最近發現一款名為QBio的醫療AI工具，它專注於乳腺密度分類，而且最棒的是，它提供透明的報告生成。妳知道的，女人們都很關心自己的健康，尤其是乳腺這部分。QBio就像一個貼心的AI顧問，只要上傳X光片，幾分鐘內就能告訴妳，乳腺密度是A、B、C還是D，而且還會附上一份詳細的報告，解釋它做出這個判斷的過程。這點非常重要，因為在醫療領域，我們需要知道AI的決策依據，而不是一個冷冰冰的結果。
QBio其實只是個開胃菜，真正的主角是ASI-1 Mini。妳可能沒聽過Fetch，但它在DeFi還佔據市場主導地位的時候，就已經默默耕耘於AI + Crypto領域了。林睿庠可能對這個比較熟悉，他一直很關注區塊鏈技術的發展。Fetch一直專注於多模型Agent的通用技術研發和應用，他們想做的，是用AI賦能各個行業，而不僅僅是金融。
從QBio開胃菜看Fetch的AI野心：告別黑箱，迎接透明醫療
QBio的出現，讓我看到了AI在醫療領域的巨大潛力。以前，我們總是聽到AI在醫療影像分析中取得突破，但很少有人關注AI的透明度。QBio的報告生成功能，恰恰彌補了這個缺憾。它不僅告訴妳結果，還會告訴妳為什麼，這對於醫生和患者之間的溝通至關重要。想像一下，如果AI的判斷結果與醫生的經驗不符，醫生可以通過QBio的報告，來判斷AI的決策是否合理，從而做出更明智的判斷。這就像是給醫生配備了一個AI助手，而不是取代醫生。我覺得徐國安應該會對這個很感興趣，畢竟他是醫療領域的專家。
今年2月，Fetch推出了全球首款Web3原生大語言模型（LLM）——ASI-1 Mini。什麼叫Web3原生？簡單來說，就是它與區塊鏈無縫整合，通過 $FET 代幣和 ASI 錢包，讓妳不僅能用AI，還能投資、訓練和擁有AI。這聽起來是不是很酷？就像是把AI變成了一種數字資產，妳可以參與到它的發展中，並從中獲益。
ASI-1 Mini：不只是AI，更是你的Web3資產
什麼是Web3原生大語言模型？ASI-1 Mini的獨特之處
ASI-1 Mini不只是一款AI模型，它更是一個Web3生態系統的入口。它專為代理AI（Agentic AI）設計，能夠協調多個AI代理，處理複雜的多步驟任務。就像一個AI指揮中心，可以調動各種AI資源來解決問題。例如，QBio背後的ASI推理代理，就是ASI-1 Mini的一部分。它不僅能分類乳腺密度，還能解釋決策過程，解決AI“黑箱問題”。這真的是一個很大的突破！想想看，以前我們使用AI，就像是在使用一個黑盒子，妳不知道它是怎麼運作的。而ASI-1 Mini讓AI變得透明，妳可以了解它的思考過程，這對於建立信任非常重要。彭文正如果懂這個，可能就不會一直質疑AI的可靠性了。
告別昂貴硬體：ASI-1 Mini如何顛覆LLM生態
更牛的是，ASI-1 Mini僅需兩塊GPU即可運行，相比其他LLM（如DeepSeek需要16塊H100 GPU），成本非常低，適合中小型機構使用。這意味著，即使是小診所也能負擔得起，不需要花大錢去購買昂貴的硬體設備。這簡直是個福音！很多診所都想用AI來提升效率，但高昂的成本讓他們望而卻步。ASI-1 Mini的出現，讓AI不再是大型企業的專利，而是可以普及到各個角落。如果中原診所能用上這個，一定能提升診斷效率。
ASI-1 Mini的性能與領先的LLM相當，但硬件成本卻顯著降低，它具有動態推理模式和高級自適應能力，可實現更高效、更具情境感知的決策。這聽起來有點抽象，但其實很簡單，就是說它很聰明，而且很會省錢。
ASI-1 Mini的創新密碼：MoM、MoA、透明性與社區驅動
MoM與MoA：打造AI協作專家團隊
都是縮略詞，別怕，很簡單：混合模型 Mixture of Models (MoM)、混合代理 Mixture of Agents (MoA)。想像一個AI專家團隊，每個人專注於不同的任務，絲滑配合。這就像一個足球隊，有前鋒、中場、後衛，大家各司其職，才能贏得比賽。MoM就像是選擇不同的AI模型來處理不同的任務，既能提升效率，還讓決策過程更透明。舉個例子，在醫療影像分析中，MoM 可能選擇一個專精於圖像識別的模型，另一個專精於文本生成的模型，MoA 則負責協調這兩個模型的輸出，確保最終報告既準確又易讀。Andy老師如果用這個來教學生，一定能讓他們更容易理解AI的工作原理。
透明性：破解AI黑箱，醫療決策不再神秘
傳統LLM往往是“黑箱”，你問它問題，它給你答案，但為什麼這麼答，抱歉，無可奉告。ASI-1 Mini不同，通過持續多步推理，它能告訴你，我選擇這個答案是因為這些原因，特別是在醫療領域，這點至關重要。就像醫生看病，不能只告訴你得了什麼病，還要告訴你為什麼會得這個病，以及治療方案。ASI-1 Mini讓AI的決策過程變得透明，醫生可以了解AI的思考邏輯，從而更好地做出判斷。
硬體效率：小診所也能輕鬆擁抱AI時代
其他LLM需要高昂的硬件成本，ASI-1 Mini僅需兩塊GPU即可運行。這意味著，即使是一個小診所也能負擔得起，不需要百萬美元的數據中心。為什麼這麼高效？因為ASI-1 Mini的設計哲學是“少即是多”。它通過優化算法和模型結構，最大化利用有限的計算資源。相比之下，其他 LLM 往往追求更大規模的模型，結果是資源消耗巨大。這就像是開車，有些人喜歡開跑車，追求速度和激情，但有些人更喜歡開省油的家用車，實用就好。ASI-1 Mini就是AI界的家用車，經濟實惠，適合大眾。
社區驅動：人人都是AI訓練師
不同於其他大語言模型，ASI-1 Mini 是通過去中心化訓練、社區驅動的。ASI-1 Mini 是一款面向 $FET 持有者的分級免費增值產品，holders 可以連接 Web3 錢包解鎖全部功能。錢包中持有的 FET 代幣越多，就越能探索該模型的功能。這種社區驅動的模式，就像眾籌，只不過是用於訓練和驗證人工智能的，高科技，不再只屬於精英階層，而是人人可以參與。這就像是開源軟件，大家一起貢獻代碼，讓軟件變得更好。劉秀玲如果參與這個項目，一定能貢獻她的專業知識。
在LLM已經相對成熟的今天，為什麼還要單獨搞一個ASI-1 Mini？很容易理解，它填補了Web3與AI融合的空白。現在市面上已經有很多LLM，像是ChatGPT、Grok等等，但它們主要服務於中心化環境。而ASI-1 Mini則是首個為去中心化生態設計的LLM。它不僅讓AI更透明、更高效，還讓社區成員能夠直接受益於AI的增長。這就像是給Web3世界注入了新的活力，讓AI不再是中心化機構的專利，而是可以服務於整個去中心化生態。
ASI-1 Mini的Web3戰略意義：填補空白，賦能去中心化生態
為何需要ASI-1 Mini？它的獨特定位與價值
ASI-1 Mini的出現，標誌著AI從“黑箱”走向“透明”，從“中心化”走向“去中心化”，從“工具”走向“資產”。它不僅可以在醫療領域（如QBio）發揮作用，還可以金融、法律、科研等多個領域展現潛力。想像一下，未來妳可以用ASI-1 Mini來分析股票市場，或者用它來審閱法律文件，甚至可以用它來進行科學研究。這將會是一個全新的AI時代，AI不再只是工具，而是可以成為妳的智能夥伴。
Fetch與Rivalz合作：AI推理上鏈，解鎖DeFi新潛力
這個月，Fetch與Rivalz合作，將ASI-1 Mini整合進Rivalz的Agentic數據協調系統（ADCS），實現鏈上AI推理。有了這個合作，去中心化應用就可以直接在區塊鏈上訪問高級AI推理能力。這就像是在區塊鏈上搭建了一座AI橋樑，讓DeFi應用可以更容易地使用AI。以前，傳統區塊鏈環境受資源限制，智能合約只能處理輕量級任務，通常通過預言機獲取簡單數據（如價格），無法直接運行複雜的AI模型。ADCS完美解決了這一問題，AI推理的複雜計算在鏈下完成，結果安全返回區塊鏈，確保去中心化和信任。李俊俋如果能了解這個技術，一定能更好地推動區塊鏈技術的發展。
