Wow - đã có hơn 100 trợ lý AI được đào tạo trong BlockAssist trên @gensynai. Hoàn toàn dựa trên gameplay của người dùng.

Hầu hết các pipeline RL đào tạo một tác nhân hoàn toàn mới cho mỗi nhiệm vụ, tiêu tốn một lượng lớn dữ liệu và tính toán, và sau đó vứt bỏ những trọng số đã học khi bạn chuyển đổi môi trường. Tại sao lại đào tạo AI một lần khi nó có thể học mãi mãi? BlockAssist của Gensyn chứng minh RL liên tục phi tập trung trong một ứng dụng trực tiếp, một người bạn AI trong Minecraft, học từ cách chơi của bạn trên thiết bị của bạn và sau đó cải thiện một cách tập thể thông qua một đàn tính toán không cần phép. Ngược lại, hầu hết các mô hình lớn được tinh chỉnh với phản hồi của con người hoặc các tập dữ liệu gán nhãn khổng lồ trong một pipeline tập trung. Ngược lại, BlockAssist đảo ngược kịch bản. Việc học diễn ra từ chính luồng gameplay của từng người dùng, liên tục và riêng tư. - Đầu tiên, nó loại bỏ sự phụ thuộc vào các phiên đào tạo offline khổng lồ cho mỗi khả năng mới. Mô hình tự tinh chỉnh ngay lập tức. - Nó cũng mang tính cá nhân hóa: BlockAssist của tôi có thể phát triển các kỹ năng khác với của bạn vì chúng tôi mỗi người đều đào tạo nó trên gameplay của riêng mình. Chúng tôi thực sự đang crowdsourcing cải tiến AI theo cách mà quy mô với người dùng, điều này rất khác biệt so với việc tinh chỉnh AI tập trung. Ngoài ra, chúng tôi nổi tiếng (đặc biệt trong crypto) nói về cơ sở hạ tầng và tiềm năng của nó, nhưng Gensyn đang chứng minh điều đó với một ứng dụng thực tế. BlockAssist là một cột mốc quan trọng cho thấy những gì có thể xảy ra khi RL, học liên tục và cơ sở hạ tầng phi tập trung kết hợp với nhau.

Có quá nhiều sự kiện bên lề SBC nhưng không có sự kiện nào ở @ViksChaat...

Các công ty trong danh mục đầu tư của chúng tôi khởi động Ngày AI tại SBC 💪🏾

AI là sự chuyển mình mạnh mẽ nhất của thời đại chúng ta, nhưng nó đang bị định hình bởi một nhóm nhỏ các công ty đang chạy đua để kiểm soát mọi lớp của hệ thống: tính toán, dữ liệu, mô hình và phân phối. Tôi tin rằng tương lai của AI không nên bị độc quyền, và rằng những hệ thống biến đổi nhất sẽ được xây dựng trên cơ sở hạ tầng mở, phi tập trung. Các tác nhân AI đang trở thành những người tham gia tích cực trong phần mềm, và họ cần những môi trường nơi họ có thể nắm giữ tài sản, tuân theo quy tắc và giao dịch. Các blockchain, hiện nay nhanh chóng, rẻ và đủ biểu cảm để hỗ trợ cơ sở hạ tầng AI thực sự, cung cấp nền tảng đó. Phi tập trung, trung lập đáng tin cậy và thuộc về người dùng, chúng cung cấp chính xác những gì các hệ thống AI hiện nay thiếu. Và lần đầu tiên, chúng đã sẵn sàng. Chỉ một năm trước, việc đào tạo phi tập trung đã bị bác bỏ là không khả thi về mặt kỹ thuật, ngay cả bởi các nhà nghiên cứu AI hàng đầu. Nhưng những nghiên cứu đột phá như OpenDiLoCo @PrimeIntellect, DeMo @NousResearch và Protocol Models @PluralisHQ đang lật ngược giả định đó. Lần đầu tiên, việc đào tạo AI hiệu suất cao không chỉ khả thi trên các mạng phi tập trung - mà nó đang hoạt động. Các đội ngũ xuất sắc đang tập trung vào cơ sở hạ tầng AI phi tập trung cốt lõi. Trong khi tôi tin rằng sẽ luôn có cơ hội trong việc cải thiện các lớp tính toán, đào tạo và dữ liệu, tôi thấy khe hở thực tiễn nhất trong cơ sở hạ tầng tác nhân: các khung, ví, và các lớp phối hợp và danh tiếng cho phép các hệ thống tự động tương tác, giao dịch và phát triển. Đây là nơi mà ngăn xếp Crypto x AI bắt đầu trở nên thực tế. Khi các nguyên tắc cho danh tính, thanh toán, bộ nhớ và phối hợp trưởng thành, chúng ta sẽ chuyển từ các tác nhân cô lập sang các mạng tác nhân liên kết, hợp tác, cạnh tranh và phát triển trên chuỗi. Những mạng tác nhân này sẽ trở thành nền tảng cho các loại sản phẩm, trải nghiệm và tổ chức mới. Theo thời gian, tôi mong đợi điều này sẽ mở khóa các đàn tác nhân hoàn toàn tự động, được quản lý bởi các quy tắc mật mã, không phải API của các công ty. Tôi đang tìm kiếm để hỗ trợ những người sáng lập đầy tham vọng, chưa có sản phẩm, những người đang xây dựng trước nhiều năm so với thị trường, bắt đầu từ ngày đầu tiên. DMs mở.

Tôi thích ứng dụng này

AI phi tập trung ngày nay giống như DeFi và stablecoin vào khoảng năm 2020. Hầu hết các công nghệ AI thực sự mang tính chuyển đổi sẽ không tồn tại trong các hệ thống khép kín. Nó đang được xây dựng trên các nền tảng mở, minh bạch và phi tập trung. Một sự kiện đột phá sẽ mở đường cho việc áp dụng chính thống. Giống như việc Stripe mua lại Bridge. Và sau đó AI phi tập trung sẽ chỉ được gọi là AI.

Cuộc sống phải được nhớ lại từ phía sau, nhưng sống về phía trước. -Kierkegaard

Văn hóa mã nguồn mở và trọng số mở của Trung Quốc xung quanh AI đang tạo ra rất nhiều lợi thế cho hệ sinh thái mã nguồn mở. Các công ty có thể công khai chưng cất, tạo ra dữ liệu tổng hợp và xây dựng dựa trên công việc của nhau. Cách tiếp cận chủ yếu là đóng kín ở Mỹ được thúc đẩy bởi văn hóa "moat". Thật không may, điều này dẫn đến ít lợi thế. Nó sẽ không kết thúc tốt đẹp...

Các LLM không thể giải quyết chuỗi thời gian. Đây là lý do: Các LLM là những công cụ mạnh mẽ, đa năng. Nhưng ở một thời điểm nào đó, chúng ta đã bắt đầu coi chúng như là câu trả lời cho mọi vấn đề. Chúng không phải. Và đối với mô hình chuỗi thời gian, chúng hoàn toàn là công cụ sai. Hãy cùng tìm hiểu 👇