PopulusEuphratica

AI se for apenas um software mais inteligente, o seu limite é bastante claro; a verdadeira mudança reside na sua capacidade de formar uma rede.
@dgrid_ai está a tentar transformar a IA numa fonte de recursos em rede.
Ao executar tarefas de inferência através de nós distribuídos, diferentes nós operam modelos distintos, formando uma camada de computação escalável.
As tarefas são distribuídas, os resultados são verificados, e os lucros são partilhados. Esta estrutura é, essencialmente, muito semelhante à DeFi, apenas com ativos que passam de fundos para inteligência.
$DGAI assume aqui o papel d

Infraestrutura de IA na cadeia, afinal está a resolver problemas ou a criar um novo sistema complexo?
Muitos projetos colocam dados, computação e armazenamento na cadeia, parecendo completos, mas também tornam o sistema mais pesado.
Esta também foi uma dúvida minha ao observar @0G_labs. O que eles fazem é design modular, separando diferentes funcionalidades, o que teoricamente pode aumentar a eficiência.
Mas o problema na prática é que quanto mais módulos houver, maior será o custo de coordenação e mais exigente será para os desenvolvedores.
Se a barreira de entrada for demasiado alta,

DeFi realmente precisa de tantos altos rendimentos, ou estamos sempre a usar a volatilidade para esconder problemas estruturais?
A maioria dos protocolos depende de incentivos para aumentar o APY, mas assim que os subsídios diminuem, os rendimentos colapsam imediatamente; na verdade, isso não é rendimento, mas uma transferência de pagamentos.
Essa também é a razão pela qual tenho vindo a reavaliar o @TermMaxFi recentemente. Ele não continua a aumentar as taxas de juros, mas tenta transformar o mercado de empréstimos num “mercado de tempo com preços ajustáveis”.
Diferentes prazos correspondem a

Se a primeira etapa para o utilizador entrar na cadeia for difícil, então todas as inovações seguintes serão inúteis.
A indústria atual está a apostar em desempenho e arquitetura, mas poucos realmente otimizam o percurso do utilizador. Como resultado, a tecnologia avança, mas o crescimento dos utilizadores não acompanha.
@easydotfunX escolheu um caminho diferente, começando pela entrada, reduzindo ao máximo a barreira de participação, permitindo que os utilizadores tenham um contacto mais natural com ativos e interações na cadeia. Esta abordagem não altera a infraestrutura subjacente, mas muda

Se o resultado da IA não puder ser verificado, ela é essencialmente um serviço de caixa preta.
Atualmente, muitas pessoas discutem infraestruturas de IA, mas assumem um pressuposto: que os resultados são confiáveis. A realidade é que os utilizadores não conseguem verificar se o raciocínio foi adulterado nem confirmar o percurso de execução.
@dgrid_ai propõe uma solução introduzindo uma camada de validação, através do Proof of Quality, permitindo que os nós verifiquem mutuamente os resultados do raciocínio. Caso haja erro, os ativos em staking são penalizados. Este design liga diretamente o cus