Wow - bereits über 100 KI-Assistenten in BlockAssist auf @gensynai trainiert. Basierend auf dem Gameplay der Nutzer.

Die meisten RL-Pipelines trainieren einen brandneuen Agenten für jede Aufgabe, wobei enorme Mengen an Daten und Rechenleistung aufgewendet werden, und werfen dann diese gelernten Gewichte weg, sobald man die Umgebung wechselt. Warum KI einmal trainieren, wenn sie für immer lernen könnte? Gensyns BlockAssist beweist dezentrales kontinuierliches RL in einer Live-App, einem KI-Begleiter in Minecraft, der aus deinem Gameplay auf deinem Gerät lernt und sich dann kollektiv über ein erlaubnisfreies Rechen-Schwarm verbessert. Im Gegensatz dazu werden die meisten großen Modelle mit menschlichem Feedback oder massiven gekennzeichneten Datensätzen in einer zentralisierten Pipeline feinabgestimmt. Im Gegensatz dazu dreht BlockAssist das Skript um. Das Lernen erfolgt aus dem Gameplay-Stream jedes Nutzers selbst, kontinuierlich und privat. - Zum einen entfernt es die Abhängigkeit von massiven Offline-Trainingsläufen für jede neue Fähigkeit. Das Modell verfeinert sich in Echtzeit. - Es ist auch von Natur aus personalisiert: Mein BlockAssist könnte andere Fähigkeiten entwickeln als deiner, weil wir es jeweils mit unserem eigenen Gameplay trainieren. Wir crowdsourcen im Wesentlichen die Verbesserung der KI auf eine Weise, die mit den Nutzern skaliert, was ein sehr anderes Paradigma ist als die zentrale Feinabstimmung von KI. Außerdem sind wir berüchtigt (insbesondere im Krypto-Bereich), über Infrastruktur und ihr Potenzial zu sprechen, aber Gensyn beweist es mit einer echten App. BlockAssist ist ein wichtiger Meilenstein, der zeigt, was möglich ist, wenn RL, kontinuierliches Lernen und dezentrale Infrastruktur zusammenkommen.

So viele SBC-Seitenveranstaltungen und keine einzige davon ist bei @ViksChaat...

Unsere Portfolios starten den AI-Tag bei SBC 💪🏾

KI ist der mächtigste Plattformwechsel unserer Zeit, aber sie wird von einer kleinen Gruppe von Unternehmen geprägt, die darum wetteifern, jede Schicht des Stapels zu kontrollieren: Rechenleistung, Daten, Modelle und Verteilung. Ich glaube, dass die Zukunft der KI nicht monopolisiert werden sollte und dass die transformativsten Systeme auf offener, dezentraler Infrastruktur aufgebaut werden. KI-Agenten werden zu aktiven Teilnehmern in Software und benötigen Umgebungen, in denen sie Vermögenswerte halten, Regeln befolgen und Transaktionen durchführen können. Blockchains, die jetzt schnell, kostengünstig und ausdrucksstark genug sind, um echte KI-Infrastruktur zu unterstützen, bieten diese Grundlage. Dezentral, glaubwürdig neutral und benutzerbesessen bieten sie genau das, was die heutigen KI-Systeme vermissen. Und zum ersten Mal sind sie bereit. Vor nur einem Jahr wurde dezentrales Training als technisch nicht machbar abgetan, selbst von führenden KI-Forschern. Aber bahnbrechende Forschungen wie OpenDiLoCo @PrimeIntellect, DeMo @NousResearch und Protocol Models @PluralisHQ stellen diese Annahme auf den Kopf. Zum ersten Mal ist hochleistungsfähiges KI-Training nicht nur auf dezentralen Netzwerken möglich – es funktioniert. Außergewöhnliche Teams konzentrieren sich auf die Kerninfrastruktur der dezentralen KI. Während ich glaube, dass es immer Möglichkeiten zur Verbesserung der Rechenleistung, des Trainings und der Datenschichten geben wird, sehe ich den praktischsten Ansatz in der Agenteninfrastruktur: den Frameworks, Wallets sowie Koordinations- und Reputationsschichten, die es autonomen Systemen ermöglichen, zu interagieren, Transaktionen durchzuführen und sich weiterzuentwickeln. Hier beginnt der Crypto x AI-Stapel, real zu werden. Wenn sich die Grundlagen für Identität, Zahlungen, Gedächtnis und Koordination weiterentwickeln, werden wir von isolierten Agenten zu persistierenden, vernetzten Netzwerken von Agenten übergehen, die onchain kooperieren, konkurrieren und sich weiterentwickeln. Diese Agentennetzwerke werden die Grundlage für neue Arten von Produkten, Erfahrungen und Organisationen bilden. Im Laufe der Zeit erwarte ich, dass dies vollständig autonome Agentenschwärme freisetzt, die durch kryptografische Regeln und nicht durch Unternehmens-APIs geregelt werden. Ich suche nach ehrgeizigen, vorproduktiven Gründern, die Jahre vor dem Markt bauen, beginnend ab Tag Null. DMs offen.

Ich liebe diese App

Dezentrale KI ist heute dort, wo DeFi und Stablecoins um 2020 waren. Die meisten technologisch wirklich transformierenden KI-Lösungen werden nicht in geschlossenen Systemen leben. Sie werden auf offenen, transparenten, dezentralen Infrastrukturen aufgebaut. Ein bahnbrechendes Ereignis wird die breite Akzeptanz einleiten. Wie Stripe, das Bridge übernimmt. Und dann wird dezentrale KI einfach als KI bezeichnet.

Das Leben muss rückblickend erinnert, aber vorwärts gelebt werden. -Kierkegaard

Chinas Open-Source- und Open-Weights-Kultur im Bereich KI schafft viel Hebel für das Open-Source-Ökosystem. Unternehmen können offen destillieren, synthetische Daten generieren und auf der Arbeit anderer aufbauen. Der überwiegend geschlossene Ansatz in den USA wird von der "Moat"-Kultur getrieben. Leider führt dies zu wenig Hebel. Es wird nicht gut enden...

LLMs können Zeitreihen nicht lösen. Hier ist der Grund: LLMs sind leistungsstarke, universelle Werkzeuge. Aber irgendwo auf dem Weg haben wir begonnen, sie als die Antwort auf jedes Problem zu betrachten. Das sind sie nicht. Und für die Modellierung von Zeitreihen sind sie das völlig falsche Werkzeug. Lass uns eintauchen 👇