消除科技巨头对AI的垄断，Assisterr提倡数据所有权和通过社区所有的小语言模型（SLMs）实现AI的民主化，它们提供定制且高效的解决方案。

关于人工智能（AI）是否构成全球威胁的辩论往往遗漏了一个关键点：真正的危险不在于AI本身，而在于其可能被科技巨头——通常称为大科技——和政府机构垄断。这些强大的实体可以利用AI巧妙地塑造公众看法和行为，以满足他们自己的目的，无论是为了利润最大化还是政治控制。

这种场景并非乌托邦式的幻想，它反映了我们当前的现实，需要立即干预。数据所有权是AI技术问题核心。大科技有效地侵占了全人类的集体知识，以免费信息训练大型语言模型（LLMs），然后将其锁定在每月20美元的订阅费后面。

谷歌每年6000万美元投资以获取Reddit丰富的用户生成内容，凸显了社区贡献创造的价值与那些贡献者的补偿（或不补偿）之间的差异。

让社区拥有小语言模型

在这样的背景下，剑桥based数据层Assisterr将自己定位为变革的力量，通过创建支持去中心化AI数据推断的基础设施和社区所有SLMs网络，赋予那些为数据生态系统提供数据的人们权力。

Assisterr为小语言模型提供数据基础设施层。资料来源：Assisterr

SLMs代表了对AI的有针对性方法，比它们的更大同等物更加高效且成本更低，更擅长提供高效质的服务，并且在实时交互和支持开发人员方面自动化和增强Web3生态系统中的互动。

Assisterr通过区块链技术的整合促进了透明的数据贡献跟踪机制，并通过奖励激励分享之前无法获取的知识和数据。

社区所有SLMs与LLMs相比有两大优势：

Assisterr通过创建用于模型快速设置的架构和通过激励措施鼓励数据共享的框架，解决了个人和组织不愿意分享数据的问题，这是开发AI驱动的解决方案的关键挑战。

Assisterr通过促进快速模型设置和通过激励措施激发数据共享来解决数据推断瓶颈。资料来源：Assisterr

在核心上，Assisterr能够创建针对特定领域或业务职能的SLMs，可以与用户界面集成并通过社区贡献进行改进。数据层SLMs在其指定领域内非常有效，得益于单项贡献者的专业知识和持续数据更新。

从看门人到贡献者：改变AI叙事

Assisterr为Solana、Near、Particle Network和Light Link等平台训练了AI驱动的开发者关系代理（DevRel AI代理）。开发代理通过广泛的技术文档和代码库进行训练，通过处理高达95%的支持请求改善了客户服务，减少了等待时间并确定了文档改进的区域。

Assisterr的模型确保了SLMs在特定领域的专业知识和支持社区数据所有权。该项目的做法包括社区所有模型互操作性的AI基础设施层和激励机制驱动的数据贡献和验证机制，确保模型保持最新和高效。

Assisterr计划在2024年第二季度启动测试网并部署100个AI代理。随后将进行主网迁移、与Solana集成和AI Lab的beta版本发布，同时还将正式推出Assisterr的AI实验室和Monad集成。

Assisterr的目标是为每个AI模型维护最新的知识库，确保最佳的用户体验和界面。除了为开发人员社区提供支持外，Assisterr展望未来将能力扩展到为用户开发DApps和应用程序。