Fetch.ai Inc.，作為人工超智能（ASI）聯盟的創始成員之一，於2月25日（星期二）向Finbold報導推出了ASI-1 Mini，這是首個原生於Web3的大型語言模型（LLM），旨在促進自主代理工作流程。該模型通過ASI錢包集成，依賴於FET代幣，標誌著ASI：倡議的開始，該倡議旨在普及基礎人工智能（AI）技術的獲取，並允許用戶投資、訓練，最終擁有自己的模型。作為分級免費增值模式的一部分，該AI模型可立即供FET持有者訪問。
ASI-1 Mini
ASI-1 Mini擁有四種動態推理模式——多步驟、完整、優化和短推理——承諾提供先進的自適應推理和上下文感知的決策能力。根據Fetch.ai首席執行官（CEO）兼ASI聯盟主席Humayun Sheikh的說法，ASI-1 Mini將為一個新的去中心化生態系統奠定基礎：它不再依賴於傳統的單體方法，而是動態選擇專門針對特定任務優化的AI模型。這一系統包括基礎智能層（即ASI-1 Mini本身）、專門模型市場（MoM Marketplace）以及一個以行動為驅動的代理網絡，該模型提升了在各種獨特應用中的執行能力。
高效的GPU性能
ASI-1 Mini旨在提供企業級的AI性能，而僅需運行在兩個圖形處理單元（GPU）上。該方法的基準結果顯示出更高的硬體效率（高達x8）、更低的基礎設施成本，以及更高的可擴展性。在大規模多任務語言理解基準測試中，ASI-1 Mini也能夠在醫學科學、歷史和商業分析等領域與領先的AI模型相匹配或超越它們。不久之後，該模型將擴展其上下文窗口，允許處理更大量的信息（最多可達一千萬個標記，而最初支持的為一百萬個）。
解決黑箱問題
除了處理性能問題外，ASI-1 Mini還將有助於解決AI中的黑箱問題。與傳統模型生成回應而不解釋其來源不同，ASI-1依賴於多步驟推理，允許實時自我修正和改進決策透明度。這在醫療保健等精確度和清晰度至關重要的行業中尤為重要。
ASI：倡議
如前所述，ASI-1 Mini在ASI：倡議中扮演著核心角色，該倡議旨在賦能Web3社區並鼓勵最終用戶直接參與AI開發。通過去中心化計算網絡，用戶可以質押、訓練並擁有自己的AI模型，使得AI進步的財務回報能夠更公平地分配。ASI-1 Mini還承諾實時執行、自主工作流程、以最小計算開銷的可擴展部署以及增強的知識表示。因此，用戶將很快能夠部署能夠執行從住宿預訂到管理更複雜的金融交易等現實任務的AI代理。