ASIの3つの焦点
このモジュールでは、ASIのThree Pillars of Focusを探求し、それが同盟の戦略的枠組みを定義しています。最初の柱であるBuild ASIは、協力的なAIモデルと分散型ガバナンスを通じた人工スーパーインテリジェンスの開発と強化を重視しています。Show Apps、Unify Stackは、実世界のアプリケーションの作成とAIサービス間のシームレスな相互運用性の確保に焦点を当てています。最後に、Scale Decentralized Computeは、AIオペレーションをサポートするために分散型インフラを拡張し、計算リソースへのスケーラブルで費用効果の高いアクセスを確保することを重視しています。これらの柱が連携して、ASIの努力を透明で分散化されたスケーラブルなAIエコシステムの構築に導いています。
ASIを構築する
第1の柱は、人工超知能に必要な中核インフラを開発・磨き上げることに焦点を当てています。これには、分散型AIシステムのためのフレームワークの構築、AIモデル間の相互運用性の確保、共同開発の促進が含まれます。ASI内のAIモデルは自律的に動作し、多様なデータセットから学習し、継続的なトレーニングを通じて進化するよう設計されています。
この柱は、AIの能力の限界を押し広げるための研究と革新を強調しています。Fetch.ai、SingularityNET、Ocean Protocol、CUDOSなど、複数のプロジェクトの取り組みを組み合わせることで、同盟は分散型のガバナンスと透明性を維持しながら、AGIの進歩を加速させています。開発者、研究者、貢献者が共に働き、公共のアクセスと共同の進歩を優先する包括的なAIネットワークを構築しています。
アプリを表示し、スタックを統一する
第2の柱は、現実世界のアプリケーションに焦点を当て、統合された技術スタック内でAIモデルを統合することに重点を置いています。実際のユースケースを示すことは、分散型AIの力を示し、より広範な採用を促進するために不可欠です。 AI駆動の金融モデリング、個別の医療診断、自律型サプライチェーン管理など、ASIエコシステム内のプロジェクトは、さまざまな業界でAIの可能性を示しています。
開発者や企業にとって、一貫性のあるアクセス可能なフレームワークを提供することで、AIの導入を簡素化することが目標です。これには、データ共有プロトコル、自律エージェント、分散型クラウドコンピューティングなど、ASIスタックのさまざまなコンポーネントを統合し、AIアプリケーションのシームレスな展開をサポートする包括的なシステムが含まれます。これらの要素を統一することにより、連合はAIサービスが効率的でスケーラブルであり、分散型エコシステムに簡単に統合できることを確保しています。
分散コンピュートのスケール
第3の柱は、AI処理の需要の増加をサポートするためにスケーラブルな計算リソースが必要であるという問題に取り組んでいます。従来の中央集権型のクラウドサービスは、しばしばボトルネックや高コストを引き起こし、AIの開発を制限しています。これを解決するために、ASIはCUDOSの分散型クラウドコンピューティングインフラを活用し、AIプロジェクトにオンデマンドの処理能力を提供しています。
分散型コンピューティングの拡張により、AI 開発者は複雑なモデルを訓練し、大規模なデータセットを処理し、リアルタイムの AI アプリケーションを実行するために必要なリソースを確保できます。分散型ネットワーク上でコンピューティングタスクを分散することで、ASI は効率を向上させ、コストを削減しながら高いパフォーマンスを維持します。
ハイライト
- Build ASI – 分散型AIインフラストラクチャと共同AGI研究の開発に焦点を当てています。
- アプリを表示し、スタックを統合する-実用的なAIユースケースを示し、統一されたテクノロジースタックを通じて採用を簡素化します。
- 分散コンピュートのスケール拡大 - CUDOSの分散クラウドネットワークを介したスケーラブルな計算リソースを確保します。
- 相互運用性と拡張性-シームレスなクロスプラットフォームのサポートにより、産業間でのAI統合を向上させます。
- 共同開発- ASIメンバーやコミュニティの貢献者による共同イノベーションを促し、持続的なAIの向上を図ります。
ASIの3つの焦点
このモジュールでは、ASIのThree Pillars of Focusを探求し、それが同盟の戦略的枠組みを定義しています。最初の柱であるBuild ASIは、協力的なAIモデルと分散型ガバナンスを通じた人工スーパーインテリジェンスの開発と強化を重視しています。Show Apps、Unify Stackは、実世界のアプリケーションの作成とAIサービス間のシームレスな相互運用性の確保に焦点を当てています。最後に、Scale Decentralized Computeは、AIオペレーションをサポートするために分散型インフラを拡張し、計算リソースへのスケーラブルで費用効果の高いアクセスを確保することを重視しています。これらの柱が連携して、ASIの努力を透明で分散化されたスケーラブルなAIエコシステムの構築に導いています。
ASIを構築する
第1の柱は、人工超知能に必要な中核インフラを開発・磨き上げることに焦点を当てています。これには、分散型AIシステムのためのフレームワークの構築、AIモデル間の相互運用性の確保、共同開発の促進が含まれます。ASI内のAIモデルは自律的に動作し、多様なデータセットから学習し、継続的なトレーニングを通じて進化するよう設計されています。
この柱は、AIの能力の限界を押し広げるための研究と革新を強調しています。Fetch.ai、SingularityNET、Ocean Protocol、CUDOSなど、複数のプロジェクトの取り組みを組み合わせることで、同盟は分散型のガバナンスと透明性を維持しながら、AGIの進歩を加速させています。開発者、研究者、貢献者が共に働き、公共のアクセスと共同の進歩を優先する包括的なAIネットワークを構築しています。
アプリを表示し、スタックを統一する
第2の柱は、現実世界のアプリケーションに焦点を当て、統合された技術スタック内でAIモデルを統合することに重点を置いています。実際のユースケースを示すことは、分散型AIの力を示し、より広範な採用を促進するために不可欠です。 AI駆動の金融モデリング、個別の医療診断、自律型サプライチェーン管理など、ASIエコシステム内のプロジェクトは、さまざまな業界でAIの可能性を示しています。
開発者や企業にとって、一貫性のあるアクセス可能なフレームワークを提供することで、AIの導入を簡素化することが目標です。これには、データ共有プロトコル、自律エージェント、分散型クラウドコンピューティングなど、ASIスタックのさまざまなコンポーネントを統合し、AIアプリケーションのシームレスな展開をサポートする包括的なシステムが含まれます。これらの要素を統一することにより、連合はAIサービスが効率的でスケーラブルであり、分散型エコシステムに簡単に統合できることを確保しています。
分散コンピュートのスケール
第3の柱は、AI処理の需要の増加をサポートするためにスケーラブルな計算リソースが必要であるという問題に取り組んでいます。従来の中央集権型のクラウドサービスは、しばしばボトルネックや高コストを引き起こし、AIの開発を制限しています。これを解決するために、ASIはCUDOSの分散型クラウドコンピューティングインフラを活用し、AIプロジェクトにオンデマンドの処理能力を提供しています。
分散型コンピューティングの拡張により、AI 開発者は複雑なモデルを訓練し、大規模なデータセットを処理し、リアルタイムの AI アプリケーションを実行するために必要なリソースを確保できます。分散型ネットワーク上でコンピューティングタスクを分散することで、ASI は効率を向上させ、コストを削減しながら高いパフォーマンスを維持します。
ハイライト
- Build ASI – 分散型AIインフラストラクチャと共同AGI研究の開発に焦点を当てています。
- アプリを表示し、スタックを統合する-実用的なAIユースケースを示し、統一されたテクノロジースタックを通じて採用を簡素化します。
- 分散コンピュートのスケール拡大 - CUDOSの分散クラウドネットワークを介したスケーラブルな計算リソースを確保します。
- 相互運用性と拡張性-シームレスなクロスプラットフォームのサポートにより、産業間でのAI統合を向上させます。
- 共同開発- ASIメンバーやコミュニティの貢献者による共同イノベーションを促し、持続的なAIの向上を図ります。