Aurory AI 是一个去中心化平台,旨在支持 Web3 生态系统中的链上 AI 代理。它利用人工智能、机器学习和大型语言模型 (LLM) 为 AI 代理和应用程序提供工具。[1][2][3]
Aurory AI 秉承“去计算化”的原则运营,利用分布式 GPU 资源网络为 AI 应用程序提供动力。这种方法允许经济高效地扩展 AI 操作,从而使用户和企业更容易获得先进的 AI 技术。该平台支持各种 AI 模型,包括专有和开源选项。[2]
Aurory AI 产品的核心是其去中心化基础设施,该基础设施允许跨节点网络分配计算任务。这种架构提供了可扩展性,并旨在减少 AI 计算能力的集中化,从而可能导致更加民主化的 AI 生态系统。[3]
我们的理念围绕着这样一种信念,即人工智能不仅仅是一种技术工具,而是一种应该造福全人类的积极变革力量。我们努力创造的 AI 不仅先进,而且易于访问、用户友好,最重要的是,与它所服务的人的利益和需求保持一致。我们的目标是利用 AI 的力量来开辟新的可能性,解决复杂的问题,并提高现在和未来每个人的生活质量。
前端层是 Aurory AI 平台的表示层。它旨在为与平台服务的交互提供用户友好的界面。[4]
用户界面可在 Web 和移动平台上使用,为每个产品(AquaGPT、AngelicART、AtomTRADE 等)提供特定的界面。确保为用户提供直观且易于访问的体验。[1][4]
用户身份验证用于实施安全登录和用户管理系统,以保护用户帐户和数据,而用户交互则促进输入(文本、语音、图像)和输出(文本响应、视觉数据、生成的艺术),从而实现引人入胜的用户体验。[4]
后端层处理服务器端操作,并通过管理数据、执行业务逻辑和服务 API 请求来支持前端应用程序。由 API 网关、微服务和数据存储组成,这些安全数据库存储用户数据、转录、视频文件和其他相关信息。确保数据的完整性和可用性。[4]
该层负责平台的人工智能功能,包括机器学习模型和大型语言模型。
ML 模型是用于决策和自动化的高级模型,可增强自主代理的功能和效率。LLM(大型语言模型)是用于自然语言处理的大型语言模型,可实现复杂的文本生成和理解。
模型训练支持 AI 模型的持续学习和改进,以确保平台有效地适应新的挑战和用户需求,而训练管道是训练和部署 ML 模型的基础设施,确保它们保持最新和有效。使用 TensorFlow 和 PyTorch 等框架。[4]
区块链层为去中心化运营提供基础,确保数据和交易的透明度、安全性和完整性。
安全层包含所有措施和协议,以保护平台、用户数据和交易免受威胁和破坏。
零知识机器学习 (zkML) 代表了机器学习模型在区块链生态系统中的集成方面的一项重大进步,特别是对于 Aurory AI 项目。[7]
zkML 允许将机器学习模型转换为零知识 (ZK) 电路,确保模型进行的每次推理都会生成加密证明。然后可以在链上验证此证明,从而为去中心化环境中的 ML 操作提供无与伦比的安全性。[7]
Aurory AI 提供一系列专门的 AI 代理,每个代理都专为特定任务而设计:
这些代理可以通过 Aurory AI 平台和 API 访问,允许用户将专门的 AI 功能集成到他们的应用程序中。[2][8]
$AURY 是 Aurory AI 生态系统的实用代币。通过促进交易、治理、奖励和访问高级功能,$AURY 使用户和开发人员能够充分利用自主链上代理的功能,并为生态系统的发展做出贡献。[9][5][6]
$AURY 代币的总供应量固定为 10,000,000,000(100 亿)个代币。15% 分配给团队和顾问,12.4% 分配给国库,15% 分配给营销和合作伙伴关系,50% 分配给社区,15% 分配给私募(投资者),7.6% 分配给公开发售。[9][6]
$AURY 代币用于支付交易费用、用于质押和奖励、治理、激励代理性能、访问高级功能以及用于开发人员赠款和资金。[9]