构建ASI

第一个支柱专注于开发和完善人工超智能所需的核心基础设施。这涉及为去中心化的AI系统创建框架，确保AI模型之间的互操作性，并促进协作开发。ASI中的AI模型旨在自主运行，从多样化的数据集中学习，并通过持续的训练进行演化。

这一支柱还强调研究和创新，以推动AI能力的边界。通过汇聚来自Fetch.ai、SingularityNET、Ocean Protocol和CUDOS等多个项目的力量，联盟加速了AGI的发展，同时保持去中心化治理和透明度。开发者、研究人员和贡献者共同努力，建设一个优先考虑公共访问和共享进步的全面AI网络。

展示应用和统一技术栈

第二个支柱专注于实际应用，并将AI模型集成到统一的技术栈中。展示实际用例对于展示去中心化AI的强大功能并鼓励更广泛的采用至关重要。ASI生态系统中的项目，如AI驱动的金融建模、个性化医疗诊断和自主供应链管理，展示了AI在不同行业中的潜力。

目标是通过提供一个一致且易于访问的框架，简化开发者和企业的AI采纳。这包括将ASI技术栈的各个组件——如数据共享协议、自治智能体和去中心化云计算——整合为一个统一的系统，支持AI应用的无缝部署。通过统一这些元素，联盟确保AI服务保持高效、可扩展，并且易于集成到去中心化生态系统中。

扩展去中心化计算

第三个支柱解决了支持日益增长的AI处理需求所需的可扩展计算资源问题。传统的集中式云服务通常存在瓶颈和高成本，限制了AI的发展。为了解决这一问题，ASI利用CUDOS的去中心化云计算基础设施，为AI项目提供按需处理能力。

扩展去中心化计算确保AI开发者拥有必要的资源来训练复杂模型、处理大规模数据集并执行实时AI应用。通过将计算任务分布到去中心化网络中，ASI提高了效率并降低了成本，同时保持了高性能水平。

亮点

• 构建ASI – 专注于开发去中心化AI基础设施和协作式AGI研究。
• 展示应用与统一技术栈 – 展示实际AI用例，通过统一的技术栈简化AI的采用。
• 扩展去中心化计算 – 通过CUDOS的去中心化云网络确保可扩展的计算资源。
• 互操作性与可扩展性 – 通过无缝的跨平台支持提升AI在各行业中的整合性。
• 协作开发 – 鼓励ASI成员和社区贡献者共同创新，推动AI的持续改进。