Acurast تقدم نموذج القرار الذكي Laya لشبكة الهواتف الذكية

أطلقت Acurast نموذج القرار الذكي مفتوح المصدر Laya عبر شبكة الحوسبة اللامركزية للهواتف الذكية، مما يسمح للنموذج بمعالجة القرارات في الوقت الحقيقي على أجهزة Android بدلاً من مراكز البيانات المركزية.

ملخص

• أطلقت Acurast نموذج Laya الذكي مفتوح المصدر عبر شبكة الحوسبة اللامركزية للهواتف الذكية.
• يقوم Laya بمعالجة القرارات المنظمة للألعاب، التصنيف، الإشراف ومهام الأمان بدلاً من توليد نصوص محادثة.
• قالت Acurast إن القرارات تستغرق عادة حوالي 0.2 إلى 1 ثانية وتتم معالجتها باستخدام وحدات المعالجة المركزية للهواتف الذكية دون الحاجة إلى وحدات معالجة الرسوميات المخصصة.
• انضمت أكثر من 280,000 هاتف ذكي من أكثر من 175 دولة إلى شبكة Acurast، وفقًا للشركة.

وفقًا لـ Acurast، يتم تشغيل Laya بالكامل على عقد الحافة المحمولة وتستخدم الهواتف الذكية الموزعة في الشبكة للتعامل مع الأحمال بما في ذلك التصنيف، الألعاب، الملاحة، الأمان وإشراف المحتوى.

Acurast تقدم نموذج Laya الذكي لشبكة الحوسبة للهواتف الذكية

تم تطوير Laya بواسطة Convai Innovations بموجب ترخيص Apache 2.0، وهو مصمم لاتخاذ قرارات منظمة بدلاً من توليد ردود محادثة.

عند إعطاء حالة محددة ومجموعة من الإجراءات الممكنة، يقوم النموذج بتقييم المدخلات واختيار خيار. يصف مستودع الكود المفتوح الخاص به ثلاثة تنسيقات رئيسية للقرارات تغطي الخيارات بين الخيارات المحددة، والتسجيل ضد مجموعة محددة والقرارات الثنائية.

يستخدم النموذج بنية غير تلقائية، مما يعني أنه لا يولد رمز الإجابة رمزًا تلو الآخر كما تفعل نماذج اللغة الكبيرة عادةً. تصف Convai Innovations Laya كنموذج قرار "نظام 1" مصمم للمهام التي تحتاج فيها التطبيقات إلى استجابة منظمة سريعة.

تستخدم Acurast النموذج لإظهار كيف يمكن أن تعمل مثل هذه الأحمال عبر الأجهزة المحمولة العادية. يتم معالجة كل قرار في نشرها على هاتف Android متصل بالشبكة، وفقًا للشركة.

"من خلال تشغيل Laya على Acurast، غيرنا ذلك،" قال مؤسس Acurast أليساندرو دي كارلي. "نحن نثبت أن الذكاء الاصطناعي من النوع الأول يمكن أن يعمل بأمان وعلى نطاق واسع على الأجهزة التي يمتلكها الجميع بالفعل، مما يوفر بديلًا مفتوحًا ولامركزيًا حقيقيًا للاحتجاز في السحابة المركزية."

الكود العام ووزن النموذج الخاص بـ Laya متاحان بموجب ترخيص Apache 2.0. يسرد مستودعه نقطة تفتيش إنجليزية تحتوي على 421 مليون معلمة، إلى جانب نماذج منفصلة لأحمال القرارات متعددة اللغات والمكتوبة.

ماذا يمكن أن يفعل Laya على Acurast؟

أنشأت Acurast عدة عروض حية لاختبار النموذج عبر أنواع مختلفة من المهام المعتمدة على القرار.

في الألعاب، تم استخدام Laya للعب Snake وTetris من خلال اختيار الحركات وتحديد مكان وضع القطع الساقطة. تتطلب عرض Doom من النموذج اتخاذ قرارات حول الحركة، التصويب، إطلاق النار، جمع العناصر واستكشاف بيئة اللعبة.

تكون الاختبارات الأخرى أقرب إلى التطبيقات البرمجية المحتملة. يمكن للنموذج تصنيف رسائل البريد الإلكتروني كرسائل واردة، رسائل غير مرغوب فيها أو محاولات تصيد، وتصنيف العناوين إلى فئات تشمل الأخبار، السخرية، العناوين الجذابة والتلاعب. قالت Acurast إنها اختبرت Laya لاكتشاف محاولات حقن الأوامر ضد المساعدين الذكيين وتحديد الرسائل السامة في الدردشات الحية.

يمكن للمستخدمين تقديم رسائلهم الخاصة، العناوين، الأوامر ومدخلات أخرى للعروض ومراقبة القرارات التي اتخذها النموذج.

وثق مطورو Laya القيود أيضًا. يقول مستودع المشروع إن نموذجه العام يعمل بشكل سيء في بعض اختبارات القرار المكتوب بدون تدريب ويوصي بتخصص النموذج لمهام محددة. ينصح بالحفاظ على أسئلة الاختيار أقل من حوالي 20 خيارًا وإعادة معايرة الاحتمالات باستخدام بيانات محددة للتطبيق.

الهواتف الذكية تتعامل مع أحمال الذكاء الاصطناعي دون وحدات معالجة الرسوميات

قالت Acurast إن القرارات في نشر Laya تستغرق عادة حوالي 0.2 إلى 1 ثانية وتتم معالجتها باستخدام وحدات المعالجة المركزية للهواتف الذكية بدلاً من وحدات معالجة الرسوميات المخصصة.

يتم توزيع العمل ديناميكيًا بين الأجهزة المشاركة في الشبكة. تأتي النتائج مع دليل تشفيري، بينما يتلقى مشغلو الهواتف الذكية ACU، الرمز الأصلي لأكوراست، مقابل توفير سعة المعالجة.

تستخدم الشبكة بيئات التنفيذ الموثوقة المدمجة في الهواتف الذكية الحديثة لعزل أعباء العمل وحماية البيانات أثناء إجراء الحسابات، وفقًا لأكوراست.

تعتمد نهج أكوراست على الأجهزة الاستهلاكية الحالية بدلاً من مطالبة المشغلين بشراء خوادم مخصصة أو وحدات معالجة الرسوميات. وقد طبقت الشركة نفس النموذج سابقًا على بنية تحتية للبلوكشين وأعباء العمل الحوسبية اللامركزية الأخرى.

أفادت Crypto.news سابقًا أن أكوراست جمعت 5.4 مليون دولار في مايو 2025 لتطوير شبكتها السحابية اللامركزية المدعومة بالهواتف الذكية. في ذلك الوقت، كانت الشبكة تحتوي على أكثر من 72,000 هاتف ذكي وقد عالجت 256 مليون معاملة.

تقول أكوراست الآن إن أكثر من 280,000 هاتف ذكي من أكثر من 175 دولة قد انضمت إلى الشبكة، بينما تجاوز عدد المعاملات المعالجة على السلسلة 918 مليون.

يتناسب النموذج مع جهد متزايد لاستخدام الأجهزة الاستهلاكية لأعباء العمل اللامركزية للذكاء الاصطناعي. قدمت غايا هاتفًا ذكيًا للذكاء الاصطناعي في سبتمبر 2025 تم تصميمه لتشغيل الذكاء الاصطناعي محليًا على الجهاز مع السماح للمستخدمين بالمساهمة في الحوسبة لشبكتها اللامركزية.

أكوراست تستهدف أعباء العمل الصغيرة للذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي

تقوم أكوراست بتوجيه نشر لايا حول أعباء العمل التي تحتاج إلى قرارات متكررة بدلاً من استجابات طويلة.

تسمح هذه التفرقة للنماذج الصغيرة بالتعامل مع مهام مثل التوجيه، والإشراف، والتصنيف دون إرسال كل طلب إلى نموذج توليدي كبير مستضاف من قبل مزود مركزي. يمكن للمطورين نشر لايا بأنفسهم لأن أوزان النموذج والبرمجيات متاحة للجمهور.

تصف وثائق Convai Innovations لايا كأسرة من النماذج بدلاً من نقطة تفتيش واحدة. تعتمد النسخة الإنجليزية على نموذج ModernBERT الكبير مع 421 مليون معلمة، بينما تستخدم النسخة متعددة اللغات نموذجًا يحتوي على 322 مليون معلمة وتدعم أكثر من 100 لغة. تم تدريب نقطة تفتيش منفصلة لأعباء العمل المتعلقة بالقرارات المكتوبة بما في ذلك خدمة العملاء، ومعالجة الفواتير، وحوادث الأمان.

قالت أكوراست إن تنفيذها يسمح للمطورين بتشغيل تلك الأنواع من أعباء العمل المستمرة دون الحاجة إلى الحصول على وصول API أو سعة خادم من مزود سحابي مركزي.

"هدفنا هو فتح عيون المطورين على الفرص الرائعة التي تأتي من استخدام حوسبة أكوراست،" قال دي كارلي. "يثبت هذا النشر أن الذكاء الاصطناعي الموجه للقرارات يمكن أن يعمل بتكلفة منخفضة، وبطريقة قابلة للتحقق، ودون الحاجة إلى مركز بيانات في الأفق على شبكة الهواتف الذكية اللامركزية اليوم."

قدمت الشركة عروض لايا للمستخدمين لتقديم مدخلاتهم الخاصة ومشاهدة القرارات الناتجة تتم معالجتها على شبكتها الحافة المحمولة.