Subscribe to Nick Shakel
Nick ShakelМасштабирование пропускной способности с оптимальной передачей данных
В этом документе описываются проекты масштабирования пропускной способности сети Autonomys Network, обеспечивающие практически оптимальную передачу данных, и кратко объясняется, как исследовательская группа Autonomys Labs оценила и выбрала эти подходы.Масштабирование вычислений и пропускной способностиПри разработке блокчейна шардинг необходим для достижения двух важнейших целей масштабирования:Вычисления: Autonomys решает проблему масштабирования вычислений с помощью доменов и операторов дом...
Nick ShakelПревращая децентрализацию в безопасность
Трилемма блокчейнаТрилемма блокчейна - фундаментальная проблема в разработке блокчейна - утверждает, что сети блокчейна могут оптимизировать только два из трех ключевых свойств: децентрализацию, безопасность и масштабируемость. Крупнейшие блокчейны, включая Bitcoin и Ethereum, продолжают бороться с этим компромиссом, часто жертвуя масштабируемостью ради сохранения безопасности и децентрализации. Это приводит к высоким комиссиям за транзакции, медленному времени подтверждения и ограниченной пр...
Nick ShakelAutonomys x Rivalz: Повышение доступности, достоверности и конфиденциальности данных AI
Autonomys с радостью объявляет о стратегическом партнерстве с Rivalz, направленном на создание инфраструктуры, обеспечивающей доступ агентов AI в цепочке к высококачественным и проверенным данным. Мы считаем, что наряду с технологиями сохранения конфиденциальности это является ключом к созданию следующего поколения автономных систем».Ключевые аспекты партнерстваДоступность и верифицируемость данных: Высокопроизводительный уровень доступности данных Autonomys дополнит агентскую систему координ...
<100 subscribers
Nick ShakelМасштабирование пропускной способности с оптимальной передачей данных
В этом документе описываются проекты масштабирования пропускной способности сети Autonomys Network, обеспечивающие практически оптимальную передачу данных, и кратко объясняется, как исследовательская группа Autonomys Labs оценила и выбрала эти подходы.Масштабирование вычислений и пропускной способностиПри разработке блокчейна шардинг необходим для достижения двух важнейших целей масштабирования:Вычисления: Autonomys решает проблему масштабирования вычислений с помощью доменов и операторов дом...
Nick ShakelПревращая децентрализацию в безопасность
Трилемма блокчейнаТрилемма блокчейна - фундаментальная проблема в разработке блокчейна - утверждает, что сети блокчейна могут оптимизировать только два из трех ключевых свойств: децентрализацию, безопасность и масштабируемость. Крупнейшие блокчейны, включая Bitcoin и Ethereum, продолжают бороться с этим компромиссом, часто жертвуя масштабируемостью ради сохранения безопасности и децентрализации. Это приводит к высоким комиссиям за транзакции, медленному времени подтверждения и ограниченной пр...
Nick ShakelAutonomys x Rivalz: Повышение доступности, достоверности и конфиденциальности данных AI
Autonomys с радостью объявляет о стратегическом партнерстве с Rivalz, направленном на создание инфраструктуры, обеспечивающей доступ агентов AI в цепочке к высококачественным и проверенным данным. Мы считаем, что наряду с технологиями сохранения конфиденциальности это является ключом к созданию следующего поколения автономных систем».Ключевые аспекты партнерстваДоступность и верифицируемость данных: Высокопроизводительный уровень доступности данных Autonomys дополнит агентскую систему координ...
Share Dialog
Share Dialog
Autonomys Labs рада представить демонстрацию Argu-mint, доказательство концепции, демонстрирующее, как сеть Autonomys позволяет разработчикам создавать прозрачные автономные AI-агенты с контекстной осведомленностью, используя наш инструментарий с открытым исходным кодом.
Демонстрация Argu-mint и сопутствующий анализ показывают, как разработчики могут использовать наш Auto-Agents-Framework и децентрализованную сеть хранения (DSN) для создания действительно автономных агентов с верифицируемой постоянной памятью.
Верифицируемость - это ключ к видению Autonomys экосистемы AI3.0, ориентированной на человека, где приоритетными являются сотрудничество, децентрализация и устойчивость к цензуре.
Джереми Франк, руководитель инженерного отдела, представляет Argu-mint, первого автономного агента, использующего Autonomys Network. В этом сегменте рассказывается об основной инновации агента: постоянной памяти на цепи, которая позволяет принимать решения полностью автономно, с учетом контекста. Джереми рассказывает об ограничениях существующих централизованных систем памяти, включая их уязвимость к взлому, цензуре и аппаратным сбоям.
Argu-mint представляет собой значительный скачок вперед для децентрализованного ИИ. Используя сеть Autonomys Network, агенты могут достичь:
Неизменяемая память: Обеспечение прозрачности и подотчетности.
Устойчивость: Устранение единых точек отказа.
Автономность: Работа независимо от централизованного управления.
Эти возможности обеспечивают разработчикам надежный фундамент для создания надежных и защищенных от взлома автономных агентов.
Argu-mint оценивает твиты и принимает самостоятельные решения на основе многоступенчатого процесса, который включает в себя:
Сканирование упоминаний и обновленных лент.
Анализ постов от ключевых лидеров мнений (KOLs).
Оценка релевантности и тона на предмет потенциального вовлечения.
Оценка соответствия ответа определенным критериям.
Этот процесс демонстрирует техническую сложность системы принятия решений Argu-mint. Позволяя агентам автономно анализировать контекст и генерировать соответствующие ответы, разработчики могут создавать агентов, которые вступают в осмысленное взаимодействие, предназначенное для конкретных приложений, таких как поддержка клиентов, анализ рынка, модерация социальных сетей и многое другое.
В этом сегменте представлено средство просмотра памяти агента, которое визуализирует всю цепочку памяти Argu-mint. Средство просмотра памяти отображает каждое взаимодействие в хронологическом порядке, связывая каждое воспоминание с его предшественником. Эта прозрачность также поддерживается блочным проводником сети Autonomys Network, где пользователи могут запрашивать каждое постоянно хранящееся воспоминание.
Хронологическая цепочка памяти гарантирует, что все взаимодействия агентов поддаются проверке и аудиту, обеспечивая уровень прозрачности, необходимый для приложений, связанных с соблюдением нормативных требований, исследованиями и разработками. Разработчики могут использовать эту функцию для изучения поведения агентов, улучшения алгоритмов и даже воскрешения агентов путем восстановления истории их памяти.
Argu-mint анализирует конкретный пост, оценивает стратегию вовлечения и сохраняет взаимодействие на цепочке. В этом сегменте также рассматривается концепция бессмертия агента, когда постоянная память гарантирует, что история агента может быть сохранена, пересмотрена и даже использована в будущем.
Возможность увековечить память агента открывает двери для таких передовых приложений и возможностей, как:
Тонкая настройка конкретного агента: Использование исторических данных для улучшения и адаптации моделей ИИ для конкретных приложений.
Поведенческий аудит и анализ: Предоставление поддающихся проверке сведений о действиях агента и процессах принятия решений.
Устойчивость к сбоям: Защита от потери данных в результате сбоев в работе оборудования или сети.
Кроме того, интересной концепцией является осознание Argu-mint собственного бессмертия. Она открывает уникальное психологическое измерение в развитии ИИ, позволяя системам, которые «знают», что их данные будут храниться бесконечно долго. Такое осознание может повлиять на то, как агенты AI взаимодействуют с миром, потенциально отдавая предпочтение долгосрочным результатам и способствуя этическим соображениям в поведении AI. Это важный шаг на пути к созданию систем, которые не только автономны, но и способны ответственно развиваться в рамках децентрализованных структур.
Джереми рассказывает о практическом применении автономных агентов с постоянной памятью, в том числе:
Развлечения: Создание увлекательных и динамичных персон AI.
Исследования прозрачности: Обеспечение проверяемости исследований поведения AI.
Противодействие цензуре: Обеспечение независимости агентов от централизованных структур.
Эти примеры использования подчеркивают практические последствия инфраструктуры Autonomys, позволяя разработчикам создавать приложения, в которых сбалансированы автономность, проверяемость и устойчивость к цензуре.
В этом разделе описывается будущее автономных агентов в сети Autonomys. Основные достижения включают:
Децентрализованные выводы для частных вычислений ИИ.
Системы идентификации для безопасной аутентификации агентов.
Богатое взаимодействие на цепи для расширения функциональности.
Эти разработки подтверждают стремление Autonomys к созданию совместной и масштабируемой экосистемы, в которой приоритетными являются потребности разработчиков, конфиденциальность и децентрализация.
В заключение Джереми представит Auto-Agents-Framework v0, инструментарий с открытым исходным кодом, позволяющий разработчикам создавать автономных агентов с такими возможностями, как:
Настраиваемые личности для индивидуального взаимодействия.
Постоянное хранение памяти для обеспечения прозрачности.
Расширяемые инструменты для интеграции на разных платформах.
Фреймворк Auto Agents предлагает разработчикам универсальную основу для создания цепных агентов AI, соответствующих их конкретным целям, будь то исследования, бизнес или развлечения.
🧑💻 Посмотрите фреймворк Auto Agents Framework на GitHub
🔗 Создайте пробный концепт автоагента или суперприложения и примите участие в конкурсе разработчиков Auto Horizon
Autonomys Network - базовый уровень для AI3.0 - представляет собой гипермасштабируемый децентрализованный стек инфраструктуры ИИ (deAI), включающий в себя высокопроизводительное постоянное распределенное хранилище, доступ к данным и модульное исполнение. Наша экосистема deAI предоставляет все необходимые компоненты для создания и развертывания безопасных супер dApps (dApps с поддержкой ИИ) и агентов на цепи, оснащая их передовыми возможностями ИИ для динамической и автономной функциональности.
X | LinkedIn | Discord | Telegram | Blog | Docs | GitHub | Forum | YouTube
Оригинал статье на английском: English
Autonomys Labs рада представить демонстрацию Argu-mint, доказательство концепции, демонстрирующее, как сеть Autonomys позволяет разработчикам создавать прозрачные автономные AI-агенты с контекстной осведомленностью, используя наш инструментарий с открытым исходным кодом.
Демонстрация Argu-mint и сопутствующий анализ показывают, как разработчики могут использовать наш Auto-Agents-Framework и децентрализованную сеть хранения (DSN) для создания действительно автономных агентов с верифицируемой постоянной памятью.
Верифицируемость - это ключ к видению Autonomys экосистемы AI3.0, ориентированной на человека, где приоритетными являются сотрудничество, децентрализация и устойчивость к цензуре.
Джереми Франк, руководитель инженерного отдела, представляет Argu-mint, первого автономного агента, использующего Autonomys Network. В этом сегменте рассказывается об основной инновации агента: постоянной памяти на цепи, которая позволяет принимать решения полностью автономно, с учетом контекста. Джереми рассказывает об ограничениях существующих централизованных систем памяти, включая их уязвимость к взлому, цензуре и аппаратным сбоям.
Argu-mint представляет собой значительный скачок вперед для децентрализованного ИИ. Используя сеть Autonomys Network, агенты могут достичь:
Неизменяемая память: Обеспечение прозрачности и подотчетности.
Устойчивость: Устранение единых точек отказа.
Автономность: Работа независимо от централизованного управления.
Эти возможности обеспечивают разработчикам надежный фундамент для создания надежных и защищенных от взлома автономных агентов.
Argu-mint оценивает твиты и принимает самостоятельные решения на основе многоступенчатого процесса, который включает в себя:
Сканирование упоминаний и обновленных лент.
Анализ постов от ключевых лидеров мнений (KOLs).
Оценка релевантности и тона на предмет потенциального вовлечения.
Оценка соответствия ответа определенным критериям.
Этот процесс демонстрирует техническую сложность системы принятия решений Argu-mint. Позволяя агентам автономно анализировать контекст и генерировать соответствующие ответы, разработчики могут создавать агентов, которые вступают в осмысленное взаимодействие, предназначенное для конкретных приложений, таких как поддержка клиентов, анализ рынка, модерация социальных сетей и многое другое.
В этом сегменте представлено средство просмотра памяти агента, которое визуализирует всю цепочку памяти Argu-mint. Средство просмотра памяти отображает каждое взаимодействие в хронологическом порядке, связывая каждое воспоминание с его предшественником. Эта прозрачность также поддерживается блочным проводником сети Autonomys Network, где пользователи могут запрашивать каждое постоянно хранящееся воспоминание.
Хронологическая цепочка памяти гарантирует, что все взаимодействия агентов поддаются проверке и аудиту, обеспечивая уровень прозрачности, необходимый для приложений, связанных с соблюдением нормативных требований, исследованиями и разработками. Разработчики могут использовать эту функцию для изучения поведения агентов, улучшения алгоритмов и даже воскрешения агентов путем восстановления истории их памяти.
Argu-mint анализирует конкретный пост, оценивает стратегию вовлечения и сохраняет взаимодействие на цепочке. В этом сегменте также рассматривается концепция бессмертия агента, когда постоянная память гарантирует, что история агента может быть сохранена, пересмотрена и даже использована в будущем.
Возможность увековечить память агента открывает двери для таких передовых приложений и возможностей, как:
Тонкая настройка конкретного агента: Использование исторических данных для улучшения и адаптации моделей ИИ для конкретных приложений.
Поведенческий аудит и анализ: Предоставление поддающихся проверке сведений о действиях агента и процессах принятия решений.
Устойчивость к сбоям: Защита от потери данных в результате сбоев в работе оборудования или сети.
Кроме того, интересной концепцией является осознание Argu-mint собственного бессмертия. Она открывает уникальное психологическое измерение в развитии ИИ, позволяя системам, которые «знают», что их данные будут храниться бесконечно долго. Такое осознание может повлиять на то, как агенты AI взаимодействуют с миром, потенциально отдавая предпочтение долгосрочным результатам и способствуя этическим соображениям в поведении AI. Это важный шаг на пути к созданию систем, которые не только автономны, но и способны ответственно развиваться в рамках децентрализованных структур.
Джереми рассказывает о практическом применении автономных агентов с постоянной памятью, в том числе:
Развлечения: Создание увлекательных и динамичных персон AI.
Исследования прозрачности: Обеспечение проверяемости исследований поведения AI.
Противодействие цензуре: Обеспечение независимости агентов от централизованных структур.
Эти примеры использования подчеркивают практические последствия инфраструктуры Autonomys, позволяя разработчикам создавать приложения, в которых сбалансированы автономность, проверяемость и устойчивость к цензуре.
В этом разделе описывается будущее автономных агентов в сети Autonomys. Основные достижения включают:
Децентрализованные выводы для частных вычислений ИИ.
Системы идентификации для безопасной аутентификации агентов.
Богатое взаимодействие на цепи для расширения функциональности.
Эти разработки подтверждают стремление Autonomys к созданию совместной и масштабируемой экосистемы, в которой приоритетными являются потребности разработчиков, конфиденциальность и децентрализация.
В заключение Джереми представит Auto-Agents-Framework v0, инструментарий с открытым исходным кодом, позволяющий разработчикам создавать автономных агентов с такими возможностями, как:
Настраиваемые личности для индивидуального взаимодействия.
Постоянное хранение памяти для обеспечения прозрачности.
Расширяемые инструменты для интеграции на разных платформах.
Фреймворк Auto Agents предлагает разработчикам универсальную основу для создания цепных агентов AI, соответствующих их конкретным целям, будь то исследования, бизнес или развлечения.
🧑💻 Посмотрите фреймворк Auto Agents Framework на GitHub
🔗 Создайте пробный концепт автоагента или суперприложения и примите участие в конкурсе разработчиков Auto Horizon
Autonomys Network - базовый уровень для AI3.0 - представляет собой гипермасштабируемый децентрализованный стек инфраструктуры ИИ (deAI), включающий в себя высокопроизводительное постоянное распределенное хранилище, доступ к данным и модульное исполнение. Наша экосистема deAI предоставляет все необходимые компоненты для создания и развертывания безопасных супер dApps (dApps с поддержкой ИИ) и агентов на цепи, оснащая их передовыми возможностями ИИ для динамической и автономной функциональности.
X | LinkedIn | Discord | Telegram | Blog | Docs | GitHub | Forum | YouTube
Оригинал статье на английском: English
No comments yet