Fetch.ai lança o primeiro Web3 LLM para Agentic AI

A Fetch.ai revelou o seu primeiro modelo de grande linguagem (LLM) nativo da web3, o ASI-1 Mini, concebido para introduzir a inteligência artificial (IA) de agência e as tecnologias web3 a uma comunidade mais vasta. Este novo modelo de IA visa oferecer aos utilizadores a capacidade de criar e otimizar fluxos de trabalho de agentes — processos automatizados conduzidos por agentes de IA que podem executar tarefas de forma autónoma.

O ASI-1 Mini faz parte da missão contínua da Fetch.ai de melhorar a integração de inteligência artificial, blockchain e criptomoeda. A empresa, membro fundador da Artificial Superintelligence Alliance (ASI), prevê o ASI-1 Mini como uma ferramenta que democratiza o acesso a modelos de IA, oferecendo aos utilizadores novas oportunidades de investimento, formação e propriedade descentralizada dentro do ecossistema Web3. No centro deste ecossistema está o token Artificial Superintelligence Alliance, que impulsiona as interações dentro da plataforma ASI-1 Mini.

Humayun Sheikh, CEO da Fetch.ai e presidente da ASI Alliance, destacou o potencial do ASI-1 Mini, afirmando que é apenas o início. Nas próximas semanas, a empresa planeia expandir as capacidades do modelo introduzindo funcionalidades avançadas de chamada de ferramentas de agente, capacidades multimodais melhoradas e integrações mais profundas com o Web3. Estes desenvolvimentos visam impulsionar a automação agêntica, colocando a criação de valor da IA ​​​​firmemente nas mãos dos seus utilizadores — aqueles que contribuem para o seu crescimento.

Uma das principais características do ASI-1 Mini é a sua capacidade de executar operações em tempo real e de se adaptar a alterações nos fluxos de trabalho dos agentes. O modelo foi concebido para ser implementado em hardware mais pequeno, reduzindo a sobrecarga computacional e tornando-o mais acessível. Além disso, a plataforma aborda o problema do “problema da caixa negra” em todo o setor, em que os sistemas de IA fornecem resultados sem explicações transparentes de como as conclusões foram alcançadas. O design do ASI-1 Mini incorpora raciocínio em várias etapas e a capacidade de fazer correções em tempo real, aumentando assim a transparência e a colaboração inteligente dentro dos sistemas de IA.

O problema da caixa negra é particularmente preocupante em áreas como a saúde, onde os modelos de IA podem fornecer importantes insights (por exemplo, os riscos associados a uma doença) sem explicar claramente como chegaram a estas conclusões. O ASI-1 Mini da Fetch.ai procura resolver este problema oferecendo insights mais claros e permitindo uma tomada de decisão mais colaborativa e transparente nas aplicações de IA.

Em síntese, a introdução do ASI-1 Mini pela Fetch.ai marca um passo significativo na intersecção da IA, blockchain e Web3. Ao reduzir as barreiras computacionais e abordar a opacidade na tomada de decisões de IA, a plataforma visa tornar a IA mais acessível, transparente e colaborativa, ao mesmo tempo que faz avançar o desenvolvimento de IA de agentes no espaço Web3.