Fetch.ai lance le premier LLM Web3 pour Agentic AI

Fetch.ai a dévoilé son premier modèle de langage étendu (LLM) natif du Web3, ASI-1 Mini, conçu pour présenter l’intelligence artificielle (IA) agentique et les technologies Web3 à une communauté plus large. Ce nouveau modèle d’IA vise à offrir aux utilisateurs la possibilité de créer et d’optimiser des flux de travail agentiques, des processus automatisés pilotés par des agents IA capables d’exécuter des tâches de manière autonome.

L’ASI-1 Mini fait partie de la mission continue de Fetch.ai visant à améliorer l’intégration de l’intelligence artificielle, de la blockchain et de la cryptomonnaie. La société, membre fondateur de l’Artificial Superintelligence Alliance (ASI), envisage ASI-1 Mini comme un outil qui démocratise l’accès aux modèles d’IA, offrant aux utilisateurs de nouvelles opportunités d’investissement, de formation et de propriété décentralisée au sein de l’écosystème Web3. Au cœur de cet écosystème se trouve le jeton Artificial Superintelligence Alliance, qui alimente les interactions au sein de la plateforme ASI-1 Mini.

Humayun Sheikh, PDG de Fetch.ai et président de l’ASI Alliance, a souligné le potentiel de l’ASI-1 Mini, affirmant que ce n’était qu’un début. Au cours des prochaines semaines, la société prévoit d’étendre les capacités du modèle en introduisant des fonctionnalités avancées d’appel d’outils agentiques, des capacités multimodales améliorées et des intégrations Web3 plus approfondies. Ces développements visent à favoriser l’automatisation agentique, en plaçant la création de valeur de l’IA fermement entre les mains de ses utilisateurs, ceux qui contribuent à sa croissance.

L’une des principales caractéristiques d’ASI-1 Mini est sa capacité à exécuter des opérations en temps réel et à s’adapter aux changements au sein des flux de travail des agents. Le modèle a été conçu pour être déployé sur du matériel plus petit, réduisant ainsi la charge de calcul et le rendant plus accessible. En outre, la plateforme répond au problème du « problème de la boîte noire » qui touche l’ensemble du secteur : les systèmes d’IA fournissent des résultats sans explications transparentes sur la manière dont les conclusions ont été tirées. La conception d’ASI-1 Mini intègre un raisonnement en plusieurs étapes et la possibilité d’effectuer des corrections en temps réel, améliorant ainsi la transparence et la collaboration intelligente au sein des systèmes d’IA.

Le problème de la boîte noire est particulièrement préoccupant dans des domaines comme la santé, où les modèles d’IA peuvent fournir des informations importantes (par exemple, les risques associés à une maladie) sans expliquer clairement comment ils sont arrivés à ces conclusions. L’ASI-1 Mini de Fetch.ai cherche à résoudre ce problème en offrant des informations plus claires et en permettant une prise de décision plus collaborative et transparente dans les applications d’IA.

En résumé, l’introduction d’ASI-1 Mini par Fetch.ai marque une avancée significative dans l’intersection de l’IA, de la blockchain et du Web3. En réduisant les barrières informatiques et en s’attaquant à l’opacité de la prise de décision de l’IA, la plateforme vise à rendre l’IA plus accessible, transparente et collaborative tout en faisant progresser le développement de l’IA agentique dans l’espace Web3.