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!!!全球倡议：亚当计划（Project Adam）（正在蓄能中)
You anoint my head with oil; my cup overflows.amen!!
!! 1. 核心问题：结构失衡
!!!全球倡议（基于[艾定律|http://www.mandelbrot.cn:8080/JSPWiki/Wiki.jsp?page=I]的艾生态）：[亚当计划（Project Adam）|http://www.mandelbrot.cn:8080/JSPWiki/Wiki.jsp?page=Adam%20plan]（正在蓄能中)
You anoint my head with oil; my cup overflows.amen!!\\
[|http://www.mandelbrot.cn:8080/JSPWiki/attach/BigSelfGrowModel/ClipBoard_11529078.png]
!! 1. 核心问题：结构失衡——所以我们要去数据中心化
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* '''AI无法自我进化来自适应环境'''：让AI更懂你，更懂环境。
* '''AI无法自我进化来自适应环境'''：让AI更懂你，更懂环境--不是那种幻觉重生的假自我进化的智能体，我们模型的自我进化是在生产环境下改变模型权重的自适应训练。
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亚当计划的核心目标并非再造一个新模型，而是'''重构 AI 价值分配逻辑'''：实现“谁参与智能，谁就能从中获得回报”，打破单向系统的局限，达成参与与收益的对等的一个自我进化的超级智能。
亚当计划的核心目标并非再造一个新模型，而是'''重构 AI 价值分配逻辑'''：实现“谁参与智能，谁就能从中获得回报”，打破单向系统的局限，达成参与与收益的对等的一个自我进化的去中心化超级智能。
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你不再需要微调，因为微调后，你压根不知道哪个能力被破坏，不需要RAG，不需要提示词，因为这些都没有形成模型的真正能力
你不再需要微调，因为微调后，你压根不知道哪个能力被破坏，不需要RAG，不需要提示词，因为这些都没有形成模型的真正能力，你只需要一个MandelbrotAI
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* '''本地智能'''：所有训练过程均在本地设备完成，保障数据与模型安全。
* '''本地智能'''：所有增量训练过程均在本地设备完成，保障数据与模型安全。
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* '''从对话中学习的工具'''：帮助用户通过对话训练AI。
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| 训练模式 || 集中训练 || 本地演化
| 训练模式 || 集中训练 || 本地自我进化
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亚当计划不是在训练一个模型，而是在建立一个'''“智能可以流动、能力可以交换、贡献可以变现”'''的分布式高可靠、可解释、可追溯、可本地建模、自我进化的超级智能网络。
亚当计划不是在训练一个模型，而是在建立一个'''“智能可以流动、能力可以交换、贡献可以变现”'''的分布式高可靠、可解释、可追溯、可本地建模、自我进化的去中心化超级智能网络。
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[|http://www.mandelbrot.cn:8080/JSPWiki/attach/Global%20Initiative2/%E8%89%BE%E7%94%9F%E6%80%81-%E4%B8%AD%E6%96%87.png]
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