IA a escala Empoorio.

Construye el futuro de la inteligencia abierta en Empoorio. Desarrolla agentes, encuentra capacidad de cómputo, realiza transacciones instantáneas y obtén datos, todo a escala Empoorio.

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¿Por qué IA en Empoorio?

Distribuye tu aplicación en Empoorio y conecta con millones de usuarios de criptomonedas. A medida que la IA continúa moldeando el desarrollo tecnológico, la necesidad de sistemas abiertos y sin permisos se vuelve más significativa. Empoorio proporciona la base para un ecosistema de inteligencia abierta, permitiendo la propiedad descentralizada, la asignación eficiente de recursos y la transferencia fluida de valor de IA.

Lo que corre hoy
en la
red

inference

Entrenamiento e inferencia de modelos repartidos entre los aparatos que participan. Los datos no salen del teléfono: lo que viaja es el adaptador entrenado, con la prueba de cada aportación escrita en la cadena.

Publicada en Google Play
En producción
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nousResearch

Modelos entrenados y servidos desde nuestra propia tubería, de 4,3 a 113 millones de parámetros. El plan de escalado es un documento con fechas, no una promesa.

Parámetros por tamaño
4,3M–113M
Parámetros por tamaño
grass

Donde viven los conjuntos de datos: quien aporta datos se queda con la constancia de haberlos aportado, y el entrenamiento que los usa apunta a esa constancia.

Conjuntos en el catálogo
421
Conjuntos en el catálogo
gradient

pallet-ai-consensus y pallet-ai-subnets dejan constancia de qué modelo respondió, con qué pesos y cuándo, así que una inferencia se audita en vez de creérsela.

Todavía sin red principal
En la testnet
Todavía sin red principal
eliza

El asistente que lleva dentro Aephoron, el navegador del ecosistema, con motor propio. Responde desde el aparato y solo pregunta a la red cuando le hace falta.

Dentro de Aephoron
En producción
Dentro de Aephoron
Nosana
IO Net
Render Network
Synesis
Crossmint
Public AI
Unif AI
Poof
Cambrian
Yupp
Coral Protocol
Pin AI

Inteligencia que no sale del aparato

Miniatura del vídeo de entrenamiento repartido de AiloOS
Podcast

Entrenar repartido entre teléfonos

Cómo AiloOS parte un modelo y deja constancia de cada aportación en la cadena

Miniatura del vídeo de inferencia verificable
Podcast

Una respuesta que se puede comprobar después

Qué modelo respondió, con qué pesos, escrito en la cadena

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