在NEAR AI上推出（L）Earn AI代理

介绍

您可能已经听说现在可以通过电话与ChatGPT进行通话。这似乎不真实。这很酷，但您知道您将与谁交谈吗？您最好依赖于服务提供商的声誉-OpenAI OpCo, LLC。

当前AI存在的问题

• 集中式模型：大多数广泛使用的模型如GPT-4或Claude都是闭源和集中式的。
• 依赖于集中式基础设施：即使是“开源”模型通常也在Groq或Together等集中平台上运行。
• 操作不透明：无法验证代理如何运作-包括提示、限制和停止列表。
• 数据隐私问题：用户很难看到他们的数据如何被处理或存储。

这些挑战强调了在依赖AI代理做出关键决策时需要负责任地使用AI并谨慎对待的必要性。

AI和学习

如果您在被AI宠坏之前就毕业了，那您真是幸运。

但如果您无法验证事物，只是因为您没有发展学习技能、批判性思维、推理能力，或者只是因为您太年轻或者对“有用和高效”的AI代理上瘾了，这可能是一个严重问题。计算器最初是昂贵、有限的工具，给学校提供了多年的时间来适应。现在，AI正在即时改变教育，影响每个学科。学生会利用AI作弊，但也会将其整合到他们的工作中，挑战教育工作者，质疑传统作业的相关性。
普遍的看法是，除非作业是在课堂上完成的，否则无法可靠地确定工作是否是人为完成的。

可验证的AI可以改变这一点。

NEAR AI中心

NEAR.AI就是答案。
虽然处于Alpha阶段，但已经有一些令人兴奋的功能可供尝试。没有什么比通过尝试学习更好的了，所以让我们试一试。

前往NEAR AI研究中心。

您可以使用您的NEAR账户登录以与平台进行交互。在代理选项卡中，您会找到所有添加到注册表中的代理-支持私人和加密项目的分散存储。
查找并查看Learn AI代理0.0.1。
您可以在NEAR AI中心与代理人交谈，更重要的是您可以探索代理人的来源 – 即learn-agent.learnclub.near，源代码，包括提示和停用词。此外，如果您想要调整它 – 比如删除对您至关重要的停用词 – 只需克隆它。但请注意，现在您负责您的克隆版本！

现在让我们深入一点。切换到“Models”选项卡。

已经有超过50个开源模型可用。正如您所看到的并验证的，Learn AI正在使用托管在NEAR AI基础设施上的特定LLaMA。通过使用NEAR账户通过代理与模型进行交互，可以确保您知道您实际上正在与谁交谈！

NEAR AI计划构建下一代拥有1.4T参数的前沿AI模型！该想法是通过按使用量付费模型使开源AI开发可持续化，这就是NEAR将发挥关键作用的地方。

NEAR AI将如何以分散的方式构建一个具有1.4T参数的可货币化模型？进入可信执行环境的世界。

现代处理器和GPU（从H100开始）允许一个参与者Alice在另一个参与者Bob的机器上运行代码，而无需信任Bob，同时具有以下两个保证：（a）Bob实际上正在运行Alice期望他运行的代码，（b）Bob无法窥视Alice希望他执行的计算。换句话说，Alice可以安全地将任何私人数据发送到这样的计算中，确保Bob无法看到它。

结论

分散的NEAR AI基础设施代表着向用户拥有的AI迈出的重要一步。通过提供透明度、控制和灵活性，NEAR AI赋予用户以一种确保数据隐私并培养信任的方式与AI代理人互动。

作为NEAR的先驱，LNC正在积极利用这一基础设施进行实际应用，包括现有的Learn AI代理人、正在开发中的Lean NEAR导师以及计划中的WooCommerce购物代理人。

作为学习者，您被邀请积极参与这一创新的（L）Earn生态系统。向（L）Earn AI提出相关问题，使用nLEARN进行支付，获取知识，并通过为AI的改进做出贡献来赚取nLEARN。

总的来说，这种方法为（L）Earn的概念带来了更深层次和更丰富的含义，将学习与赚取融合在一起，与AI进行积极的正和游戏。

📚祝您（L）Earn愉快！🕺