획

As mentioned, ASI-1 Mini plays a central role in the ASI:

언급했듯이 ASI-1 Mini는 ASI에서 중심적인 역할을합니다.

initiative set to empower the Web3 community and encourage end-users to participate in AI development directly.

이니셔티브는 Web3 커뮤니티에 권한을 부여하고 최종 사용자가 AI 개발에 직접 참여하도록 장려합니다.

Through a decentralized compute network, users can stake, train, and own their own AI models so that the financial rewards of AI advancements can be distributed more fairly.

탈 중앙화 된 컴퓨팅 네트워크를 통해 사용자는 AI 발전의 재무 보상을보다 공정하게 배포 할 수 있도록 자체 AI 모델을 스테이크, 훈련 및 소유 할 수 있습니다.

ASI-1 Minialso promises real-time execution, autonomous workflows, scalable deployment with minimal computational overhead, and enhanced knowledge representation.

ASI-1 MINIALSO는 실시간 실행, 자율 워크 플로, 최소한의 계산 오버 헤드로 확장 가능한 배치 및 향상된 지식 표현을 약속합니다.

Users will, therefore, soon be able to deploy AI agents capable of executing real-world tasks ranging from accommodation booking to managing more intricate financial transactions.

따라서 사용자는 곧 숙박 예약에서보다 복잡한 금융 거래 관리에 이르기까지 실제 작업을 실행할 수있는 AI 에이전트를 배포 할 수 있습니다.