Presentando al agente de inteligencia artificial (L)Earn en NEAR AI

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Introducción

Probablemente has escuchado que ahora puedes llamar a ChatGPT por teléfono. Esto parece irreal. Es genial, pero ¿tienes idea con quién vas a hablar? Lo mejor que puedes hacer es confiar en la reputación del proveedor de servicios – OpenAI OpCo, LLC.

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Problemas con la IA Actual

  • Modelos Centralizados: La mayoría de los modelos ampliamente utilizados como GPT-4 o Claude son cerrados y centralizados.
  • Dependencia de Infraestructura Centralizada: Incluso los modelos “de código abierto” a menudo se ejecutan en plataformas centralizadas como Groq o Together AI.
  • Operaciones Opacas: Es imposible verificar cómo operan los agentes, incluidas las indicaciones, limitaciones y listas de paradas.
  • Preocupaciones sobre la Privacidad de los Datos: Los usuarios tienen poca visibilidad sobre cómo se manejan o almacenan sus datos.

Estos desafíos enfatizan la necesidad de un uso responsable de la IA y precaución al depender de agentes de IA para decisiones críticas.

IA y Aprendizaje

Eres afortunado si te graduaste de la escuela antes de que te malcriara la IA.

Pero, ¿qué pasa si no puedes verificar cosas simplemente porque no has desarrollado habilidades de aprendizaje, pensamiento crítico, habilidades de razonamiento o simplemente porque eres demasiado joven o te has vuelto adicto a los agentes de IA “útiles y eficientes”? Esto podría ser un problema serio. Las calculadoras comenzaron como herramientas costosas y limitadas, dando a las escuelas años para adaptarse. Ahora, la IA está transformando la educación instantáneamente, impactando en cada materia. Los estudiantes harán trampa con la IA pero también la integrarán en su trabajo, desafiando a los educadores y cuestionando la relevancia de las tareas tradicionales.

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NEAR AI Hub

NEAR.AI es la respuesta.
Mientras esté en Alpha, ya hay algunas características emocionantes disponibles para probar. Nada se compara con aprender probando, así que hagámoslo.

Ve al Centro de Investigación de IA de NEAR.

Puedes iniciar sesión con tu cuenta de NEAR para interactuar con la plataforma. En la pestaña de Agentes encontrarás todos los agentes agregados al Registro – Almacenamiento descentralizado con soporte de elementos privados y encriptados.
Encuentra y revisa el agente de Aprendizaje de IA 0.0.1.
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Puedes hablar con el agente dentro del Centro de Investigación de IA de NEAR, y lo que es más importante, puedes explorar el origen del agente – que es learn-agent.learnclub.nearAhora vamos a profundizar un poco más. Cambia a la pestaña de Modelos.

Hay más de 50 modelos de código abierto disponibles actualmente. Como puedes ver y verificar, Learn AI está utilizando ese LLaMA en particular alojado en la infraestructura de NEAR AI. ¡Usar cuentas de NEAR para interactuar con modelos a través de agentes asegura que sepas con quién estás hablando realmente!

NEAR AI planea construir el próximo modelo de inteligencia artificial de frontera de la próxima generación con 1.4T de parámetros. La idea es hacer que el desarrollo de inteligencia artificial de código abierto sea sostenible a través de un modelo de pago por uso y aquí es donde NEAR jugará un papel crucial.

¿Cómo logrará NEAR AI construir un modelo monetizable de 1.4T de parámetros de forma descentralizada? Entra en el mundo de Entornos de Ejecución Confiables, o TEEs.

Los procesadores y GPUs modernos (comenzando con H100s) permiten que un actor, Alice, ejecute código en una máquina de otro actor, Bob, sin confiar en Bob, mientras tiene las siguientes dos garantías: (a) Bob está ejecutando el código que Alice esperaba que ejecutara, y (b) Bob no puede espiar la ejecución que Alice quiere que lleve a cabo. En otras palabras, Alice puede enviar de forma segura cualquier dato privado a dicha computación, estando segura de que Bob no podrá verlo.

Conclusión

La infraestructura descentralizada de NEAR AI representa un paso significativo en la habilitación de la inteligencia artificial propiedad del usuario. Al ofrecer transparencia, control y flexibilidad, NEAR AI capacita a los usuarios para interactuar con agentes de inteligencia artificial de una manera que garantiza la privacidad de los datos y fomenta la confianza.

LNC, como pionero de NEAR, está a la vanguardia de aprovechar esta infraestructura para aplicaciones prácticas, incluido el agente de Learn AI en vivo, el Lean NEAR Tutor (en desarrollo) y el agente de compras de WooCommerce planificado.

Como aprendiz, estás invitado a participar activamente en este innovador ecosistema (L)Earn. Haz preguntas relevantes a (L)Earn AI, paga con nLEARNs, adquiere conocimientos y gana nLEARNs contribuyendo a la mejora del AI.

Juntos, este enfoque aporta un significado más profundo y rico al concepto de (L)Earn, combinando el aprendizaje con la ganancia en un juego de suma positiva con la IA.

¡Feliz (L)Earning!

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