Resumo de IA
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Desde a chegada do ChatGPT no cenário, grandes modelos de linguagem (LLMs) têm atraído a atenção de entusiastas e desenvolvedores de inteligência artificial (IA). As impressionantes capacidades de raciocínio e geração de texto do ChatGPT são sustentadas pela tecnologia LLM, o que levou a um interesse significativo nesses modelos de IA generativa. No espaço cripto, projetos focados em LLM como Bittensor (TAO) e Swarms (SWARMS) também se beneficiaram do interesse generalizado nessa tecnologia.
Embora os LLMs sejam verdadeiramente uma tecnologia revolucionária e, sem dúvida, os algoritmos mais populares no campo da IA no momento, outra categoria de modelos de IA generativa — pequenos modelos de linguagem (SLMs) — possui um potencial significativo em muitas áreas, graças ao treinamento específico de domínio e à eficiência de recursos. Embora não sejam tão poderosos e ricos em conhecimento generalista quanto os LLMs, os SLMs se destacam em situações onde o acesso eficiente a conhecimentos especializados é crítico.
Assisterr (ASRR) é um projeto descentralizado baseado em Solana (SOL) que visa aproveitar os SLMs para ajudar seus usuários a construir agentes de IA, bots e soluções eficientes e conhecedores. Assim como os chatbots e modelos baseados em LLM, as soluções SLM da Assisterr utilizam tecnologia de IA generativa, mas apresentam algoritmos muito mais escaláveis e eficientes em recursos que se destacam em situações nas quais o conhecimento especializado de domínio é essencial. Além disso, o uso do conceito de Mistura de Agentes (MoA) permite que a Assisterr aproveite as vantagens do processamento multiagente.
Qualquer pessoa (incluindo usuários sem habilidades de programação) pode usar a Assisterr para criar seus próprios agentes e soluções baseados em SLM. Se os SLMs atraírem até metade do interesse que os LLMs atualmente desfrutam, em breve ouviremos muito mais sobre o projeto de criptomoeda Assisterr, um verdadeiro pioneiro do ramo SLM de IA generativa.
Principais Conclusões:
Assisterr AI (ASRR) é uma plataforma descentralizada que permite criar agentes de IA e soluções baseadas em SLMs — modelos de IA especializados que apresentam eficiência de recursos e conhecimento robusto específico de domínio.
O token nativo da Assisterr, ASRR, é usado para governança, pagamentos para criar e utilizar os produtos da plataforma, implantação de modelos, distribuições de airdrop e recompensas para colaboradores.
Você pode comprar ASRR na Bybit como um par Spot USDT.
Assisterr (ASRR) é um projeto de IA descentralizado que permite construir agentes baseados em SLM, sem necessidade de habilidades de programação. Você pode usar uma interface gráfica para fazer seleções e fornecer os prompts de linguagem natural necessários para projetar seu agente e suas propriedades. Assisterr é baseado na blockchain Solana, portanto, se beneficia da famosa escalabilidade e baixos custos da rede.
A plataforma permite que você construa e implante agentes de IA para rastrear métricas chave, identificar padrões e extrair insights valiosos analisando grandes conjuntos de dados em tempo real. Por exemplo, um agente de negociação com inteligência artificial pode ajudá-lo a monitorar as condições do mercado, entender a dinâmica do mercado e avaliar a dinâmica de preços. Isso permite que você refine suas estratégias e responda rapidamente às mudanças no sentimento do mercado. Desde a previsão de tendências até a automação de relatórios, os agentes de IA capacitam os usuários a se manterem à frente das rápidas mudanças e otimizarem o desempenho em diversos setores.
A estrutura de agentes de IA da plataforma, fácil de usar e eficiente, beneficia tanto usuários pessoais quanto empresariais. Para usuários pessoais, os agentes de IA servem como ferramentas poderosas que os ajudam a automatizar tarefas rotineiras ou realizar análises sofisticadas de blockchain. Os indivíduos também podem optar por tornar seus agentes personalizados públicos para monetização. Os usuários empresariais podem desejar manter seus agentes privados e utilizá-los para fins específicos, onde o conhecimento especializado do domínio proporciona uma vantagem competitiva chave.
Enquanto a maioria dos outros projetos de IA utiliza LLMs, o Assisterr é uma das poucas iniciativas web3 que aproveita os SLMs. Embora os LLMs sejam famosos por sua ampla expertise e excelente conhecimento generalista, eles também são intensivos em termos computacionais e carecem da granularidade necessária em tópicos específicos de domínio. Isso ocorre porque os LLMs são treinados com enormes quantidades de dados e usam muitos parâmetros, tornando-os exigentes em recursos e principalmente generalistas.
Em contraste, os SLMs usam menos parâmetros e significativamente menos dados para treinamento, reduzindo os requisitos computacionais gerais. Ao mesmo tempo, os SLMs são tipicamente treinados em dados de nicho específico, muitas vezes tornando-os melhores do que os LLMs em termos de conhecimento especializado profundo.
Igualmente importante, muitos projetos baseados em LLMs são baseados em servidores centralizados, que muitas vezes são controlados por uma única entidade corporativa. Como tal, os métodos exatos de treinamento e dados desses modelos permanecem um grande desconhecido para os usuários finais. A natureza descentralizada do Assisterr torna todo o seu processo de treinamento de modelos de propriedade da comunidade e mais transparente.
Nik Havryliak e Dmytro Dimenko fundaram o projeto Assisterr em abril de 2023. No final de maio de 2025, o Assisterr foi lançado na mainnet da Solana.
O Assisterr permite que você projete seus próprios agentes de IA baseados em SLM e os implante em fontes de mídia social e blockchain. Cada usuário pode implantar até três modelos.
Existem três funções principais na rede:
Criadores de modelos são usuários que projetam, implantam e mantêm SLMs.
Validadores contribuem com seu conhecimento especializado para aprovar e ajustar os modelos.
Contribuidores são partes que contribuem para o ecossistema mais amplo do Assisterr participando de discussões comunitárias, fornecendo feedback, compartilhando conjuntos de dados ou ajudando a promover a plataforma ou modelos específicos.
SLMs são a tecnologia central que impulsiona os agentes de IA do Assisterr. Esses modelos são eficientes em termos de recursos, devido à carga de dados de treinamento e parâmetros muito menor do que para LLMs. Sua principal vantagem é também o treinamento específico de domínio.
Como os SLMs são baseados em conjuntos de dados menores do que os LLMs, seu desempenho é frequentemente aumentado por meio de esforços colaborativos multiagentes, onde múltiplos modelos, agentes ou redes de aprendizado paralelas são usados para entregar uma solução à consulta do usuário. Se uma consulta requer conhecimento multidisciplinar, os SLMs, com sua especialização de domínio, podem ter dificuldades em uma configuração de modelo único e não colaborativa. Mas as principais limitações dos SLMs podem ser resolvidas usando múltiplos modelos de forma modular para entregar a qualidade necessária de resultados.
Duas variedades arquitetônicas são usadas para formar a configuração de conjunto para SLMs — Misturas de Especialistas (MoE) e Misturas de Agentes (MoA).
MoE é uma arquitetura de modelo que seleciona dinamicamente de um conjunto de redes neurais especializadas para resolver cada consulta específica. Essa ativação seletiva permite uma resolução de problemas mais eficiente e consciente do conteúdo. MoEs mais complexos podem ser organizados hierarquicamente para enfrentar problemas contextualmente mais complexos.
MoA difere de MoE ao utilizar os agentes de maneira paralela. Cada agente realiza tarefas específicas de forma independente, com base em seu conhecimento de nicho. As saídas dos agentes são sintetizadas e agregadas por um modelo separado para produzir o resultado final, e a agregação de pequenos modelos em modelos mais complexos ajuda a facilitar a resolução eficiente de problemas em diferentes domínios.
Todos os modelos oferecidos pela plataforma são baseados em propriedade descentralizada, impulsionada pela comunidade. Isso contrasta fortemente com a propriedade e gestão centralizadas de modelos geralmente encontradas nas configurações tradicionais de LLM no mundo Web 2.0. A descentralização da propriedade dos modelos ajuda a resolver muitas das limitações dos sistemas centralizados. Primeiro, proporciona mais transparência em relação aos dados usados para treinar um modelo. Em segundo lugar, torna o modelo resistente à censura. E, em terceiro lugar, ajuda a alinhar os incentivos para todas as partes envolvidas, incluindo Contribuidores, Validadores e Criadores.
Cada SLM no Assisterr é gerido através da sua própria organização autônoma descentralizada (DAO). Isso significa que há um tesouro e um mecanismo de governança dedicados para cada modelo, uma estrutura que ajuda a manter a responsabilidade e a transparência para cada SLM. Isso também torna a implantação, ajuste e manutenção do modelo mais flexíveis e ligados aos requisitos contextuais de cada SLM.
O Assisterr possui um mercado na plataforma onde os criadores de modelos podem listar e tokenizar suas soluções baseadas em SLM. Uma parte integral do mercado é o Mercado de Dados, que facilita o compartilhamento e a troca de conjuntos de dados para o treinamento de modelos. Os provedores de dados disponibilizam conjuntos de dados selecionados através do mercado. A natureza selecionada dos conjuntos de dados garante que os criadores de modelos possam contar com dados de alta qualidade para construir seus modelos, uma consideração crítica em uma indústria na qual o acesso a dados verificados e de qualidade está se tornando cada vez mais desafiador.
O Assisterr fez parceria com vários provedores de dados para facilitar o acesso a conjuntos de dados selecionados para os criadores de modelos. Esses provedores de dados cobrem uma gama de verticais de indústria e casos de uso. Alguns dos parceiros de dados na plataforma incluem:
dFusion AI é um provedor focado em dados de qualidade através de validações conduzidas pela comunidade. A empresa processa mais de 50.000 submissões de conhecimento mensalmente e construiu uma base de conhecimento de mais de 40GB, tornando-se um jogador crucial para dados de IA nos nichos de web3 e blockchain.
FileMarket AI é um provedor que se especializa na coleta e anotação de dados com total consentimento do usuário. No centro das soluções de dados da FileMarket AI estão práticas éticas e privacidade, o que garante que qualquer dado fornecido pela empresa satisfaça os padrões regulatórios mais rigorosos.
Matchain é uma plataforma especializada em soluções de identidade descentralizada (DID). Ela agrega dados de uma variedade de fontes on-chain e off-chain e enriquece os dados coletados usando algoritmos de IA.
O token nativo da Assisterr, ASRR, foi lançado na blockchain Solana no final de maio de 2025. O token ASRR é um ativo central dentro do ecossistema Assisterr, servindo a múltiplos propósitos:
Pagamentos de taxas de transação pelo uso dos serviços da plataforma. Todas as operações no Assisterr — incluindo a listagem de modelos no marketplace e o pagamento por cálculos de modelos — são pagas em ASRR.
Taxas de implantação de modelos e tesouraria. O lançamento de SLMs individuais e a configuração de suas tesourarias também envolvem pagamentos em ASRR.
Governança. Os detentores de ASRR têm o direito de participar na governança de toda a plataforma. A governança de projetos SLM individuais é realizada através de tokens de gestão (MTs), que são emitidos pelos criadores especificamente para cada projeto SLM.
Recompensas para colaboradores de projetos. Colaboradores de vários tipos, incluindo desenvolvedores, construtores de modelos e validadores de modelos, são recompensados com tokens ASRR.
Distribuições de airdrop. Contribuidores da plataforma são recompensados com distribuições de tokens ASRR. Contribuidores elegíveis ganham pontos por completar várias tarefas para se qualificarem para os airdrops. Por exemplo, a campanha de airdrop da Fase 1 da plataforma forneceu recompensas ASRR para criadores SLM, validadores, detentores de Assisterr NFT e outros contribuidores ativos. Partes elegíveis acumularam pontos sASRR — o ativo de recompensa da testnet da plataforma — para desbloquear suas alocações de ASRR imediatamente após o evento de geração de tokens (TGE). As alocações estavam disponíveis imediatamente após o TGE, sem cronogramas de aquisição, cronogramas de desbloqueio condicionais ou outras limitações.
O fornecimento máximo de ASRR é de 100 milhões, quase todo o qual representa o fornecimento total atual do token.
O token ASRR está disponível na Bybit como um par Spot com USDT. Você também pode aproveitar as recompensas de staking de ASRR participando do evento dedicado ao token na Bybit. De acordo com os termos da campanha, você pode fazer stake entre 160 e 3.000 ASRR através do plano de Poupança Fixa de 3 dias para ganhar 99% APR e obter uma parte do prêmio de 500.000 ASRR. Esta campanha é válida até 3 de julho de 2025, 10AM UTC.
Em 17 de junho de 2025, o token ASRR está no mercado há cerca de duas semanas. Atualmente está sendo negociado a $0,25, uma queda de 48,7% em relação ao seu recorde histórico de $0,5009 em 3 de junho de 2025, e um aumento de 13,5% em relação ao seu recorde mínimo de $0,2264 em 6 de junho de 2025.
A perspectiva de preço a longo prazo do ASRR é bastante otimista. DigitalCoinPrice espera que o token seja negociado a $0,90 em 2027 e $1,31 em 2030, enquanto a PricePrediction está prevendo preços médios de $0,71 em 2027 e $2,11 em 2030.
No mar de novos projetos web3 focados em IA, Assisterr AI se destaca como uma plataforma única na indústria cripto porque utiliza SLMs, em vez de LLMs, para fornecer agentes inteligentes e soluções aos seus usuários. SLMs não são uma tecnologia totalmente nova, mas seu uso nos domínios web3 e Web 2.0 tem sido limitado.
Isso representa uma oportunidade perfeita para a plataforma Assisterr se estabelecer como uma das pioneiras no uso desses modelos. Sempre que ouvimos falar do ChatGPT, pensamos em seu criador, OpenAI. No futuro, quando os SLMs forem mencionados, podemos estar ligando a tecnologia à marca Assisterr se seus modelos baseados em SLM conseguirem ganhar força no mercado de IA.
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