Вау - уже более 100 ИИ-ассистентов, обученных в BlockAssist на @gensynai. Полностью основано на игровом процессе пользователей.

Большинство RL-пайплайнов обучают совершенно нового агента для каждой задачи, тратя огромные объемы данных и вычислительных ресурсов, а затем выбрасывают эти обученные веса, как только вы меняете окружение. Зачем обучать ИИ один раз, когда он может учиться вечно? BlockAssist от Gensyn доказывает децентрализованное непрерывное RL в живом приложении, ИИ-компаньоне в Minecraft, который учится на вашем игровом процессе на вашем устройстве, а затем улучшает свои навыки коллективно через разрешенный вычислительный рой. В отличие от этого, большинство крупных моделей дообучаются с помощью человеческой обратной связи или огромных размеченных наборов данных в централизованном пайплайне. Напротив, BlockAssist меняет правила игры. Обучение происходит непосредственно из потока игрового процесса каждого пользователя, непрерывно и конфиденциально. - Во-первых, это устраняет зависимость от огромных оффлайн-тренировок для каждой новой возможности. Модель совершенствуется на лету. - Она также по своей сути персонализирована: мой BlockAssist может развивать другие навыки, чем ваш, потому что мы обучаем его на нашем собственном игровом процессе. Мы по сути краудсорсингом улучшаем ИИ таким образом, который масштабируется с пользователями, что является совершенно другой парадигмой по сравнению с централизованным дообучением ИИ. Кроме того, мы известны (особенно в крипто-сфере) тем, что говорим о инфраструктуре и ее потенциале, но Gensyn доказывает это с помощью реального приложения. BlockAssist является важной вехой, показывающей, что возможно, когда RL, непрерывное обучение и децентрализованная инфраструктура объединяются.

Так много побочных мероприятий SBC, и ни одно из них не проходит в @ViksChaat...

Наши портфельные компании начинают день ИИ на SBC 💪🏾

Искусственный интеллект — это самый мощный сдвиг платформ нашего времени, но им управляет небольшая группа компаний, стремящихся контролировать каждый уровень стека: вычисления, данные, модели и распределение. Я считаю, что будущее ИИ не должно быть монополизировано, и что самые трансформирующие системы будут построены на открытой, децентрализованной инфраструктуре. Агенты ИИ становятся активными участниками программного обеспечения, и им нужны среды, где они могут хранить активы, следовать правилам и проводить транзакции. Блокчейны, которые теперь быстры, дешевы и достаточно выразительны, чтобы поддерживать реальную инфраструктуру ИИ, предоставляют эту основу. Децентрализованные, достоверно нейтральные и принадлежащие пользователям, они предлагают именно то, чего не хватает современным системам ИИ. И впервые они готовы. Всего год назад децентрализованное обучение считалось технически невозможным, даже ведущими исследователями ИИ. Но прорывные исследования, такие как OpenDiLoCo @PrimeIntellect, DeMo @NousResearch и Protocol Models @PluralisHQ, опровергают это предположение. Впервые высокопроизводительное обучение ИИ не только возможно в децентрализованных сетях — оно работает. Исключительные команды сосредоточены на основной децентрализованной инфраструктуре ИИ. Хотя я считаю, что всегда будут возможности для улучшения вычислений, обучения и уровней данных, я вижу наиболее практическое направление в инфраструктуре агентов: фреймворки, кошельки и уровни координации и репутации, которые позволяют автономным системам взаимодействовать, проводить транзакции и эволюционировать. Здесь начинается реальная интеграция Crypto x AI. По мере того как примитивы для идентификации, платежей, памяти и координации созревают, мы перейдем от изолированных агентов к постоянным, взаимосвязанным сетям агентов, которые сотрудничают, конкурируют и эволюционируют в цепочке блоков. Эти сети агентов станут основой для новых типов продуктов, опыта и организаций. Со временем я ожидаю, что это откроет полностью автономные рои агентов, управляемые криптографическими правилами, а не корпоративными API. Я ищу возможность поддержать амбициозных основателей, которые строят за годы до выхода на рынок, начиная с нуля. DMs открыты.

Мне нравится это приложение

Децентрализованный ИИ сегодня находится на том же уровне, что и DeFi и стейблкоины в 2020 году. Большинство действительно трансформирующих технологий ИИ не будут существовать в закрытых системах. Они создаются на открытых, прозрачных, децентрализованных платформах. Прорывное событие откроет путь к массовому принятию. Как приобретение Stripe компании Bridge. И тогда децентрализованный ИИ просто будет называться ИИ.

Жизнь нужно помнить задним числом, но жить вперед. -Киркегор

Культура открытого исходного кода и открытых весов в Китае, связанная с искусственным интеллектом, создают множество рычагов для экосистемы открытого исходного кода. Компании могут открыто выделять, генерировать синтетические данные и опираться на работу друг друга. В США в первую очередь закрытый подход обусловлен культурой «рва». К сожалению, это приводит к небольшому кредитному плечу. Ничем хорошим это не кончится...

LLM не могут решать задачи временных рядов. Вот почему: LLM — это мощные, универсальные инструменты. Но где-то на этом пути мы начали воспринимать их как решение для каждой проблемы. Это не так. И для моделирования временных рядов они совершенно не подходят. Давайте разберемся 👇