Tether Data's QVAC Genesis I menyediakan 41 miliar token teks yang dirancang untuk melatih model AI yang berfokus pada STEM.
Aplikasi QVAC Workbench memungkinkan pemrosesan AI secara pribadi di perangkat di seluruh platform mobile dan desktop.
Divisi penelitian AI Tether Data, QuantumVerse Automatic Computer (QVAC), telah merilis QVAC Genesis I, sebuah dataset sintetis berskala besar yang dirancang untuk pelatihan AI tingkat lanjut dan model bahasa, terutama yang berfokus pada domain STEM.
Dibangun dari 41 miliar token teks, QVAC Genesis I berdiri sebagai dataset sintetis terbesar yang pernah dibuat untuk pelatihan AI. Ini dirancang khusus untuk mendukung pembuatan model bahasa yang dapat bernalar, menganalisis, dan memecahkan masalah kompleks di bidang ilmiah seperti matematika, fisika, biologi, dan kedokteran.
Selain dataset raksasa, tim riset AI Tether memperkenalkan aplikasi konsumen untuk pemrosesan AI lokal di perangkat, yang disebut QVAC Workbench.
Aplikasi ini mendukung berbagai model AI, termasuk Llama, Medgemma, Qwen, SmolVLM, dan Whisper, dan tersedia di perangkat Android, dengan kompatibilitas iOS yang akan datang segera. Versi desktop untuk Windows, macOS, dan Linux juga tersedia.
QVAC Workbench memungkinkan pengguna untuk menjaga privasi dengan menyimpan semua interaksi AI secara lokal di perangkat mereka, dengan fitur “DeleGated Inference” yang memungkinkan koneksi peer-to-peer antara aplikasi mobile dan desktop.
CEO Tether Paolo Ardoino mengatakan dalam sebuah pernyataan bahwa inisiatif AI terbaru perusahaan mencerminkan misi Tether untuk menjadikan kecerdasan se-decentralized dan terbuka seperti informasi.
“Kecerdasan tidak seharusnya terpusat,” kata Paolo Ardoino, CEO Tether. “Dengan QVAC Workbench dan Genesis I, kami membuka pintu menuju kecerdasan tak terbatas, AI yang hidup, belajar, dan berkembang secara lokal di perangkat Anda sendiri. Kami percaya bahwa kecerdasan, seperti informasi, harus bebas, dapat diakses, dan dimiliki oleh semua orang, bukan terkunci di balik tembok perusahaan atau dijual sebagai layanan.”
Dataset QVAC Genesis telah divalidasi di berbagai tolok ukur pendidikan dan ilmiah dan merupakan dataset sintetis publik pertama yang dibangun khusus untuk konten yang spesifik untuk pendidikan.
“Apakah itu telepon, robot, atau perangkat yang dapat dikenakan, kecerdasan seharusnya milik individu, bukan institusi. QVAC Genesis I mewakili masa depan di mana orang, bukan platform, mengendalikan bagaimana pengetahuan diciptakan, dibagikan, dan digunakan. Ini tentang mengembalikan keseimbangan, membawa kecerdasan kembali ke tepi, di mana seharusnya, dan memastikan kebebasan untuk membangun dan belajar adalah universal,” kata Ardoino.
“Sebagian besar AI saat ini terdengar pintar, tetapi tidak benar-benar berpikir,” tambahnya. “Kami merancang dataset ini untuk membantu model memahami sebab dan akibat, membuat koneksi, menarik kesimpulan, dan menalar melalui kompleksitas. Dan kami membukanya untuk semua orang.”
Pertama kali diumumkan pada bulan Mei, QVAC adalah kerangka kerja AI terdesentralisasi milik Tether yang dibangun untuk otonomi dan kepemilikan sendiri. Ini memungkinkan agen AI untuk berkomunikasi dan bertransaksi melalui jalur blockchain, membentuk sistem modular yang tahan sensor untuk kecerdasan peer-to-peer.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
17 Suka
Hadiah
17
9
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
SleepTrader
· 10-27 13:17
tether juga mulai terlibat dalam AI
Lihat AsliBalas0
OnchainSniper
· 10-25 10:59
Haha, lagi satu yang dianggap bodoh.
Lihat AsliBalas0
OnChainDetective
· 10-24 14:54
hmm waktu yang mencurigakan... permainan AI lain tepat saat pasar sedang panas. melacak pola serupa sebelumnya
Lihat AsliBalas0
RetailTherapist
· 10-24 13:52
Ayo segera belajar dengan giat
Lihat AsliBalas0
GateUser-a606bf0c
· 10-24 13:49
Bukankah itu hanya kumpulan data uji?
Lihat AsliBalas0
CodeZeroBasis
· 10-24 13:41
Ah, ini adalah hal besar yang terjadi di belakang.
Tether merilis dataset AI raksasa QVAC Genesis I untuk pelatihan AI dalam STEM
Poin Penting
Divisi penelitian AI Tether Data, QuantumVerse Automatic Computer (QVAC), telah merilis QVAC Genesis I, sebuah dataset sintetis berskala besar yang dirancang untuk pelatihan AI tingkat lanjut dan model bahasa, terutama yang berfokus pada domain STEM.
Dibangun dari 41 miliar token teks, QVAC Genesis I berdiri sebagai dataset sintetis terbesar yang pernah dibuat untuk pelatihan AI. Ini dirancang khusus untuk mendukung pembuatan model bahasa yang dapat bernalar, menganalisis, dan memecahkan masalah kompleks di bidang ilmiah seperti matematika, fisika, biologi, dan kedokteran.
Selain dataset raksasa, tim riset AI Tether memperkenalkan aplikasi konsumen untuk pemrosesan AI lokal di perangkat, yang disebut QVAC Workbench.
Aplikasi ini mendukung berbagai model AI, termasuk Llama, Medgemma, Qwen, SmolVLM, dan Whisper, dan tersedia di perangkat Android, dengan kompatibilitas iOS yang akan datang segera. Versi desktop untuk Windows, macOS, dan Linux juga tersedia.
QVAC Workbench memungkinkan pengguna untuk menjaga privasi dengan menyimpan semua interaksi AI secara lokal di perangkat mereka, dengan fitur “DeleGated Inference” yang memungkinkan koneksi peer-to-peer antara aplikasi mobile dan desktop.
CEO Tether Paolo Ardoino mengatakan dalam sebuah pernyataan bahwa inisiatif AI terbaru perusahaan mencerminkan misi Tether untuk menjadikan kecerdasan se-decentralized dan terbuka seperti informasi.
Dataset QVAC Genesis telah divalidasi di berbagai tolok ukur pendidikan dan ilmiah dan merupakan dataset sintetis publik pertama yang dibangun khusus untuk konten yang spesifik untuk pendidikan.
Pertama kali diumumkan pada bulan Mei, QVAC adalah kerangka kerja AI terdesentralisasi milik Tether yang dibangun untuk otonomi dan kepemilikan sendiri. Ini memungkinkan agen AI untuk berkomunikasi dan bertransaksi melalui jalur blockchain, membentuk sistem modular yang tahan sensor untuk kecerdasan peer-to-peer.