AETRON LLM Background Pattern
[AETRON LLM]

Das Sprachmodell des AETRON-Netzwerks

Ein großes Sprachmodell, das auf AETRON läuft. Jede Antwort lässt sich kryptografisch nachprüfen. Die Pre-Alpha ist bereits im Mainnet live.

Demnächst

Parameter des Modells

Bald
70B+Parameter
Modellgröße
128KToken
Kontextfenster
50+unterstützt
Sprachen

Wichtigste Fähigkeiten

In Entwicklung

Multimodales Verständnis

Arbeit mit Text, Bildern und Dokumenten in einem Kontext

  • Verständnis langer Texte
  • Bildanalyse und Erkennung
  • Daten aus Dokumenten herausziehen
  • Verschiedene Eingabearten in einer Anfrage verknüpfen

Arbeit mit Code

Schreiben, Prüfen und Debuggen von Code in unterschiedlichen Sprachen

  • Unterstützung der gängigen Programmiersprachen
  • Vorschläge zur Optimierung
  • Fehler finden und beheben
  • Hinweise zur Projektarchitektur

Forschung

Hilfe bei Quellen, Daten und akademischen Texten

  • Suche und Abgleich von Quellen
  • Arbeit mit Daten und Visualisierungen
  • Hinweise zur Methodik
  • Aufbau einer wissenschaftlichen Arbeit

Texte und Content

Erstellen und Überarbeiten von Texten verschiedener Genres

  • Vorbereitung und Überarbeitung von Inhalten
  • Belletristik und Drehbücher
  • Werbetexte
  • Einheitlicher Ton und Stil

Benchmarks

Zielwerte
TestWertWorum es geht
MMLU
87.3%
Sprachverständnis über ein breites Fächerspektrum
HumanEval
82.1%
Python-Code schreiben
GSM8K
91.7%
Schulmathematik
HellaSwag
89.2%
Common-Sense-Schlussfolgerungen

Was das AETRON-Netzwerk hinzufügt

Unsere Vision

Verteilte Inferenz

Das Modell läuft auf Tausenden GPUs im Teilnehmernetzwerk - nicht gebunden an ein einzelnes Rechenzentrum. Das hebt die Kapitalhürde auf und beseitigt den Single Point of Failure.

Überprüfbare Privatsphäre

Für sensible Workloads steht der optionale Confidential-Computing-Modus mit TEE-Attestierung bereit. Der Kunde erhält die Gewissheit, dass keine Daten abgeflossen sind, ohne dem Operator vertrauen zu müssen.

Weg zu sich selbst weiterentwickelnder KI

AETRON ist architektonisch auf das Szenario vorbereitet, in dem KI-Agenten eigene Forschungen durchführen und neue Modelle trainieren. Jeder Schritt eines solchen Prozesses wird on-chain festgehalten und kann nachgeprüft werden.

Freier Zugang zur Inferenz

Auf Protokollebene zahlt niemand für Anfragen. Miner verdienen über die AET-Emission, für den Endnutzer bleibt das Modell kostenlos.

Wozu es passt

Anwendungsfälle

Entwicklung

  • Code-Review und Optimierung
  • API-Dokumentation
  • Entwurf von Testszenarien
  • Architekturskizzen

Business-Analytik

  • Arbeit mit Berichten und Daten
  • Übersicht relevanter Studien
  • Unterstützung bei Entscheidungen
  • Risikoeinschätzung

Content und Kommunikation

  • Technische Dokumentation
  • Marketing-Texte
  • E-Mails und Newsletter
  • Blog-Material und SEO

Integration per API

Entwicklerwerkzeuge

REST API

Einfache HTTP-Endpunkte für die Integration in bestehende Anwendungen

COMING SOON

WebSocket-Streaming

Streaming-Antworten für Chats und interaktive Oberflächen

COMING SOON

SDK

Client-Bibliotheken für die gängigen Sprachen, mit eingebauter Fehlerbehandlung und Retries

COMING SOON
CTA Background Pattern

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