🧐 @wardenprotocol Muchas personas, al observar proyectos de IA, centran su atención en el modelo en sí: qué tan rápido funciona, si puede hacer trading automático, si puede tomar decisiones. Warden, en realidad, está haciendo un trabajo más fundamental; no se trata solo de crear modelos, sino de conectar las interacciones, comportamientos y resultados entre los modelos, convirtiéndolos en un "sistema operativo de red de IA" completo. Puedes entenderlo como la "infraestructura" de la IA en la cadena, diseñada para que la IA no ejecute tareas aisladas, sino que pueda "tener memoria", "colaborar" y "evolucionar". Esto depende de la integración de módulos como @irys_xyz. Lo que Irys ofrece no es solo almacenar datos, sino permitir que los modelos guarden todo el proceso de inferencia, registros de operaciones e incluso fundamentos de juicio, para ser llamados en cualquier momento, y también pueden escribir lógica para "usar" esos recuerdos. Los modelos se vuelven cada vez más parecidos a una persona: no solo hacen, sino que también recuerdan y pueden aprender de otros modelos. Lo que más me parece interesante es que este almacenamiento no es solo para guardar, sino que es programable. Es decir, en el futuro, es posible que no necesites volver a entrenar un modelo, sino que simplemente ajustes en la capa de memoria, y su comportamiento puede cambiar. Este enfoque es completamente diferente de los métodos tradicionales de entrenamiento de IA, y es mucho más eficiente. En resumen, la combinación de Warden+Irys está estableciendo una base para que la "IA realmente funcione", en lugar de quedarse en la etapa de mostrar operaciones. Creo que esta dirección es la que realmente merece la pena seguir. Lo clave es que hay una actividad de clasificación en @KaitoAI, y la popularidad de los proyectos en @arbitrum también es alta, así que también puedes echar un vistazo a $ENERGY $SHOUT $Bane $Chao $BOOM $666 en @shoutdotfun.