تحالف ASI يكشف عن ‘ASI: Train’ بموديل كورتيكس للروبوتات المستوحاة من الدماغ بقيمة 100 مليون دولار – اكتشف التفاصيل!

أطلقت تحالف الذكاء الاصطناعي المتفوق (ASI) برنامجًا جديدًا يحمل اسم ASI: Train يركز على تطوير نماذج ذكاء اصطناعي خاصة بالمجالات المختلفة. يبدأ هذا المبادرة مع تقديم نموذج Cortex، وهو نموذج روبوتي مستوحى من الدماغ بقيمة 100 مليون دولار يهدف إلى تعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الواقعية.

ووفقًا لتصريح في 26 نوفمبر، يستهدف البرنامج التحديات المعقدة عبر مختلف الصناعات مثل العلوم والطب والروبوتات. النماذج اللغوية الكبيرة الحالية (LLMs) تبرع في المهام العامة لكنها تواجه صعوبات مع الاحتياجات المتخصصة للصناعات.

من المتوقع أن تقدم نماذج الذكاء الاصطناعي دقة وكفاءة وصلة أكبر للمهام المتخصصة مقارنة بالنماذج اللغوية ذات الأغراض العامة (LLMs).

من خلال هذه المنصة، يمكن للباحثين والمستثمرين وأعضاء المجتمع المشاركة في نجاح تطوير الذكاء الاصطناعي ودعمه من خلال إطار لامركزي.

يمكن للمستخدمين رهن رمز FET للحصول على ملكية نماذج الذكاء الاصطناعي ضمن هيكل يشبه منظمات DAO، مما يجعل الأصول قابلة للتداول في الأسواق الثانوية. ستفتح ASI: Train أمام فرص الرهن للمستثمرين في منتصف ديسمبر، مما يتيح المشاركة في تطوير النموذج ونجاحه.

من المتوقع أن يبدأ أول نموذج Cortex تدريبه في ديسمبر ويمر بفترة تدريب تمتد من 12 إلى 14 أسبوعًا باستخدام موارد الحوسبة من وحدات معالجة الرسوميات (GPU).

يتوقع أن يحقق النموذج إيرادات سنوية تزيد عن 10 ملايين دولار من العملاء، بما في ذلك المؤسسات التعليمية وشركات المستودعات والشركات الناشئة في مجال الروبوتات والشركاء الصناعيين.

يخطط تحالف ASI لتوسيع محفظته مع إضافة نماذج ذكاء اصطناعي في قطاعات التكنولوجيا البيولوجية، تكنولوجيا الكم، تكنولوجيا الفضاء، وعلوم المواد.

الأسئلة الشائعة

• ما هو برنامج ASI: Train؟

  برنامج ASI: Train هو مبادرة لتحالف الذكاء الاصطناعي المتفوق تركز على تطوير نماذج ذكاء اصطناعي خاصة بالمجالات المختلفة لتعزيز الكفاءة والدقة.

• كيف يمكن للمستخدمين الاستفادة من ASI: Train؟

  يمكن للمستخدمين رهن رمز FET للمشاركة في ملكية نماذج الذكاء الاصطناعي والمشاركة في تطويرها وربحيتها ضمن هيكل مشابه لمنظمات DAO.

• ما هي خطة تحالف ASI المستقبلية؟

  تحالف ASI يخطط لتوسيع محفظته بإضافة نماذج ذكاء اصطناعي جديدة في مجالات التكنولوجيا البيولوجية، تكنولوجيا الكم، تكنولوجيا الفضاء، وعلوم المواد.