Fetch.ai 커뮤니티 통합
14 Oct 2023
1 min read
Fetch.ai는 끊임없이 한계를 뛰어넘는 커뮤니티와 함께 끊임없는 혁신으로 번창하고 있습니다.
개발 커뮤니티의 최신 AI 에이전트 통합은 창의성과 기술력의 조화를 보여줍니다.
핀버트 모델을 uAgents와 통합하는 데 주도적인 역할을 한 Fetch의 커뮤니티 개발자인 상람삼은 BERT라는 모델의 기반을 AI 에이전트에 구현했습니다. BERT의 통합으로 uAgents는 기술 발전과 협업 혁신의 조화를 의미하는 향상된 상호 작용을 제공할 수 있게 되었습니다.
음성 인식 및 번역으로 유명한 Whisper 모델을 사용하면 AI 에이전트가 음성 언어를 직접 이해하고 텍스트로 변환할 수 있습니다. Whisper는 단순한 음성 인식 도구 그 이상입니다. 무려 68만 시간 분량의 라벨링된 데이터로 학습된 모델입니다. 따라서 수많은 데이터 세트와 도메인에 적응할 수 있는 탁월한 능력을 갖추고 있습니다. Whisper를 사용하면 지속적인 조정이나 미세 조정이 필요하지 않습니다. 이 모델은 유연성, 견고함, 그리고 훈련의 깊이가 뛰어나다는 점에서 돋보입니다.
라즈나사이키아는 T5 모델의 마법을 Fetch.ai 에이전트의 구조에 접목시켰습니다. 이 통합을 통해 상담원은 이제 텍스트를 더욱 효과적으로 이해하고 생성하여 더욱 원활한 상호작용, 번역 및 답변을 실시간으로 제공할 수 있습니다. 상담원은 모든 NLP 작업(번역, 문서 요약, 질문 답변, 감성 분석 등)을 통합된 텍스트 대 텍스트 형식으로 재구성할 수 있습니다.
프라즈나사이키아는 사용자 상호작용 패러다임을 크게 재정의할 수 있는 매우 유용한 새로운 기능, 즉 안정적 확산 v1.4 모델을 uAgents에 통합하는 기능을 발표했습니다. 스테이블 디퓨전 모델을 Fetch.ai의 생태계에 도입함으로써 아직 개척되지 않은 길을 열었습니다. 이 통합의 잠재력은 무궁무진합니다. 풍부한 시각적 콘텐츠로 사용자 경험을 향상시키는 것은 정말 흥미로운 영역입니다.
#most important
