🧐 @wardenprotocol Saat melihat proyek AI, banyak orang memperhatikan model itu sendiri: seberapa cepat ia berjalan, apakah ia dapat berdagang secara otomatis, dan apakah ia dapat membuat keputusan. Warden sebenarnya melakukan pekerjaan yang lebih rendah, tidak hanya membangun model, tetapi mencoba merangkai interaksi, perilaku, dan hasil antar model menjadi "sistem operasi jaringan AI" yang lengkap. Anda dapat menganggapnya sebagai "infrastruktur" AI di rantai, secara khusus memungkinkan AI untuk tidak lagi menjalankan satu tugas secara terpisah, tetapi untuk "memiliki memori", "kolaborasi", dan "berevolusi". Ini tergantung pada akses modul seperti @irys_xyz. Alih-alih hanya menyimpan data, Irys memungkinkan model untuk menyimpan semua proses penalaran, catatan operasi, dan bahkan basis penilaian, memanggilnya kapan saja, dan menulis logika untuk "menggunakan" ingatan ini. Model menjadi semakin seperti seseorang: tidak hanya bisa melakukannya, tetapi juga mengingat, dan dapat belajar dari model lain. Yang menurut saya paling menarik adalah penyimpanan semacam ini tidak hanya disimpan, tetapi juga dapat diprogram. Dengan kata lain, Anda mungkin tidak perlu melatih ulang model di masa mendatang, tetapi langsung menyesuaikannya di lapisan memori, dan perilakunya akan berubah. Metode ini benar-benar berbeda dari metode pelatihan AI tradisional dan jauh lebih efisien. Dalam analisis terakhir, kombinasi Warden+Irys membuka jalur bawah di mana "AI benar-benar dapat berlari", daripada tetap berada di tahap operasi pertunjukan. Saya pikir arah ini benar-benar layak untuk diperhatikan. Kuncinya adalah ia memiliki aktivitas daftar di @KaitoAI, dan proyek di @arbitrum juga sangat populer, dan Anda juga dapat memperhatikan $ENERGY $SHOUT $Bane $Chao $BOOM $666 di @shoutdotfun