🧐 @wardenprotocol Când se uită la proiectele AI, mulți oameni acordă atenție modelului în sine: cât de repede rulează, dacă poate tranzacționa automat și dacă poate lua decizii. Warden face de fapt o treabă mai de jos, nu doar construind modele, ci încercând să înșire interacțiunile, comportamentele și rezultatele dintre modele într-un "sistem de operare de rețea AI" complet. Vă puteți gândi la ea ca la "infrastructura" AI din lanț, permițând în mod specific AI să nu mai ruleze o singură sarcină în mod izolat, ci să "aibă memorie", "colaborare" și "evolueze". Acest lucru depinde de accesul la module, cum ar fi @irys_xyz. În loc să stocheze pur și simplu date, Irys permite modelului să stocheze toate procesele de raționament, înregistrările operaționale și chiar bazele de judecată, să le apeleze în orice moment și să scrie logică pentru a "folosi" aceste amintiri. Modelul devine din ce în ce mai mult ca o persoană: nu numai că o poate face, dar și își poate aminti și poate învăța de la alte modele. Ceea ce mi se pare cel mai interesant este că acest tip de stocare nu este doar salvat, ci și programabil. Cu alte cuvinte, este posibil să nu fie nevoie să reantrenați un model în viitor, ci să-l ajustați direct la stratul de memorie, iar comportamentul său se va schimba. Această metodă este complet diferită de metodele tradiționale de antrenament AI și este mult mai eficientă. În analiza finală, combinația Warden+Irys deschide o cale de jos în care "AI poate funcționa cu adevărat", mai degrabă decât să rămână în stadiul de funcționare a spectacolului. Cred că această direcție merită cu adevărat urmărită. Cheia este că are o activitate de listă pe @KaitoAI, iar proiectul de pe @arbitrum este, de asemenea, foarte popular și puteți acorda atenție și $ENERGY $SHOUT $Bane $Chao $BOOM 666 USD pe @shoutdotfun