Acurast traz o modelo de decisão em tempo real AI Laya para a rede de smartphones

A Acurast implementou o modelo de decisão em AI de código aberto Laya em sua rede descentralizada de computação em smartphones, permitindo que o modelo processe decisões em tempo real em dispositivos Android em vez de centros de dados centralizados.

Resumo

• A Acurast implementou a AI Laya de código aberto em sua rede descentralizada de computação em smartphones.
• Laya processa decisões estruturadas para jogos, classificação, moderação e tarefas de segurança em vez de gerar texto conversacional.
• A Acurast afirmou que as decisões normalmente levam cerca de 0,2 a 1 segundo e são processadas usando CPUs de smartphones sem GPUs dedicadas.
• Mais de 280.000 smartphones em mais de 175 países se juntaram à rede Acurast, de acordo com a empresa.

De acordo com a Acurast, a implementação executa o Laya inteiramente em nós de borda móvel e utiliza os smartphones distribuídos da rede para lidar com cargas de trabalho, incluindo classificação, jogos, navegação, segurança e moderação de conteúdo.

Acurast traz o modelo AI Laya para a rede de computação em smartphones

O Laya, desenvolvido pela Convai Innovations sob uma licença Apache 2.0, é projetado para tomar decisões estruturadas em vez de gerar respostas conversacionais.

Dado um estado definido e um conjunto de ações possíveis, o modelo avalia a entrada e seleciona uma opção. Seu repositório de código aberto descreve três formatos principais de decisão cobrindo escolhas entre opções definidas, pontuação contra um intervalo definido e decisões booleanas.

O modelo utiliza uma arquitetura não autoregressiva, o que significa que não gera um token de resposta um por um, como os grandes modelos de linguagem normalmente produzem texto. A Convai Innovations descreve o Laya como um modelo de decisão "Sistema 1" construído para tarefas onde um aplicativo precisa de uma resposta estruturada rápida.

A Acurast está usando o modelo para demonstrar como tais cargas de trabalho podem operar em hardware móvel comum. Cada decisão em sua implementação é processada em um smartphone Android conectado à rede, de acordo com a empresa.

"Ao executar o Laya na Acurast, mudamos isso," disse o fundador da Acurast, Alessandro De Carli. "Estamos provando que a AI do Sistema 1 pode operar de forma segura e em grande escala em hardware que todos já possuem, proporcionando uma alternativa verdadeiramente aberta e descentralizada ao bloqueio em nuvens centralizadas."

O código público e os pesos do modelo do Laya estão disponíveis sob a licença Apache 2.0. Seu repositório lista um ponto de verificação em inglês com 421 milhões de parâmetros, juntamente com modelos separados para cargas de trabalho de decisão multilíngue e tipadas.

O que o Laya pode fazer na Acurast?

A Acurast configurou várias demonstrações ao vivo para testar o modelo em diferentes tipos de tarefas baseadas em decisão.

Para jogos, o Laya foi usado para jogar Snake e Tetris, escolhendo movimentos e determinando onde as peças que caem devem ser colocadas. Uma demonstração do Doom exige que o modelo tome decisões sobre movimento, mira, tiro, coleta de itens e exploração do ambiente do jogo.

Outros testes estão mais próximos de potenciais aplicações de software. O modelo pode classificar e-mails como mensagens de caixa de entrada, spam ou tentativas de phishing e classificar manchetes em categorias, incluindo notícias, sátira, clickbait e manipulação. A Acurast afirmou que testou o Laya para detectar tentativas de injeção de prompt contra assistentes de AI e identificar mensagens tóxicas em chats ao vivo.

Os usuários podem enviar suas próprias cartas, manchetes, prompts e outras entradas para as demonstrações e observar as decisões tomadas pelo modelo.

Os desenvolvedores do Laya também documentaram limitações. O repositório do projeto afirma que seu modelo geral apresenta um desempenho ruim em alguns testes de decisão tipada de zero shot e recomenda especializar o modelo para tarefas específicas. Ele aconselha a manter perguntas de escolha abaixo de aproximadamente 20 opções e recalibrar probabilidades usando dados específicos da aplicação.

Smartphones lidam com as cargas de trabalho de AI sem GPUs

A Acurast afirmou que as decisões em sua implementação do Laya normalmente levam cerca de 0,2 a 1 segundo e são processadas usando CPUs de smartphones em vez de GPUs dedicadas.

O trabalho é distribuído dinamicamente entre os dispositivos que participam da rede. Os resultados vêm com prova criptográfica, enquanto os operadores de smartphones recebem ACU, o token nativo da Acurast, por fornecer capacidade de processamento.

A rede utiliza Ambientes de Execução Confiáveis integrados em smartphones modernos para isolar cargas de trabalho e proteger dados enquanto a computação ocorre, de acordo com a Acurast.

A abordagem da Acurast baseia-se em hardware de consumo existente, em vez de exigir que os operadores comprem servidores dedicados ou GPUs. A empresa já aplicou o mesmo modelo à infraestrutura de blockchain e a outras cargas de trabalho de computação descentralizada.

A Crypto.news relatou anteriormente que a Acurast arrecadou 5,4 milhões de dólares em maio de 2025 para desenvolver sua rede de nuvem descentralizada alimentada por smartphones. Na época, a rede tinha mais de 72.000 smartphones e processou 256 milhões de transações.

A Acurast agora afirma que mais de 280.000 smartphones em mais de 175 países se juntaram à rede, enquanto o número de transações em cadeia processadas ultrapassou 918 milhões.

O modelo se encaixa em um esforço crescente para usar dispositivos de consumo para cargas de trabalho de IA descentralizada. A Gaia introduziu um smartphone de IA em setembro de 2025 que foi projetado para executar IA localmente no dispositivo, permitindo que os usuários contribuam com computação para sua rede descentralizada.

Acurast visa cargas de trabalho de IA em tempo real menores

A Acurast está posicionando a implementação do Laya em torno de cargas de trabalho que precisam de decisões repetidas, em vez de respostas longas geradas.

A distinção permite que modelos menores lidem com tarefas como roteamento, moderação e classificação sem enviar cada solicitação para um grande modelo gerativo hospedado por um provedor centralizado. Os desenvolvedores podem implantar o Laya por conta própria, pois seus pesos de modelo e software estão disponíveis publicamente.

A documentação da Convai Innovations descreve o Laya como uma família de modelos, em vez de um único ponto de verificação. Sua versão em inglês é baseada no ModernBERT grande com 421 milhões de parâmetros, enquanto uma versão multilíngue utiliza um modelo de 322 milhões de parâmetros e suporta mais de 100 idiomas. Um ponto de verificação separado foi treinado para fluxos de trabalho de decisão tipados, incluindo atendimento ao cliente, processamento de faturas e incidentes de segurança.

A Acurast afirmou que sua implementação permite que os desenvolvedores executem esses tipos de cargas de trabalho em operação contínua sem obter acesso à API ou capacidade de servidor de um provedor de nuvem centralizado.

"Nosso objetivo é abrir os olhos dos desenvolvedores para as oportunidades incríveis que vêm do uso da computação da Acurast", disse De Carli. "Esta implementação prova que a IA orientada a decisões pode ser executada de forma barata, verificável e sem um data center à vista em uma rede de smartphones descentralizada hoje."

A empresa disponibilizou as demonstrações do Laya para que os usuários enviem suas próprias entradas e assistam às decisões resultantes sendo processadas em sua rede de borda móvel.