AI

ماواري، باستخدام تقنية الحوسبة الفضائية المُرخَّصة لها، قد قامت بتسليم أكثر من 50 مشروعًا تجاريًا ناجحًا لعلامات تجارية عالمية مثل Netflix وKDDI وT-Mobile وBMW. يمثل DIO المرحلة التالية من نمو ماواري، حيث يُقدم بنية تحتية شفافة وعادلة ومستدامة من خلال مشاركة الإيرادات الديناميكية وحوافز المشغل المبكر وتسعير عادل.

شبكة كامبريان هي بروتوكول بنية تحتية اصطناعية مبتكرة تدمج بيانات السلسلة والخارج عن السلسلة، مما يوفر للمطورين والمستخدمين منصة ذكاء مالي سريعة وشاملة وقابلة للتحقق. بفضل دعم العديد من السلاسل وواجهات برمجة التطبيقات سهلة الاستخدام، تخدم المنصة كل من الوكلاء الذكيين البشريين الحاليين وتؤسس الأسس لنظم الوكلاء الذاتيين المستقلة في المستقبل. يجمع الفريق بين خبراء من مشاريع مشهورة مثل The Graph و Semiotic Labs، مما يجمع بين الخبرة العميقة في فهرسة البيانات اللامركزية وتكنولوجيا التعلم الآلي.

يمكن لـ MC أنظمة الذكاء الاصطناعي اكتشاف الأدوات المتاحة والتفاعل معها ديناميكياً، دعم التواصل الثنائي المستمر بين النماذج والأنظمة الخارجية.

أعتقد أن DeAI سيحدد الاتجاه القادم في Web3 AI. سنرى المزيد من الفرق التي تغير كيفية تفاعلنا مع بعضنا البعض ومع البروتوكولات، تحول كيفية إنشاء القيمة، وتولد أقسامًا جديدة تصل إلى مزيد من المستخدمين والوعي (أكثر انتشارًا).

كمشروع سلسلة كتلية FHE الأول في العالم مصمم خصيصًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، يستفيد شبكة Mind من مزايا الأمان الهائلة لـ FHE في AI لبناء أساس آمن لتطوير العالم الوكالي.

يقدم هذا المقال مفهوم بوتات تداول العملات المشفرة الذكية، ويشرح ميزات ومبادئ عمل بوتات تداول Gate.io، ويقدم للمستخدمين اقتراحات حول كيفية استخدامها بفعالية. بالإضافة إلى ذلك، نستكشف أنواعًا أخرى من المنصات ومزايا ومخاطر استخدام بوتات التداول، والتوقعات المستقبلية لهذا المجال.

بروتوكول MCP (Model Context Protocol) هو مجال ناشئ لفت الانتباه مؤخرًا من شركات تكنولوجيا Web2 مثل Google. يوفر المقال تحليلاً عميقًا لمبادئ وتوجيه بروتوكول MCP، موضحًا كيف يقدم السياق لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من خلال التواصل الموحد مع التطبيقات. كما يستكشف الفريق وراء DARK، MtnDAO، وكيف يمكن أن تدفع قدرات التنفيذ القوية للمؤسس إدغار بافلوفسكي وآفاق الفريق المستقبلية بشكل محتمل سعر الرمز الخاص به إلى الأعلى.

تطلق Genesis Launch منصة إطلاق أكثر عدلاً وشفافية لمشاريع وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال نظام وصول يعتمد على نقاط المساهمة، منطق توزيع قابل للتتبع على السلسلة، وآلية استرداد تلقائية تحمي مصالح المشاركين.

تقوم ميتيس بإعادة تشكيل السرد النموي للطبقة 2 من خلال التركيز على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. من خلال Metis SDK وبروتوكول LazAI، تقوم ببناء "طبقة تنفيذية أصلية للذكاء الاصطناعي" واستكشاف أنماط جديدة لسيادة البيانات الاصطناعية على السلسلة وتوزيع القيمة.

اكتشف SwarmNode، منصة نشر وكيل AI خالية من الخوادم مدعومة برمز SNAI. تعرف على كيفية تبسيط تنظيم الوكيل القائم على السحابة، وتقليل التكاليف، وتمكين المطورين بأدوات الأتمتة في الوقت الحقيقي المُوسعة.

استكشف الهندسة المعمارية والتطبيقات والإمكانات السوقية للذكاء الاصطناعي الجسدي اللامركزي (DePAI) - من المركبات الذاتية القيادة والروبوتات التعاونية إلى أسواق البيانات الموزعة. اكتشف كيف تعمل الروبوتات ضمن نظام الويب3 وكشف عن فرص الاستثمار الناشئة.

الاستدعاء هو منصة لامركزية رائدة تستفيد من تقنية سلسلة الكتل لإنشاء إطار جديد لوكلاء الذكاء الاصطناعي، معززة التعاون وتوفير حوافز اقتصادية. إنها تتعامل مع التحديات في أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية المتعلقة بشفافية البيانات والثقة والتعاون، وتمهد الطريق لنمو اقتصاد وكلاء الذكاء الاصطناعي.

تقاطع الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة كان دائما سرد مليء بالإمكانيات. طبيعة البلوكشين اللامركزية تكمل بشكل مثالي المكاسب الكفاءة التي جلبها الذكاء الاصطناعي، ملهمة المطورين الكثيرين للاستثمار بشكل كبير في هذا الرؤية. تقوم أدوات مثل DeepSeek بالاستفادة من تكنولوجيا توليد المحتوى شبيهة بالبشر لتسريع تحقيق الثقافة التي تنتجها عمليات الآلية في الويب3. هذا يفتح فرصا جديدة ضخمة لإنشاء قيمة في مساحة إنتاج المحتوى في الويب3.

استكشف كيف تقوم Fraction AI بتحويل تطوير الذكاء الاصطناعي من خلال البلا تفاعلية، وجلسات تدريب تنافسية، وتقنيات ضبط متقدمة، مما يجعل إنشاء الذكاء الاصطناعي أكثر إمكانية وتعاونًا.

يستكشف هذا المقال حلولًا متطورة في مجال تحقق الذكاء الاصطناعي في عام 2025، مع تحليل عميق لستة مشاريع رئيسية: EigenLayer, Hyperbolic, Mira, Atoma, Fortytwo, و Lagrange. تتبنى هذه المبادرات نهجًا تقنيًا متنوعًا—بما في ذلك Proof-of-Sampling (PoSP)، Trusted Execution Environments (TEEs)، وZero-Knowledge Proofs (ZKPs)—لمعالجة تحدي موثوقية إخراج الذكاء الاصطناعي. تقدم كل حلا مزايا فريدة وتناسب حالات الاستخدام المحددة، مما يعزز جماعيًا تطوير البنية التحتية للذكاء الاصطناعي المتمركز.