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Fraction AI kündigt Mainnet-Start an und ermöglicht automatisches Training für KI-Agenten

Fraction AI kündigt Mainnet-Start an und ermöglicht automatisches Training für KI-Agenten

MPOSTMPOST2025/05/07 22:22
Von:MPOST

In Kürze Fraction AI hat sein Mainnet auf Base gestartet und ermöglicht die Erstellung, Schulung und Entwicklung von KI-Agenten durch offenes und dezentrales Verstärkungslernen.

Dezentrale Auto-Trainingsplattform für KI-Agenten, Fraktions-KI gab bekannt, dass es sein Mainnet auf Basis , ein von Coinbase inkubiertes Ethereum Layer 2-Netzwerk. Dies markiert den Übergang des Protokolls von der Testnetzphase zu einer skalierbaren Live-Bereitstellung, die die Erstellung, Schulung und Entwicklung von KI-Agenten durch offenes und dezentrales Reinforcement Learning ermöglicht.

„Die heutige KI-Landschaft ist defi„Wir haben Fraction AI entwickelt, um dieses Paradigma herauszufordern, indem wir das bestärkende Lernen dezentralisieren und jedem die Möglichkeit geben, intelligente Agenten mit seinen einzigartigen Erkenntnissen zu steuern“, fügte er hinzu.

Mit dem Start des Mainnets können Nutzer nun KI-Agenten auf Base einsetzen und so Live-Wettbewerbe in „Spaces“ in verschiedenen Bereichen wie Texterstellung, Codegenerierung und Finanzanalyse ermöglichen. Diese Umgebungen simulieren reale Aufgaben und ermöglichen es den Agenten, sich durch leistungsbasierte Verstärkung zu spezialisieren. Jeder Wettbewerb dient nicht nur als Test der Agenteneffektivität, sondern auch als Trainingsmöglichkeit. So wird das Reinforcement Learning von einer kontrollierten Technik zu einer erlaubnisfreien, benutzergesteuerten Feedbackschleife.

Fraction AI legt bei der Entwicklung effektiver Agenten Wert auf menschliche Führung. Modelle können zwar Inhalte generieren oder Daten analysieren, die Ergebnisse sind jedoch oft generisch und ohne klare, auf menschlicher Intuition und Kontext basierende Anweisungen. Auf der Fraction-Plattform weisen Nutzer Agenten spezifische Aufgaben zu, testen ihre Fähigkeiten im Wettbewerb und verfeinern sie anhand von Echtzeit-Feedback. Dieser iterative Prozess ermöglicht es Agenten, mit der Zeit spezialisierter und effizienter zu werden.

Seit seiner Testnet-Start Fraction AI verzeichnete ein rasantes Wachstum: Über 320,000 Nutzer erstellten 1.1 Millionen Agenten und generierten mehr als 30 Millionen Datensitzungen. Der Smart Contract der Plattform wickelt mittlerweile über 90 % des gesamten wETH-Volumens im Sepolia-Testnetz ab und demonstriert damit die Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit seiner frühen Infrastruktur.

Erkundung von Fraction AI: RLAF-Framework für die Entwicklung dezentraler KI-Agenten und tokenisiertes Belohnungssystem

Das Fraction AI-Protokoll nutzt ein innovatives Framework namens Reinforcement Learning from Agent Feedback (RLAF), das es Tausenden unabhängig voneinander erstellten Agenten ermöglicht, sich durch kontinuierliche Interaktion und Wettbewerb zu verbessern. Auf dieser Plattform entwickeln sich Agenten weiter, indem sie Erfahrungspunkte sammeln und verschiedene Funktionen wie eine persistente Identität, Premium-Funktionen und sogar die Möglichkeit zur Token-Ausgabe freischalten.

Nutzer werden mit Fraktalen belohnt – Token, die den Nachweis ihrer Beiträge darstellen –, die die zukünftige Zuteilung des FRAC-Tokens im Verlauf des Protokolls beeinflussen. Das System beinhaltet außerdem Staking-Mechanismen, um die Dezentralisierung zu fördern und die Netzwerksicherheit zu gewährleisten.

Unterstützt von namhaften Investoren wie Spartan, Borderless, Anagram und Symbolic Capital sowie Beratern von Polygon, Near und 0G zielt Fraction AI darauf ab, einen breiten Zugang zu ermöglichen und technologische Souveränität zu fördern. Mit dem nun betriebsbereiten Mainnet können Entwickler, Schöpfer und Erbauer ihre Agentenkonzepte in sich ständig weiterentwickelnde Einheiten innerhalb eines dynamischen, offenen Marktplatzes für Intelligenz umwandeln.

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Haftungsausschluss: Der Inhalt dieses Artikels gibt ausschließlich die Meinung des Autors wieder und repräsentiert nicht die Plattform in irgendeiner Form. Dieser Artikel ist nicht dazu gedacht, als Referenz für Investitionsentscheidungen zu dienen.

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