構建ASI

第一個支柱專注於開發和完善人工超智能所需的核心基礎設施。這涉及為去中心化的AI系統創建框架，確保AI模型之間的互操作性，並促進協作開發。ASI中的AI模型旨在自主運行，從多樣化的數據集中學習，並通過持續的訓練進行演化。

這一支柱還強調研究和創新，以推動AI能力的邊界。通過匯聚來自Fetch.ai、SingularityNET、Ocean Protocol和CUDOS等多個項目的力量，聯盟加速了AGI的發展，同時保持去中心化治理和透明度。開發者、研究人員和貢獻者共同努力，建設一個優先考慮公共訪問和共享進步的全面AI網絡。

展示應用和統一技術棧

第二個支柱專注於實際應用，並將AI模型集成到統一的技術棧中。展示實際用例對於展示去中心化AI的強大功能並鼓勵更廣泛的採用至關重要。ASI生態系統中的項目，如AI驅動的金融建模、個性化醫療診斷和自主供應鏈管理，展示了AI在不同行業中的潛力。

目標是通過提供一個一致且易於訪問的框架，簡化開發者和企業的AI採納。這包括將ASI技術棧的各個組件——如數據共享協議、自治智能體和去中心化雲計算——整合為一個統一的系統，支持AI應用的無縫部署。通過統一這些元素，聯盟確保AI服務保持高效、可擴展，並且易於集成到去中心化生態系統中。

擴展去中心化計算

第三個支柱解決了支持日益增長的AI處理需求所需的可擴展計算資源問題。傳統的集中式雲服務通常存在瓶頸和高成本，限制了AI的發展。為了解決這一問題，ASI利用CUDOS的去中心化雲計算基礎設施，為AI項目提供按需處理能力。

擴展去中心化計算確保AI開發者擁有必要的資源來訓練複雜模型、處理大規模數據集並執行實時AI應用。通過將計算任務分佈到去中心化網絡中，ASI提高了效率並降低了成本，同時保持了高性能水平。

亮點

• 構建ASI – 專注於開發去中心化AI基礎設施和協作式AGI研究。
• 展示應用與統一技術棧 – 展示實際AI用例，通過統一的技術棧簡化AI的採用。
• 擴展去中心化計算 – 通過CUDOS的去中心化雲網絡確保可擴展的計算資源。
• 互操作性與可擴展性 – 通過無縫的跨平臺支持提升AI在各行業中的整合性。
• 協作開發 – 鼓勵ASI成員和社區貢獻者共同創新，推動AI的持續改進。