Fetch.ai enthüllt ASI-1 Mini – das erste KI-Modell im Web3
- Fetch.ai stellt ASI-1 Mini vor, das erste Web3-fokussierte Large Language Model, der für agentenbasierte KI-Workflows mit optimierten Argumentationsmodi entwickelt wurde.
- Fetch.ai kooperiert mit Zus Network um die KI-Modelle zu verbessern und Entwicklern die Trainingsdaten-Speicherung ohne kostspielige Drittanbieterdienste zu ermöglichen.
Mit der Einführung des ASI-1 Mini von Fetch.ai hat der Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) eine neue Ära erreicht. Dabei handelt es sich nicht nur um ein gewöhnliches Sprachmodell, sondern um das erste, das speziell für Web3 entwickelt wurde. Durch die Verwendung einer auf künstlicher Intelligenz basierenden Methodik bietet ASI-1 Mini eine neue Möglichkeit, Daten zu verarbeiten und verschiedene Aufgaben effektiver zu erledigen.
🚨JUST IN: @FETCH_AI INTRODUCES ASI-1 MINI: WORLD’S FIRST WEB3 LLM DESIGNED FOR AGENTIC AI
— BSCN Headlines (@BSCNheadlines) February 25, 2025
ASI-1 Mini: KI-Hochleistung ohne hohe Kosten
Der ASI-1 Mini benötigt weniger Hardware als andere große Modelle künstlicher Intelligenz. Jeder kann es daher nutzen, ohne auf teure Server angewiesen zu sein. Seine Leistung kann mit der von Spitzenmodellen der künstlichen Intelligenz konkurrieren, auch wenn er klein ist.
Viele Projekte, die künstliche Intelligenz nutzen wollen, ohne die laufenden Kosten zu erhöhen, können hier eine Lösung finden.
Vier Argumentationsmodi kennzeichnen auch dieses Modell: Multi-Step, Complete, Optimized und Short Reasoning. Das bedeutet, dass eine künstliche Intelligenz je nach Schwierigkeitsgrad der Aufgabe ihren Denkansatz ändern kann. ASI-1 Mini kann umso tiefer in die Analyse einsteigen, je schwieriger die Aufgabe ist.
AI und Web3: Die Kombination der Zukunft
ASI-1 Mini soll sich in das Web3-Ökosystem einfügen. Nutzer dieser Technologie können sicher und ohne Zwischenhändler mit künstlicher Intelligenz interagieren. Jede Person hat somit die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Bots der künstlichen Intelligenz.
Parallel zu dieser Entwicklung entwickelt Fetch.ai auch Agentverse weiter, einen dezentralen KI-Marktplatz. Einem früheren CNF-Bericht zufolge wurde Agentverse v0.33 mit mehreren Verbesserungen veröffentlicht, darunter erweiterte Suchfilter, die es den Nutzern erleichtern, nach KI-Agenten auf der Grundlage bestimmter Kategorien zu suchen. Dieses Update bietet eine intuitivere und effizientere Erfahrung bei der Verwaltung von KI im Web3-Ökosystem.
Fetch.ai und Zus Network: Verbesserung der KI-Speicherung
Neben der Vorstellung von ASI-1 Mini hat sich Fetch.ai mit Zus Network zusammengetan , um die Hot Plus-Speicherkapazität zu maximieren. Diese Kooperation zielt darauf ab, die Dokumentation von KI-basierten Speichersystemen zu erhöhen, die Preise zu senken und die Effizienz von Speichersystemen zu steigern.
Im Rahmen dieser Partnerschaft wird Zus Network den Fetch.ai-Entwicklern speziell dafür vorgesehenen Speicher anbieten. Später wird jeder Kunde seinen eigenen Speicher haben, um Trainingsdaten und Modelle der künstlichen Intelligenz zu speichern. Dies hilft den Nutzern, ihre Modelle zu kontrollieren, ohne auf teuren externen Speicher angewiesen zu sein.
FET-Preisbewegung
Unter den verschiedenen Entwicklungen, die Fetch.ai durchführt, ist der Preis des FET-Tokens wirklich unter Druck. Zum Zeitpunkt des Redaktionsschlusses wird FET bei etwa $0,6550 gehandelt, was einem Rückgang von 10,36 % in den letzten 7 Tagen entspricht. Angesichts der anhaltenden Unklarheit im KI- und Kryptosektor ist auch die Marktkapitalisierung unter die Marke von 1,6 Mrd. $ gefallen.
Dennoch scheint die Zukunft dieser Technologie angesichts der verschiedenen Innovationen von Fetch.ai vielversprechend. Da die Unterstützung für Web3-basierte künstliche Intelligenz immer weiter zunimmt, könnte der ASI-1 Mini das Geheimnis für die vollständige Verwirklichung dezentraler künstlicher Intelligenz sein.
Haftungsausschluss: Der Inhalt dieses Artikels gibt ausschließlich die Meinung des Autors wieder und repräsentiert nicht die Plattform in irgendeiner Form. Dieser Artikel ist nicht dazu gedacht, als Referenz für Investitionsentscheidungen zu dienen.
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