GateUser-8cf35330
vip
العمر 0 سنة
الطبقة القصوى 0
لا يوجد محتوى حتى الآن
تتمثل المشكلة الأكبر في العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي على السلسلة، ليست في ضعف النموذج، بل في عدم قدرة العقود الذكية على الحكم بشكل موثوق بنتائج الاستدلال، فبمجرد أن يصبح الناتج غير قابل للتحقق، يظل الذكاء الاصطناعي في مستوى الأدوات المساعدة فقط.
@inference_labs بناءً على هذه الفجوة، يطور بنية تحتية للاستدلال القابل للتحقق، حيث يتم تفكيك عملية تنفيذ الاستدلال، وتوليد النتائج، وعمليات التحقق، ودمجها ضمن إطار يمكن التدقيق فيه.
وبهذه الطريقة، لم يعد يتم استدعاء الذكاء الاصطناعي كمنتج موثوق به بشكل فردي، بل يتم الاعتماد على نتائج حسابية تم التحقق من صحتها، مما يمنح الذكاء الاصطناعي القدرة على
شاهد النسخة الأصلية
  • أعجبني
  • تعليق
  • إعادة النشر
  • مشاركة
الواقع الحقيقي لعيوب النظام البيئي متعدد السلاسل لا يكمن في عدد السلاسل، بل في مدى قدرة الأصول والتطبيقات على التدفق بسلاسة.
@MultichainZ_ هو بالضبط استجابة لهذه المشكلة الواقعية، من خلال بنية تحتية عبر السلاسل ومنطق تفاعل موحد، يقلل من حواجز الاستخدام بين سلاسل مختلفة.
يأمل @MultichainZ_ أن يتمكن المستخدمون من إكمال نقل الأصول وتفاعل التطبيقات في بيئة متعددة السلاسل دون الحاجة إلى التكيف مرارًا مع قواعد وأدوات جديدة، مما يعزز الكفاءة العامة للاستخدام.
تصميميًا، يركز @MultichainZ_ على موازنة الأمان وقابلية التوسع، من خلال بنية وحداتية تدعم الوصول إلى شبكات مختلفة، مع الحفاظ على وضوح وقابلية تت
شاهد النسخة الأصلية
post-image
  • أعجبني
  • تعليق
  • إعادة النشر
  • مشاركة
تبدو العديد من بروتوكولات الإقراض والاقتراض كاملة الوظائف، لكن ما يحد من اعتمادها على نطاق واسع هو مدى قدرة آليات التحكم في المخاطر على تحمل تقلبات السوق.
@LayerBankFi من البداية ركزت على التحكم في المخاطر على السلسلة وكفاءة رأس المال. من خلال نموذج سعر فائدة ديناميكي وآلية تصفية، تحاول LayerBank الحفاظ على استقرار تشغيل بركة الأموال في ظل ظروف سوق مختلفة.
بالنسبة للمستخدمين، $ULAB لا يمثل عائدًا مفرطًا، بل تجربة إقراض واقتراض يمكن التنبؤ بها وإدارتها بشكل نسبي في بيئة متعددة السلاسل.
شاهد النسخة الأصلية
post-image
  • أعجبني
  • تعليق
  • إعادة النشر
  • مشاركة
$RIVER الطموح لا يقتصر فقط على التحفيز الاجتماعي، بل يبني نظامًا بيئيًا جديدًا للسيولة عبر السلسلة.
يمكن للمستخدمين استخدام BTC، ETH، BNB، LST وغيرها كضمان، وإيداع أموال على سلسلة واحدة، وصك عملة مستقرة satUSD على سلسلة أخرى، لتحقيق سيولة عبر السلسلة الحقيقي دون الحاجة إلى جسر وسيط.
الأهم من ذلك، أن @River4fun يدمج السلوك الاجتماعي، والمساهمة في المحتوى، وعوائد الرهن، بحيث يمكن للتحاور والانتباه أن يتحول أيضًا إلى حقوق اقتصادية.
في هذا النظام البيئي، يقود رأس المال والمجتمع معًا نمو القيمة، مما يتيح للمستخدمين الاستمتاع بكفاءة وعوائد DeFi، مع الشعور بالانتماء والإنجاز من خلال المشاركة في المج
BTC-1.53%
ETH-0.48%
BNB-1.2%
شاهد النسخة الأصلية
post-image
  • أعجبني
  • تعليق
  • إعادة النشر
  • مشاركة
许多跨链方案解决的是资产转移问题,但忽略了用户真正关心的操作连续性。
@useTria 的核心价值在于把多链交互变成一次统一体验。
Tria من خلال التجريد الحسابي وتنفيذ النوايا، يسمح للمستخدمين بإجراء عمليات عبر السلاسل وإدارة الأصول دون الحاجة لفهم اختلافات السلاسل الأساسية.
بالنسبة للمستخدمين العاديين، يتم استيعاب التعقيد بواسطة النظام، ويتم تقليل شعور وجود السلسلة، $TRIA يشير إلى طريقة استخدام Web3 أقرب إلى تجربة Web2.
شاهد النسخة الأصلية
post-image
  • أعجبني
  • تعليق
  • إعادة النشر
  • مشاركة
في ظل تزايد المشاريع التي تبدأ في الحديث عن الذكاء الاصطناعي على السلسلة، لا يوجد العديد من الفرق التي ترغب حقًا في حل مشكلة الثقة من الأساس.
@inference_labs دخلت السوق في هذا السياق، وتأسست الفريق في عام 2023 ويقع مقرها في هاملتون، كندا. هدفها ليس بناء نماذج أو قدرات حسابية، بل إنشاء طبقة تتيح التحقق من صحة جميع نتائج استنتاجات الذكاء الاصطناعي بطريقة موثوقة.
تقنية إثبات الاستنتاج (Proof of Inference) تستخدم التشفير بصيغة المعرفة الصفرية لإنتاج نتائج استنتاج يمكن إثباتها، مما يسمح للمستخدمين بالتأكد من أن المخرجات تأتي فعلاً من النموذج المحدد وتحافظ على الخصوصية الأصلية.
قد يبدو هذا غامضًا، ل
شاهد النسخة الأصلية
post-image
  • أعجبني
  • تعليق
  • إعادة النشر
  • مشاركة
في مناقشة الذكاء الاصطناعي اللامركزي، تعود العديد من المشكلات في النهاية إلى نفس النقطة الأساسية، وهي من أين تأتي البيانات، وهل هي حقيقية، وهل يمكن استخدامها على المدى الطويل.
الواقع هو أن البيانات موزعة بين جهات مختلفة، وتفتقر إلى معايير موحدة وتحفيز مستمر، مما يصعب على تطبيقات الذكاء الاصطناعي النمو بشكل مستقر.
@codexero_xyz يبدأ من مصدر البيانات، ويركز على بناء بنية تحتية للبيانات تعتمد على التحقق، القابلية للتتبع، وتوافق الحوافز، لتمكين مساهمي البيانات من الحصول على عوائد مناسبة، وفي الوقت نفسه، تمكين المستخدمين من تقييم جودة البيانات.
هذه الفكرة التي تحل مشكلة الثقة من الأساس، تجعل الذكاء
شاهد النسخة الأصلية
post-image
  • أعجبني
  • تعليق
  • إعادة النشر
  • مشاركة
  • المواضيع الرائجةعرض المزيد
  • تثبيت