發現一款醫療AI 工具QBio ，專注於乳房密度分類和透明報告生成。上傳X 光片，幾分鐘內就能告訴你，乳房密度是 A、B、C 還是 D，同時還附上詳細的報告，解釋決策過程。
它由Fetch 和Hybrid 合作開發，QBio 只是個開胃菜，真正的主角是ASI-1 Mini。
Fetch 是一個非常古老的專案了，在Defi 佔據整個市場注意力的歲月裡，Fetch 就專注在AI + Crypto，一直專注在多模型Agent 的通用技術研發和應用。
什麼是ASI-1 Mini
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，透過$FET 代幣和ASI 錢包，讓你不僅能用AI，還能投資、訓練和擁有AI。
那ASI-1 Mini 到底是什麼？
它是一款專為代理 AI（Agentic AI）設計的大語言模型，能夠協調多個AI 代理,，處理複雜的多步驟任務。
例如，QBio 背後的ASI <TRAIN/> 推理代理，就是ASI-1 Mini 的一部分。它不僅能分類乳房密度，還能解釋決策過程，解決 AI「黑箱問題」。更牛的是，ASI-1 Mini 只需兩塊 GPU 即可運行，相比其他LLM（如 DeepSeek 需要 16 塊H100 GPU），成本非常低，適合中小心機構使用
ASI-1 Mini 究竟如何創新
ASI-1 Mini 效能與領先的LLM 相當，但硬體成本卻顯著降低，它具有動態推理模式和高階自適應能力，可實現更有效率、更具情境感知的決策。
MoM 與MoA
都是縮寫詞，別怕，很簡單：混合模型 Mixture of Models (MoM)、混合代理 Mixture of Agents (MoA)
想像一個AI 專家團隊，每個人專注於不同的任務，絲滑配合。 ，既能提升效率，也讓決策過程更透明。舉個例子，在醫療影像分析中，MoM 可能會選擇一個專精於影像辨識的模型，另一個專精於文字生成的模型，MoA 則負責協調這兩個模型的輸出，確保最終報告既準確又易讀。
透明與擴展性
傳統LLM 往往是“黑盒子”，你問它問題，它給你答案，但為什麼這麼答，抱歉，無可奉告。 ASI-1 Mini 不同，透過持續多步驟推理，它能告訴你，我選擇這個答案是因為這些原因，特別是在醫療領域，這一點至關重要。
ASI-1 Mini 的上下文視窗將擴展至1, 000 萬 token，支援多模態能力（如影像、視訊處理），未來也將推出 Cortex 系列模型，聚焦機器人、生物技術等前沿領域。
硬體效率
其他LLM 需要高額的硬體成本，ASI-1 Mini 只需兩塊GPU 即可運作。這意味著，即使是一個小診所也能負擔得起，不需要百萬美元的資料中心。
為什麼這麼高效？因為ASI-1 Mini 的設計哲學是「少即是多」。它透過優化演算法和模型結構，最大化利用有限的計算資源。相較之下，其他 LLM 往往追求更大規模的模型，結果是資源消耗巨大。
社區驅動
有別於其他大語言模型，ASI-1 Mini 是透過去中心化訓練、社群驅動的。 ASI-1 Mini 是一款針對$FET 持有者的分級免費加值產品，holders 可連接Web3 皮夾解鎖全部功能。錢包中持有的FET 代幣越多，就越能探索該模型的功能。
這種社群驅動的模式，就像眾籌，只不過是用來訓練和驗證人工智慧的，高科技，不再只屬於菁英階層，而是人人可以參與。
在LLM 已經相對成熟的今天，為什麼還要單獨搞一個ASI-1 Mini ？很容易容易理解，它填補了Web3 與A I 融合的空白。
目前 LLM（如ChatGPT、Grok）主要服務於中心化環境，ASI-1 Mini 則是第一個為去中心化生態設計的LLM。它不僅讓AI 更透明、更有效率，還讓社群成員直接受益於 AI 的成長。
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、科學研究等多個領域展現潛力。
這個月，Fetch 與Rivalz 合作，將ASI-1 Mini 整合進Rivalz 的Agentic 資料協調系統（ADCS），實現鏈上AI 推理。有了這個合作，去中心化應用程式就可以直接在區塊鏈上存取高級AI 推理能力。
傳統區塊鏈環境受資源限制，智慧合約只能處理輕量級任務，通常透過預言機取得簡單資料（如價格），無法直接執行複雜的AI 模型。 ADCS 完美解決了這個問題，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。
