静的な AI とボックス化された環境からの移行 1/ 推論時間トレーニングの最も初期の反復である Core 0.3 のコスト テストを完了し、ゲート アクセスの廃止に合わせました。この結果は、ITTがAIがドメイン知識を獲得する方法を再構築するという仮説を検証するものです。

数か月前、私たちはブロックチェーン上の AI の開発に貢献するために、ERCData を公共財としてオープンソース化しました。 私たちは、イーサリアム上でAI関連のデータフィンガープリント、メタデータ、検証記録を保存、取得、検証、更新するための統一された方法を提供する新しいデータ標準としてERCDataを開発しました。目標は、AI システムの透明性と説明責任です。 イーサリアム財団が同じビジョンに向かって構築されているのを見るのはエキサイティングです ✧

オンポイントオブザベーション。従来の AI 環境はシングルプレイヤーであり、ある人の使用が別の人の使用を改善することはありません。特に、一般的なLLMが静的であるのに対し、Coreではユニットが知識と推論の両方で進化する現在のパラダイムでは。 これが、R00Msを構築した理由です。共有チャットルームでのユニット学習は、実際のネットワーク効果を生み出し、すべてのインタラクションが、その部屋のすべてのユーザーにとってユニットをより良くします。チームメイトの 1 人がユニットに何か新しいことを教えると、その知識はそのユニットで作業する他の全員が利用できるようになります。 チームがユニットを多く使用すればするほど、それらのユニットはグループ全体にとってより価値があり、集合使用から進化します。 更新が実装されている間、Access は継続的に展開されています。まもなく、すべての T1 ユーザーに招待状が届きます。