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人工知能モデル

DeAgentAIコミュニティは、フィードバックメカニズムに基づく初の分散型人工知能モデルAlphaXを発表しました。

ChainCatcher のメッセージ、分散型人工知能エージェント分野のリーダー DeAgentAI が、そのコミュニティで初の DeAgentAI フィードバックトレーニングメカニズムに基づくモデル ------ AlphaX を発表しました。DeAgentAI は Web3 初の AI フィードバックメカニズムインセンティブプロトコルであり、フィードバックメカニズムとトレーニングプロセスを密接に結びつけ、初めて Proof of Insight の理念を実現し、大規模モデルがさまざまな細分化されたシーンで迅速に実現する課題を解決することを目指しています。AlphaX はカーネギーメロン大学、カリフォルニア大学ロサンゼルス校、ニューヨーク州立大学などのトップ学術機関からの AI チームによって開発され、ベータテスト段階で業界のリーダーやトレーダーから広く認識されています。ユーザーは AlphaX を利用して DeAgentAI が独自に開発した AI モデルによる BTC と ETH の価格予測信号を取得でき、信じるかどうかを選択することでモデルにフィードバックを行い、チームのモデルトレーニングにさらなるパラメータを提供します。AlphaX の市場化を促進するために、DeAgentAI は Bitlayer、KiloEx、oooo などの複数のエコシステムパートナーと戦略的提携を結び、共同でマーケティング活動を行っています。さらに、DeAgentAI は 100 万 USDT のインセンティブプログラムを発表し、ユーザーは DeAgentAI が AA's Dog 活動シーズンのために準備した 2,000 万トークンを分け合う機会があります。DeAgentAI は今年、600 万ドルの資金調達に成功し、9 月には B2Network などの十数の主要プロジェクトと連携してエコシステム共同イベント GUESS2049 を開催し、累計 30 万ユーザーが 44 万件以上のオンチェーン取引を行いました。

Anthropicは人工知能モデルネットワークを通じて企業の効率的な階層構造を開発しています。

ChainCatcher のメッセージによると、人工知能会社 Anthropic の CEO ダリオ・アモデイは、人工知能の未来はロボットの反乱よりも企業構造の最適化に関わる可能性が高いと述べています。アモデイは最近、Econ 102 ポッドキャストで人工知能の未来についてインタビューを受け、人工知能の軍事利用や人間の労働者がより効率的な機械に置き換えられることなど、さまざまな側面に触れました。アモデイは、人工知能モデルネットワークを通じて効率的な階層構造を開発する社内の取り組みについて語りました。同社の現在の考えは、特定のタスクをネットワークで完了できる人工知能の群れのアイデアに関連しているようです。基本的な前提は「大モデルが小モデルを編成する」ということになります。アモデイは、より大きなモデルが数百のより小さく、より速く、より効率的なモデルを作成してタスクを実行することになると補足しました。アモデイは、工蜂が女王蜂を支えるという類推を用いましたが、彼が描写したものは典型的な企業インフラストラクチャに非常に似ています。この設計の利点は、各レベルの最終ユーザーがシンプルなユーザーインターフェースを通じて必要な特定の機能にアクセスできることを意味する可能性があると指摘しています。
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