لماذا يكون الذكاء الاصطناعي قويًا جدًا، لكن الانتقال إلى التطبيق الفعلي بطيئًا.

لأن بنية التكاليف غير متكاملة.
فالبيانات في جهة، وقدرة الحوسبة في جهة أخرى، والتنفيذ في جهة ثالثة.
نهج @0G_labs يتمثل في إعادة تجميع هذه الأمور.
من خلال بنية معمارية معيارية، يتم التعامل مع Storage وCompute وDA وChain على طبقات منفصلة.
كل طبقة مستقلة، ومع ذلك يمكن استخدامها معًا.
هذه ليست مجرد تحسينات بسيطة.
بل تفكيك نظام معقّد إلى وحدات قابلة للتوسّع.
يمكن للمطورين استدعاؤها عند الحاجة.
بدلًا من تحمّل جميع التكاليف دفعة واحدة.
النتائج التي تفرزها هذه التصميمات مباشرة جدًا.
التكاليف أكثر قابلية للتحكم، والأداء أكثر ثباتًا، والتوسّع أسهل.
والإحساس لدى المستخدمين على الجانب الآخر هو في الواقع سلاسة أكبر.
ومن منظور الصناعة، هذه الخطوة حاسمة.
إنها تجعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي تمتلك قابلية تنفيذ هندسية حقيقية.
عندما تصبح البنية التحتية معيارية،
فإن انفجار التطبيقات ما هو إلا مسألة وقت.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate @TermMaxFi