العديد من الأشخاص يعتقدون أن دمج الذكاء الاصطناعي و Web3 يقتصر على تخزين البيانات على السلسلة، لكن المشكلة الحقيقية ليست في التخزين، بل في كيفية استدعائها بكفاءة.

@0G_labs تحاول حل مشكلة قابلية الاستخدام والوصول إلى البيانات. من خلال طبقة بيانات عالية السعة، تتيح قراءة البيانات والتحقق منها بسرعة، بدلاً من أن تكون عنق زجاجة كما هو الحال في السلاسل التقليدية.
المنطق وراء ذلك واضح جدًا، فالذكاء الاصطناعي يحتاج إلى تدفق مستمر من البيانات، وليس إلى سجلات حالة متفرقة. إذا لم يتم استدعاء البيانات بكفاءة، فلن يتمكن النموذج، مهما كان قويًا، من أداء دوره بشكل فعال.
من وجهة نظر المتداول، معايير تقييم مثل هذه المشاريع بسيطة جدًا، هل يوجد مطورون يستخدمونها؟ هل يتم استدعاء طبقة البيانات بشكل متكرر؟
بمجرد أن تصبح طبقة البيانات عنق زجاجة، ستتجمع جميع تطبيقات الذكاء الاصطناعي حولها.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate @TermMaxFi