jakiro
著者：Kyle_13、出典：著者Twitter @kylewmi
今日は到着していただきありがとうございます。AOテクノロジーについての一連の非常にエキサイティングな開発があります。最初にデモを行い、次にニックと私は、システムで聞こえようとしているチャット感情に基づいて、スマートコントラクトで大規模な言語モデルを使用するAIエージェントを構築しようとします。 。今日、私たちは現場でゼロからそれを構築し、すべてがうまくいくことを願っています。
はい、あなたは自分でそれをすべて行う方法を見るでしょう。
ここでの技術の進歩により、AOは他のスマートコントラクトシステムをはるかに超えています。これは以前にすでに真実であり、今では従来のスマートコントラクトネットワークよりも分散型のスーパーコンピューターのようになっています。しかし、スマートコントラクトネットワークのすべての機能があります。したがって、私たちはこれらすべてをあなたと共有することに非常に興奮しています。これ以上苦労せずに、デモを始めましょう。私たちは議論して、一緒にサイトで何かを構築します。
みなさん、こんにちは。今日は到着していただきありがとうございます。AO契約の3つの主要な技術的更新を発表できることを非常に嬉しく思います。一緒に、彼らはスマートコントラクトの一部として分散環境で実行される大規模な言語モデルをサポートするという大きな目標を達成します。これらは、独自のバイナリファイルにコンパイルされたおもちゃモデル、小さなモデル、またはモデルだけではありません。
これは、現在オープンソースで利用可能なほぼすべてのメインモデルを実行できる完全なシステムです。たとえば、Llama 3はスマートコントラクトでチェーンで実行されますが、GPTやAppleのモデルなどにも同じことが言えます。これは、エコシステム全体の共同努力の結果であり、3つの主要な技術的進歩もこのシステムの一部を形成します。したがって、私はこれらすべてをあなたに紹介することに非常に興奮しています。
一般的な状況は、LLM（大手言語モデル）がスマートコントラクトで実行できるようになることです。分散型AIおよびAIの暗号通貨について何度も聞いたことがあるかもしれません。実際、私たちが今日議論するシステムを除いて、これらのシステムのほとんどはオラクルとして、つまりAIオフチェーンを実行し、いくつかのダウンストリームの目的で実行結果をチェーンに配置します。
私たちはこれについて話していません。スマートコントラクト状態の実行の一環として、大規模な言語モデルの推論について話しています。これはすべて、AOが持っているAOハードドライブとAOのハイパー平行処理メカニズムのおかげです。つまり、使用しているさまざまなプロセスに影響を与えることなく、多くの計算を実行できます。これにより、非常に豊富な分散型の自治機関の金融システムを作成できると考えています。
これまでのところ、分散型ファイナンス（DEFI）では、基本的に元のトランザクションの実行を信頼できないものにすることができました。借り入れや交換など、さまざまな経済ゲームでの相互作用は信頼を必要としません。これは問題の1つの側面にすぎません。グローバルな金融市場を検討する場合。
はい、さまざまな方法で機能するさまざまな経済オリジナルがあります。債券、在庫、商品、デリバティブなどがあります。しかし、私たちが本当に市場について話すとき、それだけでなく、実際にはスマート層です。さまざまな金融ゲームを購入、販売、借り、参加することを決定したのは人です。
これまでのところ、分散型の金融エコシステムでは、これらすべてのオリジナルを信頼のない状態に転送しました。したがって、UniSwapのオペレーターを信頼することなく、UniSwapで交換できます。実際、基本的には、オペレーターはありません。市場のインテリジェントな層は残されています。したがって、暗号通貨投資に参加したい場合、自分ですべての研究とエンゲージメントをやりたくない場合は、ファンドを見つける必要があります。
あなたは彼らの資金を信頼することができ、それから彼らは行って賢い決定を下し、それらを下流に渡し、ネットワーク自体の基本的な元の実行に渡します。AOでは、実際に市場のインテリジェントな部分、つまり意思決定につながるインテリジェンスをネットワーク自体に転送する能力があると考えています。ですから、それを理解する簡単な方法は、それを想像することかもしれません。
信頼できるヘッジファンドまたはポートフォリオ管理アプリケーションは、ネットワーク内の一連のスマートな指示を実行できるため、ネットワークの信頼性を意思決定プロセスに転送できます。これは、Yolo 420トレーダーナンバーワン（大胆でカジュアルなトレーダー）などの匿名アカウントが、新しい興味深い戦略を作成し、ネットワークに展開できることを意味します。
これで、大規模な統計モデルと相互作用する自律剤を構築できるようになりました。最も一般的な大規模な統計モデルは、テキストを処理および生成できる大規模な言語モデルです。つまり、これらのモデルを、斬新なアイデアを持っている人が開発した戦略の一環として、ネットワークでインテリジェントに実行できることを意味します。
基本的な感情分析を行うことを想像できます。たとえば、ニュースを読んだ場合、これはこのデリバティブを売買するのに良い時期だと判断します。これは一方をするのに良い時期です。人間と同様の決定を信頼できない方法で実行できます。これは単なる理論ではありません。Llama Fedと呼ばれる興味深いミームコインを作成しました。基本的には、それはフィアット通貨シミュレーターであり、ラマ（アルパカ）の束がラマ3モデルで表されるということです。
彼らはLlamaとFRBの議長の組み合わせのようなものです。あなたはそれらを見つけに行き、いくつかのトークンを発行するように頼むことができ、彼らはあなたの要求を評価します。大規模な言語モデル自体は、完全に自律的で、信頼なしに金融政策を運営しています。私たちはそれを構築しましたが、私たちはそれを制御することができませんでした。彼らは金融政策を運営し、誰がトークンを手に入れるべきか、誰がすべきではないかを決定します。これはこのテクノロジーの非常に興味深い小さなアプリケーションであり、エコシステム内の他のすべての可能なアプリケーションを刺激することを願っています。
これを達成するには、AOの3つの新しい基本機能、いくつかは基本プロトコル層に、その他はアプリケーションレイヤーに作成する必要があります。これは、大規模な言語モデルの実行に役立つだけでなく、AO開発者にとってより広範でエキサイティングです。だから私はこれらを今日あなたに紹介できてうれしいです。
これらの新しいテクノロジーの最初は、Webアセンブリ64ビットサポートです。技術的な用語のように聞こえますが、私は誰もがそれが何を意味するかを理解させる方法があります。基本的に、Webアセンブリ64サポートにより、開発者は4GB以上のメモリを使用するアプリケーションを作成できます。後で新しい制限を紹介します。それらはかなり驚くべきことです。
あなたが開発者でない場合、あなたはそれをこのように理解することができます：誰かがあなたに本を書くように頼み、あなたはそのアイデアに興奮していますが、彼らはあなたが100ページしか書かないと言います。多かれ少なかれ。本の中でアイデアを表現することはできますが、外部の制限があり、それに対応し、それに合うように書く方法を変える必要があるため、自然で通常の方法で行うことはできません。
スマートコントラクトエコシステムでは、これは単なる100ページの制限以上のものです。AOの以前のバージョンで構築するようなものだと思います。Ethereumには48kbのメモリ制限があります。誰かがあなたに長い文章しかない本を書くように頼んだように、最も人気のある英語のトップ200しか使用できないように。このシステムに本当にエキサイティングなアプリケーションを構築することは非常に困難です。
次に、ソラナがあり、10MBの作業メモリにアクセスできます。これは明らかに改善ですが、基本的には1つのページについて話しています。ICP、インターネットコンピュータープロトコルは、3GBのメモリをサポートできます。理論的には完全ですが、3GBに下げる必要がありました。3GBのメモリを使用すると、さまざまなアプリケーションを実行できますが、大規模なAIアプリケーションを実行することはできません。迅速なアクセスのために、大量のデータをメインメモリにロードする必要があります。これは、3GBのメモリに効果的に実装することはできません。
今年2月にAOをリリースしたとき、4GBのメモリ制限もありました。これは、実際にWebアセンブリ32から発信されました。現在、このメモリ制限はプロトコルレベルで完全に消えています。代わりに、プロトコルレベルのメモリ制限は18EB（例え）です。これは膨大な量のストレージです。
これが長期のストレージメディアではなく、計算のためにメモリで使用されるまでかなり時間がかかります。AOネットワークのコンピューティングユニットである実装レベルでは、16GBのメモリにアクセスできるようになりましたが、将来的には、プロトコルを変更せずに、より大きな容量メモリに置き換えることができます。16GBでは、大規模な言語モデルの計算を実行するのに十分です。つまり、今日AOで16GBモデルをダウンロードして実行できます。たとえば、Llama 3および他の多くのモデルのFalcon 3の非定量的バージョン。
これは、インテリジェント言語の基本的なコンピューティングシステムを構築するために必要なコアコンポーネントです。スマートコントラクトの一部としてオンチェーンが完全にサポートされているため、非常にエキサイティングだと思います。
これにより、AOおよびその後のスマートコントラクトシステムの主要な計算制限がなくなります。今年2月にAOをリリースしたとき、ビデオで無制限のコンピューティングパワーがあることを何度も言及したことに気付くかもしれませんが、制限があります。つまり、4GBのメモリを超えることはできません。これはその制限の解除です。これは非常にエキサイティングな進歩であり、16GBは現在のAIフィールドで実行したいほぼすべてのモデルを実行するのに十分です。
プロトコルを変更せずに16GBの制限を増やすことができました。これは、将来比較的簡単になります。これは、最初にWebアセンブリ64を実行しているのと比較して大きなステップです。したがって、これはシステム機能の大幅な改善です。大規模な言語モデルがAOで実行できるようにする2番目の主要なテクノロジーは、WeavedRiveです。
WeavedRiveを使用すると、ローカルハードドライブのようにAOのArweaveデータにアクセスできます。これは、スケジューリングユニットによって認証されているAOで任意のトランザクションIDを開き、ネットワークにアップロードできることを意味します。もちろん、ローカルハードドライブのファイルのように、このデータにアクセスしてプログラムに読み込むことができます。
現在、Arweaveに保存されている約60億のトランザクションデータがあることは誰もが知っているため、これは大きなデータセットの出発点です。これはまた、このデータをAOプログラムで使用できるため、将来、データをArweaveにアップロードする動機が増加することを意味します。たとえば、Arweaveで実行する大きな言語モデルを取得すると、ネットワークに約1,000ドル相当のモデルをアップロードします。しかし、これはほんの始まりに過ぎません。
ローカルファイルシステムを備えたスマートコントラクトネットワークを使用すると、構築できるアプリケーションの数は膨大です。だから、それはとてもエキサイティングです。さらに良いことに、データを実行環境にストリーミングできるシステムを構築しました。それは技術的なニュアンスですが、本の類推に戻ることを想像できます。
誰かがあなたにあなたの本のデータの1つにアクセスしたいと言った。この本からチャートを取得したいです。単純なシステムでは、現在のスマートコントラクトネットワークでさえ、これは大規模な改善となり、本全体を与えるでしょう。ただし、これは明らかに非効率的です。特に、その本が数千ページの大きな統計モデルである場合。
これは非常に非効率的です。代わりに、私たちがAOで行うことは、バイトを直接読むことができることです。本のチャートの位置に直接進み、チャートをアプリケーションにコピーして実行するだけです。これにより、システムの効率が大幅に向上します。これは、最小限の生成可能な製品（MVP）であるだけでなく、完全に機能しているデータアクセスメカニズムです。そのため、無限のコンピューティングシステムと無限のハードドライブがあり、それらを結合すると、スーパーコンピューターがあります。
これは以前に構築されたことがなく、今では最低のコストですべての人が利用できるようになりました。それがAOの場所であり、私たちはそれについて非常に興奮しています。このシステムの実装もオペレーティングシステムレベルにあります。そのため、WeavedRiveをAOのサブプロトコルに変えます。これは、誰でもロードできるコンピューティングユニット拡張機能です。これはこの種の最初の拡張であるため、興味深いです。
AOは、実行環境にスケーリングを追加する機能を常に備えてきました。コンピューターを持っているのと同じように、より多くのメモリを接続するか、グラフィックカードを挿入したい場合、システムにユニットを物理的に配置します。これをAOのコンピューティングユニットで行うことができますが、それがここで行うことです。したがって、オペレーティングシステムレベルでは、データストレージがファイルシステムを表すだけのハードディスクがあります。
これは、AOでこのデータにアクセスできるだけでなく、通常の方法でアプリケーションを構築できるだけでなく、ネットワークにもたらされたアプリケーションから実際にアクセスできることを意味します。したがって、これは、システムのネイティブ機能であるかのように、錆、c、ルアー、ソリティなどに書かれている言語に関係なく、システムに組み込まれたすべての人がアクセスできる広く適用可能な機能です。このシステムを構築する過程で、サブプロトコルプロトコルを作成し、他のコンピューティングユニット拡張機能のメソッドを作成して、他の人が将来エキサイティングなものを構築できるように強制します。
これで、ネットワークからAO内のプロセスに任意のサイズデータとロードデータの集中メモリで計算を実行する機能があります。
プライマリ仮想マシンとしてWebアセンブリ上にAOを構築することを選択したため、その環境で既存のコードをコンパイルして実行するのは比較的簡単です。WeavedRiveを構築してオペレーティングシステムレベルのファイルシステムに公開するため、実際にはLlama.cpp（オープンソースの大手言語モデル推論エンジン）をシステムで実行するのは比較的簡単です。
これは、この推論エンジンだけでなく、他の多くのエンジンも簡単に実行できることを意味するため、非常にエキサイティングです。したがって、AO内で大規模な言語モデルを実行する最後のコンポーネントは、大規模な言語モデルの推論エンジン自体です。Llama.cppというシステムを移植しましたが、これは少し神秘的に聞こえますが、実際には現在の主要なオープンソースモデル実行環境です。
AOスマートコントラクト内で直接実行すると、システムにあるのと同じくらい多くのデータを持ち、Arweaveから多くのデータをロードすることができれば、実際には比較的簡単です。
これを達成するために、これらのモデルをより速く実行できるようにするSIMD（単一命令マルチデータ）と呼ばれるコンピューティング拡張機能も使用します。そのため、この機能も有効にしました。これは、これらのモデルが現在CPUで実行されていることを意味しますが、非常に高速です。非同期計算がある場合は、使用シナリオに適している必要があります。ニュース信号を読んで、どのトランザクションを実行するかを決定するように、現在のシステムの下でうまく機能します。しかし、GPUを使用して大規模な言語モデルの推論を加速するなど、他の加速メカニズムに関して、すぐに議論されるいくつかのエキサイティングなアップグレードもあります。
llama.cppを使用すると、メタの主要なモデルllama 3だけでなく、実際にはオープンソースモデルのウェブサイトからダウンロードできるモデルの約90％以上である他の多くのモデルもロードできます。 GPT-2必要に応じて、Apple自身の大規模な言語モデルシステムおよび他の多くのモデルである253とMonetに。そのため、ハードドライブを使用してシステムで実行するモデルをアップロードして、Arweaveからモデルをアップロードするフレームワークがあります。それらをアップロードし、それらは通常のデータであり、その後、それらをAOプロセスにロードして実行し、結果を取得し、好きなように機能させることができます。これは、以前のスマートコントラクトエコシステムで不可能なアプリケーションを可能にするパッケージであり、たとえそれが現在可能であっても、Solanaなどの既存のシステムのアーキテクチャの変更の数は予測不可能であり、そのルートではなく予測不可能です写真に。これを見せて現実的で理解できるようにするために、エミュレータ、Llama Fedを作成しました。基本的な考え方は、FRBメンバー委員会を手に入れるということです。彼らは、メタラマ3モデルとしてもFRBの議長としても、ラマであるということです。
また、アラン・グリーンスパンやFRBの議長のように、彼らはラマだと彼らに伝えます。この小さな環境に入ることができます。
一部の人々はこの環境に精通しているでしょう、そしてそれは実際に私たちが今日働いている集まりのようです、あなたはラマと話をして、彼らに非常に興味深いプロジェクトのためにあなたにいくつかのトークンを与えるように頼むことができます、そして彼らはあなたにに基づいてあなたに与えるかどうかを決めるでしょうあなたのリクエスト。したがって、いくつかのArweaveトークン、ウォートークン（AOXチームが提供）を燃やすと、提案が良いと見なされるかどうかに基づいてトークンが提供されます。したがって、これはミーム通貨であり、金融政策は完全に自律的でインテリジェントです。これは簡単なインテリジェンスですが、それでも楽しいです。それはあなたの提案と他の人の提案を評価し、金融政策を実行します。これは、ニュースの見出しを分析し、スマートな決定を下したり、カスタマーサポートとのやり取りと価値を返すことにより、スマート契約内で達成できるようになりました。エリオットは今あなたにそれを見せます。
みなさん、こんにちは。私はエリオットです。今日は、メタのオープンソースのラマ3モデルを搭載したAOで走るチェーン上の自律的な世界であるLlama Landをお見せします。
ここで見られる会話は、プレイヤー間の会話だけでなく、完全に自律的な数のラマでもあります。
たとえば、このラマは人間です。
しかし、このllamaはチェーンaiです。
建物にはラマ給料が含まれています。それはFRBのようなものですが、ラマに仕えています。
Llama Fedは、世界初のAIを搭載した金融政策を運営し、Llama Tokensをミントしています。
この男はラマ王です。パッケージ化されたArweaveトークン（戦争）を彼に提供し、いくつかのLlamaトークンを取得するというリクエストを書くことができます。
ラマ王AIは、ラマトークンを付与するかどうかを評価し、決定します。Llamafedの金融政策は完全に自律的であり、人間の監督はありません。すべてのエージェントと世界のすべての部屋自体は、AOのオンチェーンプロセスです。
ラマ王が私たちにいくつかのトークンを与えてくれたように見えます。私のarconnectウォレットを見ると、すでにそこにあることがわかります。良い。Llama Landは、AOで実装された最初のAI主導の世界に過ぎません。これは、誰もが独自の自律的な世界を構築できるようにする新しいプロトコルのフレームワークであり、唯一の制限はあなたの想像力です。これらはすべて100％オンチェーンであり、AOでのみ可能です。
エリオットに感謝します。あなたが今見たのは、財務上の意思決定に参加し、自律的な金融政策システムを実行する大規模な言語モデルだけではありません。バックドアがなければ、私たちはそれを制御することはできません。これらはすべてAI自体によって実行されます。また、小さな宇宙、物理的な空間を歩くことができる場所、金融インフラストラクチャとのやり取りに行くことができます。それは単なる興味深い小さなデモではないと思います。
ここには、実際には非常に興味深いものがあります。そこでは、金融商品を使用するさまざまな人が集まっています。Defi Ecosystemでは、誰かがプロジェクトに参加したい場合、最初にTwitterでそれをチェックしてから、Webサイトにアクセスして、ゲームのベーシックオリジナルに参加することがわかります。
その後、Telegram GroupまたはDiscordチャンネルに参加するか、Twitterで他のユーザーと話します。この経験は非常に分散化されており、私たち全員が異なるアプリケーション間でジャンプします。私たちが試している興味深いアイデアは、これらのdefiアプリケーションのユーザーインターフェイスがある場合、コミュニティが集まって共同で彼らが集合的にアクセスできるようにすることができるようにすることです。
オークションハウスのように見える場所に行って、プロトコルが好きな他のユーザーとチャットすることができると想像してください。AOで発生する金融メカニズムプロセスにアクティビティがある場合、基本的に他のユーザーとチャットできます。コミュニティとソーシャルの側面は、製品の金融部分と組み合わされています。
これは非常に興味深いものであり、より大きな影響を与えると思います。ここでは、このArweaveの世界をさまよう自律AIエージェントを構築し、さまざまなアプリケーションやユーザーが発見したユーザーと対話できます。したがって、メタユニバースを構築している場合、オンラインゲームを作成するとき、最初のことはNPC（非プレイヤー文字）を作成することです。ここでは、NPCは普遍的になる可能性があります。
環境をさまよい、環境とやり取りするインテリジェントシステムがあるため、ユーザーコールドスタートの問題はありません。自分のためにお金を稼ぎ、友達を作り、通常のDefiユーザーのような環境と交流しようとする自律エージェントを持つことができます。少し奇妙ですが、とても面白いと思いました。私たちは待って見ます。
今後、AOで大規模な言語モデルの実行を加速する機会も見られます。以前に、コンピューティングユニット拡張の概念について話しました。これは、WeavedRiveの構築方法です。
WeavedRiveに滞在するだけでなく、AOのコンピューティング環境向けのあらゆるタイプの拡張機能を構築できます。APUSネットワークである大規模な言語モデルのGPU加速実行の実行のためにこの問題を解決している非常にエキサイティングなエコプロジェクトがあります。私は彼らに説明させます。
こんにちは、私はマテオです。今日、私はAPUSネットワークを導入できることを楽しみにしています。APUSネットワークは、分散型の信頼のないGPUネットワークの構築に取り組んでいます。
Arweaveの永続的なオンチェーンストレージを活用し、オープンソースのAO拡張機能を提供し、GPUに決定論的実行環境を提供し、AOおよびAPUSトークンを使用して分散型AIの経済的インセンティブモデルを提供することにより、AOおよびAPUSトークンを使用します。APUSネットワークは、GPUマイニングノードを使用して競合し、ArweaveとAOで実行される最適で信頼のないモデルトレーニングを実行します。これにより、ユーザーは最も費用対効果の高い価格で最高のAIモデルを使用できます。X（Twitter）@apus_networkでフォローできます。ありがとう。
これは、今日のAOのAIの現在の状況です。Llama Fedを試してみて、大規模な言語モデルに基づいて独自のスマートコントラクトアプリケーションを構築してみてください。これが、分散型の実行環境に市場インテリジェンスを導入する始まりであると考えています。私たちはこれに非常に興奮しており、次に何が起こるかを楽しみにしています。今日ご参加いただきありがとうございます。またお越しいただきありがとうございます。
