În narațiunea AI, oamenii adoră să discute despre modele mai puternice, IQ mai ridicat și demonstrații mai strălucitoare
Dar AI-ul care poate fi scalat nu este niciodată cel care vorbește cel mai bine, ci cel care poate lucra stabil și pe termen lung în fundal
Dificultatea reală a AI-ului: capacitatea de a lucra pe termen lung
Agentul inteligent care poate fi implementat trebuie să îndeplinească patru sarcini:
Să își amintească contextul
Să explice procesul de decizie
Să execute automat conform regulilor
Să finalizeze ciclul de decontare
Pare de bază, dar realitatea este că majoritatea proiectelor AI rezolvă doar primul pas, adică știe să vorbească. Cu adevărat dificil este ultimele trei etape
@Vanarchain traseul: nu competiția IQ-ului, ci capacitatea de fundal
Vanar nu a încercat să concureze în ceea ce privește capacitatea modelului, ci a transformat capacitățile cheie ale muncii pe termen lung în infrastructură reutilizabilă. Aceasta este adevărata sa diferențiere
myNeutron: permite AI-ului să își amintească cu adevărat lucrurile
Majoritatea memoriei AI este ștearsă la sfârșitul conversației, iar a începe din nou este echivalent cu a avea amnezie
Aceasta înseamnă că AI-ul nu poate forma experiențe, nu poate acumula cunoștințe și nu poate lucra pe termen lung
myNeutron transformă memoria semantică în context reutilizabil și sustenabil, permițând agentului să continue sarcina având istoria, completând astfel prima piesă a puzzle-ului pentru funcționarea pe termen lung
Kayon: permite AI-ului să explice de ce a făcut asta
Un motiv important pentru care companiile ezită să folosească pe deplin AI-ul este decizia cu cutie neagră. AI-ul oferă un răspuns, dar nu poate explica clar
Kayon transformă procesul de raționare în înregistrări urmărite, permițând AI-ului nu doar să ofere rezultate, ci și să lase o traiectorie de decizie completă, realizând tranziția de la util la de încredere
Flows: de la scripturi unice la fluxuri de lucru pe termen lung
Multe automatizări AI rămân blocate în scripturi unice, care se finalizează după o singură rulare, fiind greu de reutilizat
Flows transformă acțiunile AI în fluxuri de lucru care sunt combinabile, reutilizabile și care pot rula pe termen lung, făcând automatizarea să devină cu adevărat continuă
Cel mai critic pas: plată și ciclul de decontare
Multe proiecte AI rămân la faza de sugestii, generare sau analiză, dar lumea reală necesită finalizarea deciziilor, execuția și decontarea
Vanar a transformat capacitatea de plată într-o infrastructură nativă, permițând agentului să finalizeze execuția sarcinilor și ciclul de plăți, având pentru prima dată o capacitate de afaceri completă
Implementarea încrucișată a infrastructurii începând cu Base
Semnificația infrastructurii încrucișate nu este doar de a susține mai multe lanțuri, ci de a integra infrastructura într-o ecologie cu o densitate mai mare de aplicații
Finalitatea domeniului AI nu este că cel mai inteligent AI câștigă, ci că infrastructura care poate lucra stabil pe termen lung, care este apelată repetat și acumulează valoare continuu, câștigă
#vanar $VANRY