Acurast впроваджує модель прийняття рішень AI Laya в мережу смартфонів

Acurast впровадила відкриту модель прийняття рішень AI Laya у своїй децентралізованій мережі обчислень на смартфонах, що дозволяє моделі обробляти рішення в реальному часі на пристроях Android замість централізованих дата-центрів.

Резюме

• Acurast впровадила відкриту Laya AI у своїй децентралізованій мережі обчислень на смартфонах.
• Laya обробляє структуровані рішення для ігор, класифікації, модерації та завдань безпеки, замість генерації розмовного тексту.
• Acurast заявила, що рішення зазвичай займають близько 0,2 до 1 секунди і обробляються за допомогою процесорів смартфонів без спеціалізованих графічних процесорів.
• За даними компанії, більше 280 000 смартфонів з понад 175 країн приєдналися до мережі Acurast.

Згідно з Acurast, впровадження повністю працює на мобільних крайових вузлах і використовує розподілені смартфони мережі для обробки навантажень, включаючи класифікацію, ігри, навігацію, безпеку та модерацію контенту.

Acurast приносить модель AI Laya до мережі обчислень на смартфонах

Laya, розроблена Convai Innovations під ліцензією Apache 2.0, призначена для прийняття структурованих рішень замість генерації розмовних відповідей.

З огляду на визначений стан і набір можливих дій, модель оцінює вхідні дані та вибирає варіант. Її відкритий репозиторій описує три основні формати рішень, що охоплюють вибір між визначеними варіантами, оцінку за певним діапазоном і булеві рішення.

Модель використовує неавторегресивну архітектуру, що означає, що вона не генерує відповідь токен за токеном, як це зазвичай роблять великі мовні моделі. Convai Innovations описує Laya як модель прийняття рішень "Система 1", створену для завдань, де застосування потребує швидкої структурованої відповіді.

Acurast використовує модель, щоб продемонструвати, як такі навантаження можуть працювати на звичайному мобільному обладнанні. Кожне рішення в її впровадженні обробляється на смартфоні Android, підключеному до мережі, згідно з даними компанії.

"Запустивши Laya на Acurast, ми змінили це," сказав засновник Acurast Алессандро Де Карлі. "Ми доводимо, що AI Система 1 може працювати безпечно і в масштабах на обладнанні, яке вже є у всіх, надаючи справжню відкриту, децентралізовану альтернативу централізованій хмарній залежності."

Публічний код і ваги моделі Laya доступні під ліцензією Apache 2.0. Її репозиторій містить контрольну точку англійською мовою з 421 мільйоном параметрів, а також окремі моделі для багатомовних і типізованих навантажень рішень.

Що може зробити Laya на Acurast?

Acurast налаштувала кілька живих демонстрацій, щоб протестувати модель у різних типах завдань на основі рішень.

Для ігор Laya використовувалася для гри в Snake і Tetris, вибираючи рухи та визначаючи, куди слід розмістити падаючі фігури. Демонстрація Doom вимагає від моделі прийняття рішень щодо руху, прицілювання, стрільби, збору предметів і дослідження ігрового середовища.

Інші тести ближчі до потенційних програмних застосувань. Модель може класифікувати електронні листи як вхідні повідомлення, спам або спроби фішингу та сортувати заголовки на категорії, включаючи новини, сатиру, клікбейт і маніпуляцію. Acurast заявила, що протестувала Laya для виявлення спроб введення запитів проти AI асистентів і ідентифікації токсичних повідомлень у живих чатах.

Користувачі можуть надсилати свої власні листи, заголовки, запити та інші вхідні дані до демонстрацій і спостерігати за рішеннями, які приймає модель.

Розробники Laya також задокументували обмеження. Репозиторій проекту зазначає, що її загальна модель погано працює на деяких тестах типізованих рішень без навчання і рекомендує спеціалізувати модель для конкретних завдань. Рекомендується зберігати питання вибору нижче приблизно 20 варіантів і перераховувати ймовірності, використовуючи специфічні для застосування дані.

Смартфони обробляють навантаження AI без GPU

Acurast заявила, що рішення в її впровадженні Laya зазвичай займають приблизно 0,2 до 1 секунди і обробляються за допомогою процесорів смартфонів, а не спеціалізованих графічних процесорів.

Робота розподіляється динамічно між пристроями, що беруть участь у мережі. Результати супроводжуються криптографічними доказами, тоді як оператори смартфонів отримують ACU, рідний токен Acurast, за надання обчислювальної потужності.

Згідно з Acurast, мережа використовує довірені середовища виконання, вбудовані в сучасні смартфони, для ізоляції навантажень і захисту даних під час виконання обчислень.

Підхід Acurast спирається на існуюче споживче обладнання, а не вимагає від операторів купувати спеціалізовані сервери або графічні процесори. Компанія раніше застосовувала ту ж модель для блокчейн-інфраструктури та інших децентралізованих обчислювальних навантажень.

Crypto.news раніше повідомляв, що Acurast залучила 5,4 мільйона доларів у травні 2025 року для розробки своєї децентралізованої хмарної мережі на базі смартфонів. На той момент мережа налічувала понад 72 000 смартфонів і обробила 256 мільйонів транзакцій.

Acurast тепер повідомляє, що понад 280 000 смартфонів з більш ніж 175 країн приєдналися до мережі, а кількість оброблених транзакцій на ланцюгу перевищила 918 мільйонів.

Ця модель вписується в зростаючі зусилля використовувати споживчі пристрої для децентралізованих AI-навантажень. Gaia представила AI-смартфон у вересні 2025 року, який був розроблений для локального виконання AI на пристрої, дозволяючи користувачам вносити обчислювальні потужності в його децентралізовану мережу.

Acurast націлюється на менші AI-навантаження в реальному часі

Acurast позиціонує розгортання Laya навколо навантажень, які потребують повторних рішень, а не довгих згенерованих відповідей.

Ця відмінність дозволяє меншим моделям виконувати завдання, такі як маршрутизація, модерація та класифікація, без відправлення кожного запиту до великої генеративної моделі, розміщеної централізованим постачальником. Розробники можуть розгортати Laya самостійно, оскільки його ваги моделі та програмне забезпечення є загальнодоступними.

Документація Convai Innovations описує Laya як сімейство моделей, а не одну контрольну точку. Його англійська версія базується на ModernBERT large з 421 мільйоном параметрів, тоді як багатомовна версія використовує модель з 322 мільйонами параметрів і підтримує більше 100 мов. Окрема контрольна точка була навчена для типізованих робочих процесів прийняття рішень, включаючи обслуговування клієнтів, обробку рахунків і інциденти безпеки.

Acurast заявила, що її реалізація дозволяє розробникам виконувати такі типи постійно працюючих навантажень без отримання доступу до API або серверної потужності від централізованого постачальника хмари.

"Наша мета - відкрити очі розробникам на неймовірні можливості, які виникають від використання обчислень Acurast", - сказав Де Карлі. "Це розгортання доводить, що AI, орієнтований на рішення, може працювати дешево, перевірено і без видимого дата-центру на децентралізованій мережі смартфонів сьогодні."

Компанія зробила демонстрації Laya доступними для користувачів, щоб вони могли надсилати свої власні дані та спостерігати за обробкою рішень на її мобільній крайовій мережі.