Tomó un poco de tiempo, pero examiné cuidadosamente el nuevo libro blanco de @Ammo_AI y me conmovió mucho. A continuación, comparto algunas inspiraciones:
La búsqueda del mercado para AI Agent radica fundamentalmente en no conformarse con que la IA sea solo una herramienta de consulta en modo Copiloto, donde la IA responde a las preguntas de los usuarios, sino que debería ser más como el modo Buddy de compañía y crecimiento, capaz de comprender, reflexionar, crear valor de forma proactiva y transmitirlo a las personas. Este es un aspecto clave para elevar a AI Agent a una altura narrativa superior;
2）El modelo AI monolítico del tradicional web2 se originó con el enfoque principal de "utilitarismo de herramientas", lo que fácilmente conduce a la formación de islas de origen de datos en la colaboración multimodal, lo que hace difícil lograr avances significativos en el nivel de inteligencia. Aunque el web3 propone la ideología de la autonomización individual de AI Agent, todavía estamos lejos de lograr este objetivo, ya que la toma de decisiones autónoma de AI es mucho más compleja de lo que se imaginaba. Solo a través del "modo simbiótico" de fortalecer el aprendizaje automático y las recomendaciones de ruta de AI mediante retroalimentación, las personas pueden convertirse verdaderamente en la dirección principal de los próximos AI Agent.
AMMO define un espacio abstracto llamado MetaSpace, de modo que todos los datos alrededor del Agente de IA se pueden desplegar en forma de vectores vectoriales en el espacio, al igual que la cadena de bloques definía originalmente Hash, y luego se crearon todos los protocolos y aplicaciones de la cadena. Esta forma de comenzar con Vector no solo puede servir para web3, sino que también puede ser un estándar de marco adecuado para la multimodalidad web2, y con el sistema de colaboración multimodal MAS encima, puede cambiar la orientación actual de "think tank" de la IA en la dirección académica a una orientación "práctica" a escenarios de aplicación práctica como el trabajo, los juegos y la educación.
4）¿Cómo se entiende en términos sencillos? Podemos ver MetaSpace como un gran centro comercial, donde cada capa funcional pertenece a un SubSpace, cada área tiene su propio repositorio de conocimientos, y el sistema Buddies es como un sistema de asistencia inteligente. Los Goal Buddies son asesores profesionales que seleccionan productos de alta calidad para recomendarte; mientras que los User Buddies son más como asistentes personales que pueden ofrecer soluciones personalizadas según tus hábitos de consumo y presupuesto; AiPP es como un mostrador de servicios generales que recopila comentarios y sugerencias para mejorar la calidad del servicio;
En general, para hacer que el Agente de AI funcione a través de los componentes esenciales como MetaSpace + Buddies + AiPP sistema de retroalimentación hombre-máquina, acelerando realmente la producción en masa y la implementación práctica del Agente de AI;
5）El libro blanco muestra más un marco de colaboración multimodal para agentes de inteligencia artificial fuera de la cadena y sus ideas de implementación, algunas de las cuales incluyen estándares de definición en la cadena, como el sistema de identidad ID, el sistema de memoria Memory, el sistema de características Character, la gestión de contexto Context, el sistema de oráculo Oracle, entre otros componentes que aún necesitan ser explorados en profundidad (lo que solía llamar el marco de estándares generales "chainización").
Arriba.
Cabe decir que este es el proyecto más emotivo y pragmático que he visto en los últimos tiempos, la macro arquitectura y las ideas de implementación de aterrizaje e ingeniería de aplicaciones, pero todo el mundo puede tener una sensación de abstracción después de leer lo anterior. Sí, AI Agent todavía está muy lejos de ser realmente popularizado y aplicado a gran escala de lo esperado, pero es cierto que cada vez han llegado más equipos excelentes, también se están preparando algunas soluciones e ideas innovadoras, y el mercado está esperando el nacimiento de una "singularidad" innovadora.
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Análisis superficial del White Paper de AMMO: la narrativa del agente de IA necesita ser actualizada
Autor: Haotian
Tomó un poco de tiempo, pero examiné cuidadosamente el nuevo libro blanco de @Ammo_AI y me conmovió mucho. A continuación, comparto algunas inspiraciones:
La búsqueda del mercado para AI Agent radica fundamentalmente en no conformarse con que la IA sea solo una herramienta de consulta en modo Copiloto, donde la IA responde a las preguntas de los usuarios, sino que debería ser más como el modo Buddy de compañía y crecimiento, capaz de comprender, reflexionar, crear valor de forma proactiva y transmitirlo a las personas. Este es un aspecto clave para elevar a AI Agent a una altura narrativa superior;
2）El modelo AI monolítico del tradicional web2 se originó con el enfoque principal de "utilitarismo de herramientas", lo que fácilmente conduce a la formación de islas de origen de datos en la colaboración multimodal, lo que hace difícil lograr avances significativos en el nivel de inteligencia. Aunque el web3 propone la ideología de la autonomización individual de AI Agent, todavía estamos lejos de lograr este objetivo, ya que la toma de decisiones autónoma de AI es mucho más compleja de lo que se imaginaba. Solo a través del "modo simbiótico" de fortalecer el aprendizaje automático y las recomendaciones de ruta de AI mediante retroalimentación, las personas pueden convertirse verdaderamente en la dirección principal de los próximos AI Agent.
4）¿Cómo se entiende en términos sencillos? Podemos ver MetaSpace como un gran centro comercial, donde cada capa funcional pertenece a un SubSpace, cada área tiene su propio repositorio de conocimientos, y el sistema Buddies es como un sistema de asistencia inteligente. Los Goal Buddies son asesores profesionales que seleccionan productos de alta calidad para recomendarte; mientras que los User Buddies son más como asistentes personales que pueden ofrecer soluciones personalizadas según tus hábitos de consumo y presupuesto; AiPP es como un mostrador de servicios generales que recopila comentarios y sugerencias para mejorar la calidad del servicio;
En general, para hacer que el Agente de AI funcione a través de los componentes esenciales como MetaSpace + Buddies + AiPP sistema de retroalimentación hombre-máquina, acelerando realmente la producción en masa y la implementación práctica del Agente de AI;
5）El libro blanco muestra más un marco de colaboración multimodal para agentes de inteligencia artificial fuera de la cadena y sus ideas de implementación, algunas de las cuales incluyen estándares de definición en la cadena, como el sistema de identidad ID, el sistema de memoria Memory, el sistema de características Character, la gestión de contexto Context, el sistema de oráculo Oracle, entre otros componentes que aún necesitan ser explorados en profundidad (lo que solía llamar el marco de estándares generales "chainización").
Arriba.
Cabe decir que este es el proyecto más emotivo y pragmático que he visto en los últimos tiempos, la macro arquitectura y las ideas de implementación de aterrizaje e ingeniería de aplicaciones, pero todo el mundo puede tener una sensación de abstracción después de leer lo anterior. Sí, AI Agent todavía está muy lejos de ser realmente popularizado y aplicado a gran escala de lo esperado, pero es cierto que cada vez han llegado más equipos excelentes, también se están preparando algunas soluciones e ideas innovadoras, y el mercado está esperando el nacimiento de una "singularidad" innovadora.