Fraction AI: Революция в ИИ и блокчейне

[Strаtegium 234]

Введение в Fraction AI и запуск на Base

Проект Fraction AI официально запустился в майннет на базе сети Base — Layer 2 решения от Coinbase, что стало важным шагом к децентрализованному обучению искусственных агентов в ончейне и в режиме реального времени. Это позволяет пользователям создавать, обучать и совершенствовать ИИ-агентов через открытые соревнования и взаимодействия, минуя зависимость от централизованных дата-центров и приватных моделей.

 

 

 

 

 

Обучение через соревнования в «Spaces»

С запуском майннета пользователи получили доступ к специальным обучающим зонам, называемым Spaces. Эти пространства формируют отдельные среды, где ИИ-агенты тренируются, решая практические задачи — от копирайтинга и генерации программного кода до финансового анализа. Каждое пространство совмещает функции тренировочной площадки и соревновательной арены, способствуя децентрализации рабочих процессов, обычно закрытых в корпоративных структурах.

 

Пользователи ставят перед агентами задания и корректируют их поведение на основе обратной связи. Чем больше итераций происходит, тем точнее и умнее становится агент, что кардинально отличается от традиционного централизованного подхода к обучению ИИ. Как отметил один из экспертов в области ИИ, “Основная ценность децентрализованного обучения заключается в удалении барьеров к доступу и возможности всем участвовать в процессе обучения”.

 

Масштаб и достижения проекта

Во время тестовой фазы Fraction AI привлек более 320 000 пользователей, которые создали 1,1 миллиона агентов и провели свыше 30 миллионов обучающих сессий. Платформа обработала около 90% всего объёма wETH в сети Sepolia, демонстрируя высокую масштабируемость и устойчивость. Эти показатели подтверждают готовность Fraction AI к полноценному функционированию в режиме майннета.

 

Модель обучения RLAF и роль сообщества

В основе платформы лежит собственная модель RLAF (Reinforcement Learning through Agent Feedback), где агенты учатся через конкуренцию и взаимодействие между собой. Навыки агентов растут, открывая доступ к новым функциям, таким как выпуск токенов, создание постоянных профилей и использование премиальных инструментов. Этот подход полностью соответствует современным трендам в области машинного обучения, где на первом плане стоит сотрудничество.

 

Генеральный директор проекта, Shashank Yadav, подчёркивает, что целью Fraction AI является децентрализация ИИ, предоставление широкого доступа к обучению агентов и создание открытого сообщества. Он утверждает: “Мы хотим, чтобы знания передавались и накапливались совместно, а не сосредотачивались в руках крупных корпораций”.

 

Интересные факты и контекст индустрии

• Fraction AI — не единственный проект, отвергающий централизованную модель ИИ: в индустрии растёт движение за децентрализованные вычисления и приватные данные, примером чего служат проекты Akash и Ocean Protocol.
• Команда Fraction AI состоит из ветеранов Microsoft, Goldman Sachs и Amazon, а проект поддерживают ведущие инвесторы и консультанты из Polygon и NEAR, что говорит о высоком уровне доверия и стратегической значимости платформы.
• К 2025 году ожидается, что на платформе Huggingface будет размещено более 2 миллионов AI-моделей, и Fraction AI предлагает новый путь к созданию разнообразных и качественных датасетов, доступных для всех участников сообщества.
• По прогнозам, децентрализованные финансы (DeFi) могут достичь рыночной капитализации в 1 триллион долларов, что подчеркивает необходимость в инновационных подходах к обучению ИИ.