Elementalist

لماذا يتحول معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي في النهاية إلى منصات؟
لأن المدخل هو كل شيء، و@dgrid_ai اختارت عدم أن تكون المدخل، فهي تبني الأساس، وتوفر شبكة يمكن لجميع المدخلات الوصول إليها.
قد يبدو هذا غير جذاب لكنه في غاية الأهمية، لأنه بمجرد أن تصبح طبقة التوجيه الافتراضية، لا يمكن للتطبيقات العلوية أن تتجنبك مهما حاولت.
نظرة على هيكلها، النموذج يوفر القدرة، والعقدة توفر القدرة الحاسوبية، والبروتوكول مسؤول عن الجدولة والتحقق.
الثلاثة منفصلة، ولكن يتم ربطها بواسطة $DGAI ، وكل استدعاء استنتاجي ي-trigger توزيع القيمة.
هذه ليست رسوم SaaS، بل نظام اقتصادي في الوقت الحقيقي.
الأهم من ذلك أن النتائج يمكن

الفائدة المتغيرة هي الخطر الأكثر تقديراً في عالم DeFi.
تعتقد أنك تربح العائد، لكنك في الحقيقة تراهن على مسار سعر الفائدة.
وما يفعله @TermMaxFi هو إزالة هذا الأمر تمامًا.
فائدة ثابتة، مدة ثابتة، عند الاقتراض تعرف التكاليف، وعند الادخار تثبت العائد.
يبدو هذا بسيطًا، لكنه في عالم DeFi يمثل ترقية هيكلية.
لأن معظم البروتوكولات تعتمد على سوق متغير، وتقلبات سعر الفائدة غير متوقعة، والاستراتيجيات لا يمكن أن تستمر على المدى الطويل.
قام @TermMaxFi بتغيير المنطق الأساسي، باستخدام آلية تشبه دفتر الأوامر لتسعير سعر الفائدة، وتداول العائد كما يتم تداول سعر الصفقة.
وعند النظر أعمق، فهو ليس مجرد اقتراض وإقراض

هل لا تزال النماذج ذات قيمة إذا كان يمكن استبدال جميع الذكاء الاصطناعي في أي وقت؟
الندرة الحقيقية لم تعد في النماذج بل في حق الوصول والتوجيه، @dgrid_ai يفصل هذا بشكل واضح.
هو ليس بصدد بناء نماذج أقوى بل جعل النماذج وحدات تنفيذ قابلة للاستبدال، بواجهة موحدة تتصل بنماذج مختلفة لتوفير الخدمة.
النظام يختار تلقائيًا المسار الأمثل بناءً على المهمة، السعر، الأداء، التأخير، وكل ذلك يُحتسب، وهذا في الواقع يدفع الذكاء الاصطناعي نحو التسييس.
الأرخص، الأسرع، والأكثر استقرارًا، يُختار ويُستخدم، ويبدأ جانب العرض في المنافسة، ويكتسب جانب الطلب الحرية.
أما على مستوى التحقق، فإن DGrid يستخدم PoQ لتأكيد جودة ال

الكثير من الناس يعتبرون الذكاء الاصطناعي أداة، لكنهم يغفلون عن مشكلة أعمق.
استدعاء الذكاء الاصطناعي نفسه يخضع لسيطرة مركزية.
@dgrid_ai و $DGAI يهدفان إلى تغيير هذا الهيكل السلطوي.
إنهم لا يصنعون نموذجًا جديدًا فحسب، بل يبنون شبكة استدلال لامركزية.
يفصلون النموذج، والحوسبة، والاستدعاء، والتسوية، ثم يعيدون ربطها عبر السلسلة.
المطورون يحتاجون فقط إلى الاندماج مع واجهة موحدة، ليتمكنوا من استدعاء عدة نماذج LLM ووكيل.
لا حاجة لإعادة التكامل، ولا الاعتماد على مزود واحد.
هذه الخطوة ذات أهمية كبيرة.
الذكاء الاصطناعي يتحول من خدمة إلى سوق.
الأهم من ذلك هو آلية التحقق.
من خلال إثبات الجودة (Proof of Qua

إذا اعتبرنا الذكاء الاصطناعي بمثابة الكهرباء، فإن المشكلة الحالية هي أن محطات الطاقة قليلة، ومعظم القدرات مركزة في يد عدد قليل من الشركات.
@0G_labs تعمل على بناء شبكة كهربائية جديدة.
من خلال شبكة لامركزية، تربط القدرة الحاسوبية والبيانات والنماذج ضمن نظام واحد، مما يسمح بتوجيه الموارد بدلاً من احتكارها.
النقطة الأساسية هي التحقق، فاستنتاجات الذكاء الاصطناعي لم تعد صندوقًا أسود، بل يمكن تسجيلها والتحقق منها على السلسلة، وهذه الخطوة ستغير بنية الثقة.
لم يعد المستخدم يعتمد على العلامة التجارية، بل يعتمد على النظام نفسه، ومن ناحية التجربة، أنت فقط تستدعي واجهة برمجية لكن وراءها تتعاون عدة عقد.
من