为什么System One模型适合去中心化云
生产环境中运行的许多AI都在回答简单的问题：这封邮件是垃圾邮件吗？这张工单是退款申请还是错误报告？这个提示词安全吗？9月15日，TypeSafe AI发布了Jev，一个专为这类问题打造的模型。一周后，一个开放的替代方案随之问世。
这一新类别被称为System One模型（名称源自心理学中负责快速、直觉判断的“系统1”），而它恰好是去中心化云最擅长处理的工作负载。下文将说明，为什么决策是去中心化AI最合适的用武之地，以及它在手机上运行时是什么样子。
演示已经上线：请前往laya.acurast.com亲自体验。
工作负载
决策，去中心化
小巧、无状态、注重隐私：一部手机就能容纳的AI。
什么是System One模型
聊天AI逐词写出回答。System One模型则跳过了写作这一步：您提供一段文本和几个带固定选项的问题，它会一次性回答所有问题，并为每个答案给出概率：
- 单选：退款、技术支持，还是其他？
- 是或否：这件事紧急吗？
- 评级：平静、恼火还是愤怒？
无需解析，也不会产生幻觉。Jev是封闭版本：一个付费API，会把基于它构建的每个应用都锁定在同一家供应商上。来自ConvAI Innovations的Laya则是开放版本：采用Apache 2.0许可，大小约800 MB，并与Jev的API兼容，因此为其中一个构建的应用可以切换到另一个。
为什么System One模型适合去中心化云
前沿大语言模型需要成排的GPU机架，这也是为什么大多数“去中心化AI”最终仍在租用数据中心。System One模型恰恰相反：小到一部手机即可运行，请求之间不保留任何记忆，处理的却是一家公司最私密的一些文本。这正是手机网络天生适合的工作形态。
横向扩展，而非纵向扩展
数据中心靠纵向扩展：更大的GPU，更大的机房。决策则靠横向扩展。每个请求相互独立，因此十部手机就能完成十倍的工作，而在Acurast上，手机数量只是一项设置。
供给早已存在。全球每年售出约13.9亿部智能手机，被替换下来的旧手机仍然拥有完全够用的处理器。已有超过310,000部手机加入Acurast。
310K+
已接入手机
1B+
链上交易
0.2秒
最快手机上的单次决策耗时
易于上手：直接在浏览器中部署
无需租用服务器，只需借用别人的手机，该示例的部署费用每天不到1 ACU。在Acurast Hub Playground中，选择Cargo: Laya模板，设定手机数量，然后部署。几分钟后，您自己的决策模型就会上线。
隐私：决策涉及您最敏感的数据
使用托管API时，您分类的每一封邮件、每一条聊天消息和每一张客服工单都要经过别人的服务器。自行运行，情况就不同了：没有任何公司居中经手，模型权重是开放的，示例应用不保留日志，并且只在经过证明的手机上运行，即经验证为真实硬件的手机。
由Cargo实现
Acurast Cargo为每个部署在手机上提供完整的Linux环境，因此Laya的安装方式与在租用服务器上完全相同。同一运行时已经承载着OpenClaw、WordPress和Minecraft服务器。AI以周为单位演进，而Cargo能跟上这一节奏。
“当下一类模型出现时，无需新的集成，只需想运行它的人提供一个启动脚本。”
看它运行
示例中使用的测试手机分布在欧洲、美国和亚洲。最快的手机回答一个简短的是非题只需约0.2秒，分类整封邮件也远不到一秒；较慢的手机需要一秒左右。这比数据中心的GPU慢，但对于邮件、内容审核或智能体来说无关紧要。
这些游戏展示了这种速度的用途。Laya观察游戏画面，选择一步，查看发生了什么变化，然后再次决策：蛇往哪个方向转，Tetris方块落在哪里，在Doom中是瞄准、射击、拾取物品还是开门。邮件分类器和聊天审核员运行的是同一个循环，只是选项不同。
Laya上运行着十一个演示，现已包括Doom：邮件分类器、实时聊天审核员、识别标题党的新闻编辑室、提示词注入防护、约会应用、Snake、Tetris等。请前往laya.acurast.com实时体验。
不足之处
System One模型作为一个类别才出现一周，Laya也有实实在在的局限。当一个问题的选项超过约20个时，准确率会下降；基础模型在校准之前会过度自信；刁钻或对抗性的文本仍能骗过它。请把它当作快速的第一道过滤器，而不是最终结论。
部署您自己的模型
无需排队等候，也无需向任何服务商申请API访问权限。打开Hub Playground，选择Cargo: Laya并部署。包含全部十一个演示在内的代码已在GitHub上的Acurast示例应用中开源。
在Acurast上构建？如果您正在经过证明的手机上运行自己的模型、智能体后端或决策服务，欢迎加入Acurast Discord，与其他构建者交流经验。加入Discord。
