什么是Grass（GRASS）？

Grass（GRASS）是一个去中心化网络，它利用闲置的网络频宽，从公共网络收集资讯来训练人工智能。然后，这些资讯会用于训练大型语言模型（LLM），这是一种能够像人类一样理解和产生文字的人工智能算法。 Grass 有助于人工智能实验室存取建立模型所需的大量数据。

我们可以将LLMs 视为人工智能背后的大脑。它们会处理来自网际网络的数十亿个单字和片语，以了解语言的运作方式。它们拥有的数据越多，就会变得越聪明。 Grass 提供不间断的公共网络数据流，确保人工智能模型持续更新，并随着时间的推移而改进。

Grass（GRASS）的创办人是谁？

Grass 由一个由工程师和人工智能爱好者组成的顶尖团队所打造，但他们的个人姓名并未公开。 Grass 并不依赖幕后团队，而是透过其强大的技术和连结建立了自己的声誉。目前，Grass 已经吸引了超过200 万个活跃节点。

有哪些创投支持Grass（GRASS）？

Grass 引起了多方关注，在近期完成了350 万美元的种子轮融资。这笔资金将有助于发展连结，并使其更加强大。本轮种子轮融资由两家大型创投机构- Polychain Capital 和Tribe Capital 领投。其他的知名投资机构包括Bitscale Capital、Big Brain VC、Mozaik Capital、Advisors Anonymous、Typhon V 等。凭借这份优异的投资者名单，Grass 必将在人工智能产业取得重大进展。这些资金将帮助Grass 扩展其发展，提高其数据收集能力，并支持它训练更好的人工智能模型的使命。

Grass（GRASS）如何运作？

Grass 的运作原理是从选择运行Grass 节点的用户处收集闲置的网络频宽。节点只是一个术语，用于称呼处理数据的部分网络。加入Grass 网络的人允许系统存取他们的多余频宽，这有助于人工智能实验室收集全网数据。然后，这些数据会被处理并导入人工智能模型，以帮助其学习。

简单地想像一下，您正在花园用水管浇花。当您在为植物浇水时，仍然有大量的水流过水管而未被使用。 Grass 会利用这些多余的水流（在此是指闲置的网络频宽），帮助人工智能实验室收获大量知识。

公共数据的作用

Grass 收集公共网络数据，这意味着它会撷取维基百科、Reddit 和新闻网站等网站上免费提供的资讯。重要的是，Grass 不会存取您的个人资料或私人资讯。它收集的所有内容都是公开的，任何有网络连线的人都可以存取。

例如，透过Grass 训练的人工智能模型可能会分析新闻文章以了解时事，或分析社群媒体贴文以了解人们对某个主题的观感。它的目标是收集尽可能多的真实世界数据，以便人工智能能够产生更准确、更相关的回应。

Grass 的最大优势之一，是它可以利用即时数据。有些人工智能模型依赖静态资料集（如旧的百科全书或教科书），而Grass 可以存取不断更新的资讯。这意味着人工智能模型可以回答有关当下事件、趋势甚至文化转变的问题。

大型语言模型（LLM）：人工智能如何利用Grass 学习

为了解Grass 如何融入人工智能生态系，让我们深入探索大型语言模型（LLM）的运作原理。 LLM 就像是人工智能聊天机器人、翻译和虚拟助理背后的大脑。他们接受大量文字数据的训练，以了解语言的运作逻辑，以及不同单字之间的关系。这让他们在被问到问题时能够产生类似人类的反应。

然而，棘手的是，培训LLM 需要大量的数据。该模型读取的文字越多，就会变得越聪明。例如，如果人工智能模型经过训练可以理解维基百科上写的所有内容，它就可以回答有关这些文章中提及的任何主题的问题。然而，为了变得更加准确，该模型需要从许多不同的来源读取数据，以跟上不断变化的资讯。这就是Grass 的突出之处。

Grass 允许人工智能模型透过其节点网络存取最新的公开资讯。连接到Grass 的人工智能实验室，即可使用这些数据来建立更好、更准确的LLM，能够回答从日常生活的简单查询，到复杂的科学等各种问题。

总结

Grass 是人工智能领域优秀的新参与者，它利用创新技术收集公共网络数据，并训练强大的大型语言模型（LLM）。在顶级投资机构和不断增长的节点网络的支持下，Grass 正在改变人工智能实验室存取资讯的方式，并帮助建立更聪明、更准确的人工智能模型。

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