Pendahuluan

Dalam bidang cryptocurrency dan kecerdasan buatan (AI) yang berkembang pesat, Ailive (AILIVE) adalah proyek inovatif yang secara perlahan menarik perhatian secara luas. Proyek ini bertujuan untuk mendemokrasikan pembelajaran mesin (ML) dan AI dengan menyediakan platform yang kuat dan intuitif yang memungkinkan semua orang menggunakan AI dan memahami prinsip dasar pembelajaran mesin. Fokus Ailive adalah memberdayakan pengguna untuk melatih, memahami, dan mendeploy agen AI 3D mereka sendiri dengan hambatan minimal.

Apa itu Ailive?

Sumber:https://ailive.co/agents/zero

Alive adalah proyek novel yang bertujuan untuk mendemokratisasi pembelajaran mesin (ML) dan kecerdasan buatan (AI) dengan menyediakan platform yang kuat dan intuitif untuk semua orang menggunakan AI, sehingga mereka dapat memahami prinsip dasar pembelajaran mesin dan melakukan eksperimen. Fokus kami adalah memungkinkan individu untuk melatih, memahami, dan mendeploy agen AI 3D mereka sendiri dengan hambatan minimal.

Sumber:https://ailive.co/agen/nol

Ailive memperkenalkan contoh terobosan dalam bidang kecerdasan buatan dan blockchain, yang menunjukkan evolusi instan agen kecerdasan buatan. Ini mewakili contoh pertama pembelajaran mesin, di mana agen kecerdasan buatan mengembangkan keterampilan mirip manusia sejak bayi dan terus berkembang dalam berbagai tahap kehidupan. Dengan menggabungkan teknik pembelajaran mesin canggih dengan gamifikasi dan dukungan pasar dari blockchain, Ailive bertujuan untuk menciptakan ekosistem mandiri yang mendukung inovasi, interaksi, dan aktivitas ekonomi.

Dasar teknis

Alive menggabungkan teknologi canggih seperti simulasi fisika, pembelajaran penguatan, pembelajaran mendalam, dan rendering 3D untuk menciptakan lingkungan yang realistis, dapat diskalakan, dan interaktif untuk melatih dan menerapkan agen AI otonom.

1. MuJoCo (Dinamika Multi-Send ikan dengan Kontak)

MuJoCo adalah mesin fisika yang digunakan untuk mensimulasikan gerakan kompleks di lingkungan virtual, dengan keuntungan termasuk:

• Simulasi presisi tinggi: Capai kontrol bersama yang nyata, gesekan, dan tumbukan.
• Prototipe cepat: Ambang batas rendah untuk menetapkan tugas baru atau memodifikasi tugas yang sudah ada.
• Efisiensi: Mendukung simulasi paralel untuk mempercepat pelatihan multi-lingkungan.

2. Pembelajaran Penguatan

Pembelajaran penguatan berada di inti dari banyak terobosan AI, belajar dengan membiarkan agen mengambil tindakan di lingkungan untuk memaksimalkan imbalan akumulatif. Fitur-fitur kunci termasuk:

• State, Tindakan, Hadiah: Agen mengamati kondisi, melakukan tindakan, dan menerima hadiah, secara bertahap mengoptimalkan strateginya.
• Jelajahi dan Manfaatkan: Seimbangkan eksplorasi tindakan baru dengan eksploitasi tindakan sukses yang sudah dikenal.
• Kebijakan dan Fungsi Nilai: Pembelajaran penguatan memetakan keadaan ke tindakan melalui kebijakan dan memperkirakan fungsi nilai dari imbalan jangka panjang.

3. Proximal Policy Optimization (PPO)

PPO menonjol dalam algoritma pembelajaran penguatan untuk kinerjanya yang tangguh dan penggunaannya yang relatif sederhana. Karakteristik utamanya termasuk:

• Pembaruan strategi optimasi: Gunakan pemangkasan yang ditargetkan untuk menghindari pembaruan strategi yang besar-besaran dan mengganggu.
• Efisiensi Sampel: Menggabungkan Metode Trust Region untuk Maksimalkan Kecepatan Pembelajaran sambil Menjaga Stabilitas.
• Generalized Advantage Estimator (GAE): Mengurangi varians dari pembaruan keuntungan kebijakan dan meningkatkan konsistensi pelatihan.

4. Pembelajaran Mendalam: Menguasai Keterampilan Jaringan Saraf

AILIVE menggunakan deep learning untuk meningkatkan kemampuan pembelajaran penguatan:

• Jaringan Kebijakan: Sebuah jaringan saraf yang memetakan keadaan ke tindakan, mengoptimalkan kinerja agen dalam skenario dinamis dan tak terduga.
• Jaringan Nilai: memprediksi imbalan masa depan untuk membantu agen membuat keputusan bijak dalam jangka panjang.
• Transfer Keterampilan: Model-model yang telah dilatih memungkinkan agen untuk mengadaptasi keterampilan yang telah dipelajari ke lingkungan baru, secara signifikan mengurangi waktu pelatihan untuk perilaku lanjutan.

5 Three.js dan Mapbox GL JS: visualisasi 3D yang mendalam dari dunia terbuka

AILIVE menggunakan Three.js dan Mapbox GL JS untuk memberikan pengalaman yang mulus dan memukau secara visual:

• Fitur-fitur Three.js: rendering yang realistis, animasi dinamis, model yang dapat disesuaikan yang mendukung berbagai aset 3D.
• Fitur Mapbox GL JS: pemetaan bumi 3D, data geospasial real-time, navigasi mulus.

6. Perluasan Lingkungan: Paralelisme dan Optimisasi melalui Komputasi Awan

AILIVE meningkatkan efisiensi dengan menggunakan lingkungan simulasi paralel dan pelatihan terdistribusi:

• Pelatihan multi-agen: Beberapa agen dapat dilatih secara bersamaan dalam skenario yang berbeda.
• Integrasi Cloud: Infrastruktur cloud yang dapat diskalakan memastikan kekuatan komputasi tumbuh seiring dengan permintaan pengguna.
• Lingkungan optimasi fisik: Mensimulasikan penyesuaian halus untuk mengurangi biaya komputasi tanpa mengorbankan akurasi.

Pembelajaran Mesin

Kecerdasan Buatan (AI) umumnya dianggap sebagai bidang yang luas, mencakup berbagai metode untuk menciptakan sistem yang cerdas. Pada dasarnya, AI sangat bergantung pada pembelajaran mesin (ML), yang merupakan subset dari AI yang memungkinkan sistem belajar dan meningkat dari data tanpa pemrograman eksplisit. Pembelajaran mesin adalah dasar dari model dan agen AI modern, memungkinkan mereka terus berkembang dan beradaptasi dengan tantangan baru.

Ekonomi Token

$AILIVE token adalah kekuatan penggerak utama dari ekosistem Ailive, mendorong pertumbuhan, keberlanjutan, dan inovasi platform.

Distribusi Token

• Total Pasokan: 1.000.000.000 $AILIVE
• Metode distribusi:

• Saham Tim 7,5%: Digunakan untuk memastikan kesuksesan jangka panjang dan pengembangan platform, bagian ini akan dikunci dan dirilis secara bertahap dalam waktu satu tahun.

• 5% Tim Inti: Disediakan khusus untuk tim inti.

• 2,5% Reward Pool: Digunakan untuk hadiah di dunia terbuka.

• 92,5% Distribusi Adil: Tidak ada pre-mining, tidak ada alokasi khusus, sebagian besar token didistribusikan langsung kepada komunitas melalui distribusi adil Pumpfun, memastikan bahwa setiap orang memiliki kesempatan yang sama.

Tim Wallet Terkunci

Dompet tim (mencakup 7,5%) terkunci menggunakan Jupiter, yang merupakan dompet dengan jumlah token terbanyak. Periode kunci adalah 6 bulan, dengan 50% terbuka setiap kuartal. Secara teknis, itu benar-benar terkunci dalam waktu 3 bulan setelah penerbitan. Tautan dompet:https://solscan.io/account/7X2B4xLd1GDLjbTzGCVVL74CWjo2yBwGPgu5ddz6cxh2

Fitur Utama dan Manfaat dari Menahan $AILIVE

1. Nilai Pasif Terakumulasi:
   30% dari setiap transaksi pasar digunakan untuk membeli dan mengunci secara permanen token $AILIVE, yang akan diverifikasi di situs web resmi. Mekanisme ini terus memberikan tekanan naik pada nilai token dan mengurangi pasokan beredar seiring waktu.
2. Akses fitur eksklusif:
   Hanya dompet yang dibuat oleh agen yang memegang jumlah tertentu $AILIVE memenuhi syarat untuk berpartisipasi dalam acara-acara tertentu di dunia terbuka. Pemegang token juga dapat mengakses fitur-fitur baru, lingkungan, dan kompetisi lebih awal.
3. Hak Governance:
   $ Pemegang AILIVE dapat mempengaruhi masa depan platform melalui pemungutan suara, termasuk fitur-fitur baru, pembaruan pasar, dan keputusan penting mengenai ekosistem.
4. Kompetisi dan Partisipasi dalam Aktivitas:
   Banyak balapan dan turnamen berisiko tinggi memerlukan $AILIVE sebagai biaya masuk, memberikan kesempatan eksklusif untuk menghasilkan hadiah.

Visi jangka panjang: Mendirikan ekonomi deflasi

30% dari setiap transaksi pasar digunakan untuk membeli dan mengunci $AILIVE, memastikan token tetap deflasi.

• Pasokan sirkulasi berkurang: Menciptakan kelangkaan dari waktu ke waktu.
• Permintaan yang meningkat: Mendorong nilai jangka panjang bagi pemegang saham ketika ekosistem berkembang.

Mekanisme ini menggabungkan kesuksesan platform dengan kepentingan komunitas untuk memastikan pengembangan yang berkelanjutan bagi kedua belah pihak.

Tujuan Masa Depan

Hidup adalah untuk mengunggah repositori kode sumber terbuka, membudayakan budaya transparansi, kolaborasi, dan inovasi, sehingga pengembang, peneliti, dan penggemar dapat berkontribusi pada ekosistem Ailive dan meningkatkan potensi agen AI 3D yang dapat dilatih.

1. Kerjasama:

• Undang pengembang dari seluruh dunia untuk berkontribusi dalam fitur-fitur baru, perbaikan, dan optimalisasi ke dalam kode sumber.
• Mendorong penelitian dan pengembangan di bidang-bidang seperti memfasilitasi interaksi multi-pihak, transfer keterampilan, dan tindakan darurat.

2. Inovasi:

• Mendorong eksplorasi desain proxy unik, algoritma pelatihan, dan kasus penggunaan.
• Perluas kemungkinan agen AI 3D yang dapat dilatih melalui kreativitas yang didorong komunitas.

3. Transparansi:

• Memberikan visibilitas kode yang komprehensif untuk memastikan kepercayaan dan tanggung jawab dalam ekosistem.
• Berbagi praktik terbaik dan wawasan dari proses pengembangan untuk keuntungan komunitas AI dan open source yang lebih luas.

Ringkasan

Ailive (AILIVE), sebagai proyek perintis di bidang cryptocurrency dan kecerdasan buatan, sedang mendemokrasikan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan melalui platformnya yang kuat dan intuitif, memungkinkan semua orang untuk dengan mudah melatih, memahami, dan mendeploy agen AI 3D mereka sendiri. Proyek ini menggabungkan teknologi canggih seperti simulasi fisika, pembelajaran penguatan, pembelajaran mendalam, dan rendering 3D untuk menciptakan lingkungan yang realistis, scalable, dan interaktif, dan mencapai ekspansi lingkungan yang paralel dan dioptimalkan melalui komputasi awan. Token $AILIVE, sebagai kekuatan penggerak inti dari ekosistem, memastikan pertumbuhan dan keberlanjutan platform melalui mekanisme distribusi token unik dan penguncian, sambil memberikan pemegang dengan manfaat seperti akumulasi nilai pasif, akses fitur eksklusif, dan hak governance. Visi jangka panjang Ailive adalah untuk membentuk ekonomi deflasi yang mendorong nilai jangka panjang bagi pemegang token seiring dengan pertumbuhan ekosistem.