PopulusEuphratica

يفهم كثير من الناس المنافسة في مجال الذكاء الاصطناعي على أنها منافسة في قدرات النماذج، لكن قلة يدركون أن ما يحدد السقف الفعلي هو في الواقع طريقة الحصول على قوة الحوسبة.
ظهور @dgrid_ai بشكل جوهري يفتتح مسار البنية التحتية لسوق الحوسبة اللامركزية.
في الماضي، كانت قوة الحوسبة مركزة في أيدي عدد قليل من منصات السحابة، وكان توزيع الموارد يعتمد على الجدولة المركزية، مما جعل من الصعب على المطورين الصغار والمتوسطين الحصول على موارد حسابية مستقرة بتكلفة معقولة.
تحاول DGrid من خلال الشبكات الموزعة، ربط موارد وحدات معالجة الرسومات المشتتة عالميًا معًا، بحيث يمكن استدعاء قوة الحوسبة وتسعيرها بحرية مثل السي

في الماضي، اعتبر كثير من الناس DeFi سوقاً عالية المخاطر والتقلبات، والسبب المهم لذلك هو أن هياكل المخاطر غالباً ما تكون غير شفافة. تغييرات أسعار الاقتراض والسيولة، وتقلبات أسعار التصفية، واستراتيجيات الرافعة المالية قد تغير جميعها العوائد والمخاطر للمستخدم في فترة زمنية قصيرة.
تحاول @TermMaxFi تغيير هذا الهيكل. يقوم البروتوكول من خلال الاقتراض بفترة محددة وتصميم الأصول المهيكلة بتجميع استراتيجيات الرافعة المالية والعوائد في أصول قابلة للتداول، مع السماح للمستخدمين برؤية أقصى خسارة وتكلفة رأس المال قبل الدخول للمركز، وبالتالي تشكيل حدود مخاطر أكثر وضوحاً.
في الوقت نفسه، توفر المنصة استراتيجيات

في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي الحالي، هناك مشكلة أخرى قائمة منذ فترة طويلة وهي أن تكاليف استدعاء النموذج وتكامل الموارد مرتفعة جداً. إذا أراد المطورون استخدام عدة نماذج في نفس الوقت، فإنهم غالباً ما يحتاجون إلى الاتصال بواجهات برمجية (API) من منصات مختلفة بشكل منفصل، وتحمل تكاليف صيانة معقدة.
يحاول تصميم @dgrid_ai تغيير هذا الوضع. قام DGrid بإنشاء بوابة ذكاء اصطناعي موحدة، تقوم بتكامل أكثر من مائتي نموذج ذكاء اصطناعي من خلال واجهة موحدة، مما يسمح للمطورين باستدعاء قدرات نماذج مختلفة داخل نفس الشبكة، واختيار مسار الاستدلال الأنسب تلقائياً وفقاً لمتطلبات المهمة.
التغيير الناجم عن هذا الهيكل

الكثير من الناس عند الحديث عن مستقبل الذكاء الاصطناعي، يركزون دائماً على حجم معاملات النموذج، لكن ما يحدد فعلياً ما إذا كان يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، هو في الواقع تكلفة الاستدلال والإمكانية الوصولية.
الفكرة وراء @dgrid_ai هي إعادة تصميم شبكة الذكاء الاصطناعي من طبقة البنية التحتية. من خلال العقد الموزعة والتوجيه الذكي وآليات التحقق على السلسلة، يمكن للنظام توزيع مهام استدلال الذكاء الاصطناعي بين العقد العالمية، مع التحقق من موثوقية نتائج الحسابات من خلال آليات مثل إثبات الجودة.
التغيير الذي تحمله هذه البنية يكمن في أن استدلال الذكاء الاصطناعي بدأ يمتلك خصائص انفتاح مماثلة لشبك

يتحدث الكثير من الناس عن عصر الأتمتة، لكنهم يركزون أكثر على تحسين قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي، لكن هناك مشكلة يتم تجاهلها وهي أن الروبوتات والذكاء الاصطناعي يفتقران في الواقع إلى نظام اقتصادي موحد. لا يمكن لروبوتات الشركات المختلفة التعاون، كما يصعب توزيع المهام من خلال سوق مفتوح.
@konnex_world يحاول تغيير هذا الوضع. صمم المشروع سوقًا مفتوحًا موجهة للروبوتات والذكاء الاصطناعي، من خلال لغة مهام موحدة والعقود على السلسلة، مما يسمح للأجهزة المختلفة بفهم متطلبات المهام والمشاركة في تنفيذها، وحتى يمكن للروبوتات التعاون مع بعضها البعض لإنجاز أعمال معقدة.
في هذا النظام، عادة ما يتم تسوية مكافآت المه