PopulusEuphratica

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

مشكلة كثيرًا ما يتم تجاهلها هي أن هيكل تكلفة الذكاء الاصطناعي في الواقع غير قابل للتحكم؛ فحتى الطلب نفسه، في أوقات مختلفة وعلى منصات مختلفة، قد تتقلب الأسعار والنتائج.
قد يكون هذا مقبولًا للأفراد، لكنه بالنسبة للتطبيقات يمثل قدرًا كبيرًا من عدم اليقين.
@dgrid_ai يحاول معالجة هذا النوع من عدم الاستقرار، عبر آليات قائمة على السوق تجعل النماذج تتنافس فيما بينها، بحيث لم يعد السعر والأداء معلمات ثابتة، بل نتائج ديناميكية.
لا يواجه المطورون عرض تسعير واحدًا فقط، بل مجموعة من حلول يمكن اختيارها.
يبدو الأمر كأنه تحسين للتفاصيل، لكن جوهريًا هو تحويل مشكلة التكلفة إلى مشكلة سوق؛ وبمجرد دخولنا آلية السو

الكثير من الناس لا زالوا يستخدمون منطق البورصات اللامركزية التقليدية (DEX) عند النظر إلى منتجات التداول الجديدة، لكن المشكلة أن عملية التداول نفسها تتغير.
@Hypercroc_xyz و $CROC لا يركزان على إنشاء تجمع سيولة آخر بشكل واضح.
إنهما يعيدان بناء طريقة تنفيذ التداول، حيث يتم فصل السيولة والتسعير والمطابقة ثم إعادة دمجها.
لم يعد المستخدمون يتلقون الأسعار بشكل سلبي من التجمع، بل يمكنهم المشاركة في تشكيل السعر بشكل أكثر دقة.
التغيير المباشر الناتج عن ذلك هو أن تجربة التداول تصبح أقرب إلى السوق الاحترافية، وليس مجرد عملية تبادل بسيطة.
عوامل كانت مخفية مثل العمق، والانزلاق، والمسارات، أصبحت واضحة بشكل

إذا كان المستقبل هو الذكاء الاصطناعي والروبوتات في العمل، فالسؤال هنا، من سيقوم بتوزيع المهام، ومن سيقوم بالتحقق من النتائج، ومن سيقوم بتسوية الإيرادات.
@konnex_world يقدم الإجابة بشكل مباشر.
استخدام بروتوكول على السلسلة لجعل العملية سوقًا مغلقة، حيث يتم بث المهام عبر بروتوكول موحد، ويشارك الذكاء الاصطناعي في تقديم استراتيجيات التحكم والتنافس، ويتم تنفيذ أفضل الحلول.
ثم يتم التأكد من النتائج عبر عقد التحقق، وأخيرًا يتم التسوية باستخدام العملات المستقرة. دور $KNX هنا واضح جدًا.
ليس أداة دفع، بل هو الأصل الأساسي للأمان الشبكي، والحوكمة، والرسوم. هذا التصميم في الواقع مهم جدًا.
نقل جزء استقرار ا

البنية التحتية للذكاء الاصطناعي على السلسلة، هل هي في الحقيقة لحل المشكلات، أم لخلق نظام معقد جديد؟
الكثير من المشاريع تضع البيانات والحوسبة والتخزين على السلسلة، ويبدو الأمر مكتملًا، لكنه يجعل النظام أثقل أيضًا.
هذا كان سؤالًا لدي عندما كنت أتابع @0G_labs. فهي تقوم بتصميم modular، تفصل الوظائف المختلفة لمعالجتها، وهذا نظريًا يمكن أن يعزز الكفاءة.
لكن المشكلة الواقعية هي أن كلما زاد عدد الوحدات، زادت تكلفة التنسيق، وارتفعت متطلبات المطورين.
إذا كانت عتبة الاستخدام عالية جدًا، فحتى أفضل بنية لن يتم اعتمادها على نطاق واسع.
لكن من ناحية أخرى، قد يكون لهذا التفكيك فائدة، حيث يمكن تحسين ك