该项目将彻底改变数据的访问、使用和保护方式，大胆挑战主导人工智能生命周期的中心化行业巨头

今天，旨在分散当前人工智能代理软件的先锋新型人工智能基础设施项目 GaiaNet 宣布已筹集 1000 万美元种子轮融资，主要战略顾问包括 Generative Ventures 的 Lex Sokolin、Republic Capital 的 Brian Johnson、7RIDGE 的 Shawn Ng、Kishore Bhatia、EVM Capital、Mirana Ventures、Mantle EcoFund 和 ByteTrade Lab。

GaiaNet 是一个分布式人工智能基础设施，旨在将当前的人工智能代理软件去中心化，为去中心化人工智能交互和应用的新时代铺平道路。GaiaNet 不是建立集中式服务器，而是利用由个人和企业控制的分布式边缘节点网络，根据他们专有的领域知识和专业知识托管人工智能模型。在这个模型中，每个 GiaiaNet 节点都充当现实世界专家或个性的人工智能双胞胎（代理）——例如大学助教、加密货币交易员或客户服务代理——代表其创建者或运营商执行熟练的知识任务。

在此阶段，该项目针对包括高等教育在内的各个行业的突出问题，特别解决入门级计算机科学和工程等高入学率课程的助教短缺问题。GaiaNet 允许创建个性化的人工智能聊天机器人，该机器人擅长在其分布式和去中心化网络中响应和满足来自具有不同背景和专业知识的学生的查询。

GaiaNet 首席执行官马特·赖特 (Matt Wright) 表示：“GaiaNet 的使命是重新定义人类与人工智能互动的方式，并为与人工智能互动提供自主基础设施。通过最近的投资，我们能够更进一步地致力于重新定义人工智能的界限，使其更易于访问、抗数据偏见、协作和以隐私为中心。”

今年早些时候，GaiaNet 宣布与加州大学伯克利分校建立首个重要合作伙伴关系，并以此开辟了一条利用先进 AI 解决方案革新行业的道路。该计划由 GaiaNet 与加州大学伯克利分校 FHL Vive 中心之间的战略合作伙伴关系推动，将利用分布式 Gaia 网络下的 AI 推理能力，将去中心化 AI TA 技术引入更多计算机科学和 STEM 课程。这种合作伙伴关系超越了单纯的技术进步，旨在提高教育的可及性，并成为去中心化 AI 在不同领域应用的先驱。此外，它还旨在创建一个不受中心化个人或实体控制的分布式 GenAI 代理网络。通过将 GaiaNet 整合到高等教育课程中，去中心化 AI 如何超越传统界限进行创新的实际演示已启动，标志着朝着使高质量教育更易于获得和更高效的方向迈出了重要一步。

除了建设网络基础设施外，资金还将用于支持为开发人员和私人数据持有者开发新的人工智能训练模型。它还将有助于增加网络节点的数量，这些节点一旦结合起来，就有可能与 ChatGPT 3.5 及更高版本的人工智能能力相媲美。

ByteTrade Lab 首席执行官 Lucas Lu 表示：“虽然数据有限的中心化服务器主导着市场上大多数 AI 代理和应用，但 GaiaNet 的分布式网络为用户和开发者与 AI 代理合作开辟了无限可能。”“投资 GaiaNet 进一步体现了 Bytetrade 继续创新和建立以用户为中心的去中心化互联网网络的承诺。”

GaiaNet 的出现正值人们对现有集中式大型语言模型 (LLM) 的去中心化替代方案的需求日益增长之时，这些模型由微软和谷歌等科技巨头控制。虽然许多项目都专注于分散计算和数据能力，但 GaiaNet 独特地专注于分散 ChatGPT 等中央 AI 推理服务器，并大胆挑战主导 AI 生命周期（从数据收集到模型训练和微调）的中心化行业巨头。

GaiaNet 上的测试网和软件开发工具包 (SDK) 计划于 2024 年第三季度初推出，产品 alpha 测试已于 2024 年第二季度开始。有兴趣成为首批测试 GaiaNet 功能的人的人应访问 www.gaianet.ai 并关注 @GaiaNet_AI 以获取更多信息。

关于盖亚网

GaiaNet 是去中心化人工智能技术的开拓者，致力于重塑科技行业，重点关注用户隐私、透明度和控制。我们先进的开放网络基础设施通过对等边缘节点的动态网络确保日常人工智能活动中的隐私和抗审查性，从而为用户提供支持。该框架促进了创新型人工智能商业生态系统的创建和协作，使私人数据持有者和开发者都受益。GaiaNet 旨在通过人工智能代理彻底改变用户体验，无缝引入变革性变化，同时保留 Web2 时代现有的直观技术和满意度。

  • 网址：www.gaianet.ai

  • Github：https://github.com/GaiaNet-AI

  • 推特：@GaiaNet_AI

媒体联系人：

  • GaiaNet@wachsman.com

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