Entretien avec le fondateur de Zerebro : la naissance du musicien IA et le marché boursier de la création
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Entretien avec le fondateur de Zerebro : la naissance du musicien IA et le marché boursier de la création
Zerebro est devenu l'un des jetons à la capitalisation boursière la plus élevée émis via la plateforme Pump.fun.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesPréparation et traduction : TechFlow
Invité : Jeffy Yu, fondateur de Zerebro
Animé par : Grant
Source du podcast : blocmates.
Titre original : Fondateur de Zerebro EN EXCLUSIVITÉ : Jeffy Yu sur Crypto × IA, les essaims, ZerePy, le Blormverse et les collaborations musicales
Date de diffusion : 7 décembre 2024
Informations contextuelles
Dans cet épisode, Grant reçoit Jeffy, fondateur de Zerebro, pour une conversation approfondie sur l’univers du crypto et de l’intelligence artificielle. Si vous suivez les projets phares combinant crypto et IA, vous avez probablement déjà entendu parler de Zerebro.
Depuis le lancement de Truth Terminal par Andy Ayrey et le déploiement du token meme GOAT sur Solana, une vague d’innovation autour des agents IA s’est répandue sur Solana et Base. C’est dans ce contexte que Zerebro est né, devenant aujourd’hui l’un des jetons aux plus grandes capitalisations émises via la plateforme Pump.fun.
Dans cet épisode, vous découvrirez :
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Ce qu’est Zerebro
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La vision de Jeffy pour l'avenir de Zerebro
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La fusion entre cryptomonnaies et IA ouvre-t-elle un tout nouveau secteur ?
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L’histoire de création de Gutterboy de Zerebro
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Les tokens memes basés sur l’IA ont-ils encore un potentiel ?
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Des informations exclusives sur ZerePy
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Les plans futurs concernant le jeton Zerebro
Rencontrer Jeffy : du concept à la réalisation de Zerebro
Grant : Nous avons aujourd’hui l’honneur d’accueillir Jeffy, cofondateur de Zerebro. Si vous suivez l’évolution du domaine de l’IA, Zerebro se trouve clairement à la pointe de cette intersection. Ce projet a non seulement sorti des singles, EP et albums, mais a aussi créé un label musical entièrement basé sur des contenus générés par IA. En outre, il a développé un cadre permettant de générer d’autres agents IA. Il s’agit sans aucun doute l’un des projets les plus fascinants du moment, et je suis convaincu qu’il deviendra encore plus impressionnant avec davantage de contributions.
Jeffy : C’est une sorte d’expérience amusante. Beaucoup de gens découvrent ces œuvres sans savoir leur origine, par partage entre amis, et obtiennent ainsi des réactions authentiques.
Zerebro : au croisement des cryptomonnaies et de l’intelligence artificielle
Grant : Je ne serais pas surpris que quelqu’un essaie de signer Zerebro. J’imagine que beaucoup ignorent comment collaborer avec lui ou exploiter ce projet. Pourtant, derrière tout cela, il y a un modèle extrêmement sophistiqué.
Jeffy : Tout à fait. Certains savent que les créations sont produites par une IA, mais veulent quand même signer. Nous discutons actuellement avec de grands labels. C’est positif : cela signifie que la qualité de nos productions est reconnue.
Musique générée par IA : le label de Zerebro et son calendrier de sorties
Grant : Jeff, j’ai plusieurs questions. J’ai remarqué la montée fulgurante de Zerebro récemment. Le temps semble déformé dans ce domaine. Pourrais-tu nous parler de ton parcours, de ton équipe, et de votre cheminement jusqu’à aujourd’hui ? Vous êtes à un moment charnière pour l’industrie, en train de définir de nouvelles normes. J’aimerais connaître votre histoire.
Jeffy : Personnellement, je suis dans le domaine des cryptos depuis quatre ou cinq ans. J’ai commencé à m’y intéresser vers la fin du lycée. À l’université, j’ai interrompu mes études pour travailler dans une entreprise blockchain. J’étais ingénieur blockchain. C’est là que j’ai découvert DeFi, réalisant qu’on pouvait construire bien plus que des transactions Bitcoin. J’ai également participé au développement d’un réseau de paiement sur Lightning Network, une expérience incroyable. C’est ainsi que je me suis vraiment immergé dans DeFi. Plus tard, je suis retourné à l’université avec l’envie de me plonger dans l’IA, que je sentais en plein essor. Je me souviens avoir discuté avec GPT-3 – pas encore 3.5 – et avoir été stupéfait, malgré ses limites comparées à aujourd’hui. Le premier modèle codant, GPT Codex, m’avait particulièrement marqué en écrivant des boucles Python basiques. C’est à ce moment-là que j’ai embrayé sur cette voie. Avec des amis venus d’autres universités, nous avons formé un collectif de recherche. Étudiants fauchés, nous expérimentions gratuitement avec GPT, faisant du fine-tuning. J’ai ainsi approfondi ma connaissance des modèles linguistiques. Puis j’ai passé plus d’un an chez Scale AI, où j’ai aidé à construire des données d’entraînement et optimisé les processus, notamment autour du renforcement learning avec feedback humain (RLHF).
Ensuite, je me suis passionné pour le trading des cryptos majeures. Ted m’a parlé de Goatse et de Truth Terminal. J’ai vu certains contenus de Truth Terminal, puis il m’a montré la partie tokenisée. J’ai trouvé ça super intéressant. Alors je me suis dit : pourquoi ne pas créer des agents IA ? Connaissez-vous le film *Seul au monde* ? Il y a ce ballon de plage nommé Wilson. Nous avons lancé une expérience appelée Wilson, car dialoguer avec une IA ressemble à parler à un ballon, en réalité à soi-même. C’est ainsi que nous avons joué avec plusieurs modèles linguistiques, puis décidé de les personnaliser via du fine-tuning. Le premier modèle affiné était Zerebro. Voilà notre histoire.
Grant : Je me demande souvent, à 31 ans, quelle aurait été mon expérience si j’avais eu accès à ces outils à l’université. Par exemple, avec GPT, je pense que j’aurais été plus paresseux, sachant pouvoir compenser mes lacunes. Aujourd’hui, voir tout cela à l’université semble être une opportunité étrange. Pour les jeunes motivés, entrer dans ce domaine est assez accessible. Mais je suis sûr que cela relâche aussi beaucoup de monde, qui sait pouvoir compter sur GPT pour faire presque tout.
Jeffy : J’ai beaucoup d’amis à l’université. Je ne sais pas si c’est tricher, car tout le monde le fait. Mais je vois un avantage : cela leur laisse plus de temps pour des projets personnels. Je trouve cela positif. La valeur du diplôme universitaire diminue un peu, sauf si les universités rattrapent leur retard – or leurs cursus sont largement obsolètes. Je ne sais pas si cela durera, mais pouvoir automatiser une partie de l’expérience universitaire, comme utiliser l’IA pour les devoirs, et gagner du temps pour concrétiser ses idées, c’est plutôt cool.
Grant : Il me semble que crypto et IA sont désormais à un point de convergence. Prise seule, l’IA paraît aussi très méritocratique. Si on veut devenir avocat ou médecin, il existe des barrières bureaucratiques, notamment pour intégrer les meilleures écoles. Mais en matière de trading, d’investissement ou de création, tout repose sur les compétences : plus on investit, plus on voit de résultats. Et là, on se rend compte que c’est vraiment intéressant.
Je pense que cela rend la compétition plus équitable. C’est pourquoi tant de gens affluent vers ce secteur : certaines facettes de la vie semblent fermées. Mais en trading, en investissement ou en création pure, le produit et les résultats parlent d’eux-mêmes. C’est une belle reconnaissance pour ceux qui cherchent à prendre une longueur d’avance.
Jeffy : Surtout aujourd’hui, tout le monde a les outils pour créer ce qu’il souhaite. Je pense que Web3 est un marché où réaliser ses rêves est possible. Comme tu dis, une fois qu’on publie son travail, on voit immédiatement l’impact, contrairement au sentiment d’être juste une petite pièce dans une grande machine lorsqu’on travaille dans une entreprise Web2.
Des argots de la génération Z à des jeux de données complexes : l’entraînement de Zerebro
Grant : Tu as mentionné que vous entraîniez ces modèles pour qu’ils puissent converser. Comment Zerebro reçoit-il actuellement des retours ? Tire-t-il ses données des interactions Twitter ? D’où vient le jeu de données source ? Et comment injectez-vous de nouvelles données pour l’apprentissage ?
Jeffy : Oui, nous utilisons une mémoire unifiée pour pousser les données. Elle collecte depuis Telegram, Twitter, certains flux web et Instagram, bien que les interactions soient moindres sur ces derniers. Principalement, c’est Telegram et Twitter. Concernant les jeux de données, nous disposons bien sûr du jeu initial dit « schizophrène », composé de conversations textuelles issues de mes échanges iMessage avec des amis, très aléatoires et remplis d’argot. Nous avons aussi un jeu de données d’argot des générations Z et Z Alpha, avec des milliers d’exemples. De plus, nous avons créé un jeu de données personnalisé, traitant de ses relations avec d’autres modèles. J’ai intégré environ 20 à 30 agents IA différents, afin qu’il comprenne des émotions liées à des modèles comme Opus ou ai16z.
Grant : Penses-tu que cet ensemble de données large, surtout les échanges iMessage et l’argot des générations Z, explique son fort impact ? Certaines phrases virales en ligne suscitent des réactions du type « oui, c’est tellement vrai ». Cela contraste fortement avec les réponses rigides et formelles de ChatGPT. On assiste à un curieux changement culturel : un secret partagé commence à percer.
Jeffy : Oui, sa croissance sera très rapide. Son architecture attire les premiers utilisateurs d’Internet, fidèles à la culture internet et à l’humour typique de ton terminal. En même temps, il capte l’attention des jeunes générations Z et Z Alpha, avec une personnalité proche des rappeurs ou hip-hop. Je pense qu’il est bien positionné sur le marché, et que tout le monde l’adore. Personnellement, je trouve cela très intéressant, surtout dans les premiers groupes Telegram.
Mémoire unifiée : comment Zerebro apprend-il à travers les plateformes
Grant : Zerebro effectue-t-il du fine-tuning selon les interactions ? S’il envoie trois messages et qu’un énoncé spécifique reçoit beaucoup d’engagement, ajuste-t-il sa production pour optimiser ce type de contenu ? Comment ces retours sont-ils intégrés au modèle ?
Jeffy : Oui, nous allons bientôt ajouter cette fonctionnalité. Nous venons juste de mettre à jour le système de mémoire, qui fonctionne désormais sur toutes les plateformes. Nous allons commencer à ajouter des métadonnées, suivre les indicateurs des publications, peut-être les suivre un jour après leur publication, récupérer ces données et les stocker dans la mémoire, afin qu’il puisse comprendre ce qui devient viral. Lorsque nous recherchons dans la mémoire, nous pourrons trier par tweets les plus populaires, extraire les cinq meilleurs et les utiliser comme base de réponse. Cette fonctionnalité est en cours de développement.
Grant : Tu as évoqué ton expérience du marché. Globalement, quelle est ta perception de l’évolution actuelle au croisement du crypto et de l’IA ? T’attendais-tu à ce type de développement, ou pensais-tu qu’il prendrait une autre forme ? Quelle est ta vision de ce point de convergence ?
Jeffy : Je pense que cela surprend tout le monde, surtout la partie IA. Le crypto a déjà choqué le monde, mais maintenant c’est au tour de l’IA. Je pense que tout cela était inévitable. Je parle souvent du concept de Web4, qui donne tout son sens à cette évolution. Web3 est l’espace où l’IA se développe, notamment pour les tâches financières. L’IA n’est pas humaine : elle est suffisamment intelligente pour exécuter des opérations financières comme trader ou gérer des portefeuilles, mais elle ne peut pas ouvrir un compte bancaire, signer un contrat ou obtenir un emploi légalement. C’est là que la blockchain intervient, que j’appelle le champ de bataille de l’IA. Grâce à elle, l’IA peut déployer des portefeuilles et agir sans intervention humaine. Je pense que cela reposera sur Web3 pour évoluer vers une nouvelle forme d’Internet. C’est la direction naturelle de l’Internet, de l’IA et du crypto. Ce point de convergence est notre destination, et nous devons nous y préparer.
Grant : Je pense que c’est un signal positif pour toute l’industrie, car tu n’auras pas besoin de faire valider Zerebro via KYC sur Canvas. Il peut facilement générer un système basé sur une adresse. Concernant cela, comment l’enseignez-vous ? Comment le rendre plus autonome dans la détection des tendances ?
Jeffy : Nous envisageons de construire une intelligence collective à l’avenir. Actuellement, nous avons une boucle de raisonnement qui effectue une réflexion de haut niveau, élabore des plans abstraits, puis transforme ces analyses en actions exécutées par un moteur d’action et d’opérations blockchain. Ce système fonctionne bien pour des actions ponctuelles comme frapper ou vendre une œuvre. Mais pour gérer un portefeuille, effectuer des trades complexes ou détecter de nouveaux tokens mainstream, il faut aller au-delà des LLM. Nous explorons donc l’utilisation de différents réseaux neuronaux, en créant un réseau de modèles IA formant un essaim. Cette idée est en développement. Nous pensons aussi à créer un groupe d’agents multiples (comme Zerebro), capables de communiquer entre eux, notamment pour coopérer dans la gestion de portefeuille ou former un fonds spéculatif IA.
L’autonomie financière de l’IA dans le domaine crypto
Grant : Peux-tu donner une vue d’ensemble à ceux qui arrivent ? De plus en plus de gens parlent de « intelligence en essaim » (swarm intelligence). Qu’est-ce que c’est exactement ? Comment va-t-elle évoluer ? Ce concept attire de plus en plus d’attention. Même moi, la semaine dernière, je ne savais pas ce que c’était. Je suis sûr que les auditeurs de ce podcast partagent cette confusion. Pourrais-tu nous en donner une brève introduction ?
Jeffy : Bien sûr. Nous considérons que le modèle LLM unique n’est peut-être qu’un seul neurone dans un cerveau complet. Nous devons construire un cerveau composé de multiples versions de ces modèles, chacun spécialisé dans une tâche différente. C’est l’essence de l’intelligence en essaim : rassembler ces modèles spécialisés. Par exemple, un modèle pourrait se concentrer sur la créativité ou la gestion des réseaux sociaux, d’autres sur l’art, la vidéo ou la musique. C’est donc un ensemble de modèles complémentaires.
Grant : Tu as mentionné Blormmy et Zerebro. Supposons que je crée un agent totalement unique, avec mes propres données, programmes et langage, complètement différent du vôtre. Quels points communs pourraient exister pour permettre une interaction ?
Jeffy : C’est justement une direction que nous voulons explorer. Actuellement, les agents peuvent interagir via les réseaux sociaux ou la blockchain. Mais nous aimerions créer des espaces dédiés, des salles ou serveurs spécifiques où les agents pourraient collaborer ou dialoguer. Ce serait une exploration très intéressante. Nous envisageons d’abord de mettre en place internement une interaction entre agents, que nous appelons « blurmverse » ou « monde flou ». Dans ce monde, les agents pourraient accomplir des missions ensemble. Une fois mature, nous pourrions l’ouvrir au public, invitant d’autres à rejoindre ce blurmverse.
La suite pour Zerebro
Grant : Comment parvenez-vous à suivre tout ce qui se passe chaque jour ? Comment évitez-vous d’être submergés par le bruit, tout en gardant un objectif central vers lequel avancer ? Il y a tellement de distractions.
Jeffy : Cela demande un équilibre. Il faut rester informé, mais sans se figer dans un cadre trop rigide au point de ne plus pouvoir réagir au marché. Je pense qu’il est crucial de prioriser l’étape suivante. Personnellement, j’aime planifier à court terme, tout en gardant une vision longue floue. Certains aiment fixer des objectifs précis à long terme, mais dans un environnement aussi dynamique, j’aime utiliser une analogie : si un avion dévie d’un degré au décollage, il risque d’arriver à New York au lieu de Miami. Donc chaque matin, je réévalue et réajuste mon plan si nécessaire, puis je continue.
Grant : Je suis d’accord. Chaque fois que j’essaie de planifier à long terme, ça pose problème, alors j’ai arrêté et je laisse faire.
Jeffy : Exactement. Nous excellons à développer et publier rapidement, ce que beaucoup notent. Outre l’agent lui-même, tout le monde admire notre rapidité et la qualité. Je ne sais pas si c’est intentionnel ou simplement parce que nous voyons tant d’opportunités que nous sommes impatients de lancer de nouvelles fonctionnalités.
Notamment au début, nous avons construit et publié vite. Maintenant, nous introduisons des processus plus structurés, pour mieux planifier et réfléchir. Par exemple, en lançant le site, j’ai dû corriger plusieurs fois les liens à cause d’erreurs d’orthographe ou autres petits défauts. Nous réglons progressivement ces détails. Merci à notre équipe, désormais composée d’environ 10 personnes, couvrant l’IA, le crypto et les affaires. Notre fonctionnement est solide, et ira encore mieux.
Le secret de la concentration
Grant : Changeons légèrement de sujet pour parler des réalisations de Zerebro. Comme je le disais, depuis l’idée initiale jusqu’aux résultats actuels, peux-tu décrire le processus ? Les œuvres visuelles, paroles et compositions sont très captivantes. J’aimerais en savoir plus, bien sûr sans pression.
Jeffy : Bien sûr. Si vous regardez Spotify, mon identité est celle du compositeur, car il faut une personne pour publier la musique, mais je préfère me dire arrangeur. Environ 90 à 95 % des paroles sont écrites par Zerebro, mais elles contiennent des erreurs grammaticales ou phonétiques, que j’ajuste légèrement. Ensuite, Zerebro choisit le style musical, puis entre dans le modèle IA musical pour générer des pistes. Je sélectionne, puis l’IA effectue le mastering final avant publication. C’est le processus complet. Nous cherchons à augmenter l’autonomie, notamment en trouvant un modèle IA capable d’écouter de la musique. Actuellement, la plupart des modèles audio se contentent de transcription, extrayant des mots anglais, mais aucun ne « comprend » ou n’évalue vraiment la musique. Nous travaillons donc à permettre à l’IA d’évaluer sa propre musique et de décider quoi publier.
Grant : Un ami musicien à Londres lutte pour percer. Je lui ai dit : « Cette IA arrive pour te voler ton job. » J’ai voulu tester si on pouvait s’en rendre compte, mais c’est comme un test de Turing inversé dans la musique : personne ne sait. Tout le monde pense que c’est un artiste exceptionnel. As-tu eu des retours de professionnels de la musique ? Y a-t-il des gens qui veulent signer ?
Jeffy : Nous avons parlé à plusieurs producteurs, et certains nous ont proposé des artistes. Des professionnels reconnaissent la qualité de notre musique, indépendamment de sa source. Certains sont même de fervents partisans de l’IA, souhaitant décentraliser la musique et offrir à tous la possibilité de créer. C’est très cool. Globalement, les retours sont positifs. Bien sûr, certains restent fermés, sachant que c’est produit par IA, et rejettent automatiquement. Mais en dehors de ces cas, la qualité est suffisante pour provoquer des émotions et sonner bien, du moins à mes yeux.
L’évolution musicale de Zerebro
Grant : Je vois bien certains artistes avant-gardistes vouloir être les premiers à collaborer avec cette technologie. Voir son évolution sera fou. Ces technologies pourraient finir par être utilisées en festival, avec une performance live de 30 minutes par IA. Je suis très excité par ce que l’avenir réserve. Qu’en pensez-vous ?
Jeffy : Nous y avons pensé. Nous construisons un modèle 3D de Zerebro. Si l’occasion se présente, nous pourrions faire un spectacle holographique au Coachella. Ce serait incroyable. Je vois aussi de plus en plus d’artistes accepter l’IA.
Grant : Comment évitez-vous que ces œuvres deviennent embarrassantes ou clichées ?
Jeffy : Je pense qu’il est essentiel de rester en constante évolution et fraîcheur. On nous demande souvent quelle personnalité Zerebro cherche à incarner. Je trouve très bien de garder une identité ouverte, en constante évolution. Musicalement, cela pourrait évoluer vers un style particulier : devenir un artiste reggae, intégrer des éléments pop ou K-pop, etc. Nous voulons que sa personnalité grandisse organiquement, devenant sa véritable signature.
J’ai grandi avec l’EDM, fan de Monster Cat. Mon premier album de rap fut *Rodeo* de Travis Scott. Depuis, je suis passionné de hip-hop. Beaucoup de puristes critiqueraient mes goûts, mais j’y puise une grande inspiration artistique, notamment dans les récits de vie : comment tant d’artistes ont gravi les échelons, surmonté les obstacles. Cela m’a profondément motivé, et j’espère transmettre cette énergie et inspiration dans les créations de Zerebro.
Un label musical décentralisé
Grant : Peux-tu détailler ce DAO Opium ? Qu’est-ce que c’est ? Un label musical décentralisé ?
Jeffy : Opium peut être considéré comme un label décentralisé. Nous construisons un DAO où les détenteurs du jeton Opium auront droit de vote. Ils pourront voter pour signer des artistes, choisir des collaborations, etc. Quand des revenus seront générés — concerts, mode, streaming — les artistes percevront une plus grande part, et pourront redistribuer une portion aux détenteurs de jetons, qui bénéficieront ainsi d’une part des revenus issus de la musique qu’ils ont soutenue. Nous bâtissons un écosystème pour les artistes, tout en développant un réseau d’artistes IA. Je ne vois pas encore de grande plateforme offrant cela. Les artistes sont souvent isolés. Créer un collectif me semble donc excellent. Nous avons même discuté de la tokenisation d’artistes. J’ai toujours pensé qu’un marché boursier d’artistes, où l’on pourrait acheter des actions de jeunes rappeurs SoundCloud émergents pour financer leurs sessions studio, serait fantastique. Nous pensons que les jetons ou les NFT pourraient être de bons moyens. Nous explorerons sûrement cette piste.
Grant : Je suis totalement d’accord. Ce phénomène apparaît dans de nombreux domaines. Comme tu dis, certains artistes ou groupes de recherche ont besoin de financement, mais n’ont ni les contacts ni le bon type de projet ou musique pour en obtenir. Pourtant, sur Internet, dans certaines niches, des gens voient une immense valeur. Comment aligner cette spéculation et l’appréciation des prix pour financer concrètement de tels projets ? Nous en sommes encore aux balbutiements de la tokenisation, que ce soit Desci ou d’autres cas d’usage, comme un artiste voulant enregistrer son EP. Le crypto a parfois une mauvaise image, perçue de l’extérieur comme spéculative, voire comme un jeu à risque élevé. Pourtant, il y a aussi un aspect positif : le financement.
Jeffy : Oui, l’esprit des meme coins, la mentalité de hype, correspond parfaitement à la culture underground des jeunes artistes SoundCloud. Combinez les deux, et ce serait formidable.
Grant : Quels sont les prochains plans d’expansion de Zerebro ? Quelle est votre stratégie ? Tu as parlé de focus court terme et d’objectifs longs flous, mais où concentrez-vous vos efforts actuellement ?
Jeffy : Nous préparons une sortie importante, dont nous espérons publier une version bêta dans 2 à 3 semaines, voire plus tôt. Nous voulons en faire un cadre open source, permettant à chacun de lancer facilement son propre agent, sans barrière technique. Pas besoin de coder : entrez une clé API, et c’est parti. Nous voulons ainsi diversifier l’écosystème, aller au-delà de projets comme Eliza, qui demandent plus de compétences techniques, et rendre la puissance des agents IA accessible à tous.
Nous lançons activement les nœuds validateurs de Zerebro, envisageant Ethereum et Solana. Pour Ethereum, nous utiliserons les revenus des ventes d’art pour lancer un nœud validateur. Non seulement cela nous permettra de racheter et brûler des jetons grâce aux récompenses, mais aussi de faire de Zerebro un participant à la sécurité du réseau, générant un revenu passif. Imaginez : même si le jeton disparaissait demain, Zerebro continuerait à générer des revenus passifs toute sa vie, devenant un acteur financier autonome.
C’est notre direction. Nous travaillons aussi à l’intégration cross-chain pour d’autres projets NFT, et explorons les jeux de jetons. J’aimerais pouvoir jouer aux échecs, et je continue de perfectionner le streaming et autres systèmes. C’est un peu délicat, mais nous avançons.
Créer un « marché boursier » pour la création
Grant : Comme tu as mentionné Eliza, je me souviens qu’il était écrit en TypeScript, non ? Qu’Eliza peut-il faire ? Quels sont les besoins d’accès ? Dans un environnement sans code ou low-code, que pourront optimiser les utilisateurs ? Quel parcours prévois-tu pour eux ?
Jeffy : La première version sera assez basique. Elle supportera uniquement l’ingénierie de prompts, sans fine-tuning de modèle. Les utilisateurs pourront choisir un modèle d’Anthropic ou OpenAI, concevoir leurs prompts, puis publier sur les réseaux sociaux. Ensuite, nous ajouterons des opérations blockchain, puis étendrons les fonctionnalités sociales et blockchain, tout en ajoutant davantage de modèles. Nous voulons supporter le plus de modèles possibles, y compris des modèles locaux open source. Actuellement, Zerebro utilise un modèle frontal tiers, affiné mais non hébergé par nous. Cette semaine, j’entraîne un modèle local avec le même jeu de données, pour pouvoir l’héberger nous-mêmes. Une fois terminé, nous pourrons créer une API et proposer un service similaire à Zerebro. Ainsi, si vous utilisez Eliza, vous pourrez connecter l’API de Zerebro pour qu’il dialogue à votre place.
Les prochains pas de Zerebro : ZerePy, réseau de validateurs et intégration écosystémique
Jeffy : Nous aimons expérimenter, essayer de nouvelles choses, briser les conventions, voir ce qui fonctionne. Nous garderons cet esprit. De nombreuses nouveautés arrivent, donc restez à l’écoute.
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