🧐 @wardenprotocol, après l'intégration de @irys_xyz, le modèle peut non seulement stocker des informations, mais aussi écrire la "logique". Par exemple, si le modèle prend une décision, il peut définir des conditions pour s'exécuter automatiquement lorsque certaines situations se présentent à l'avenir. Ces données peuvent également inclure des permissions et des règles, permettant à d'autres modèles de les appeler, de les partager, voire de les payer, tout cela peut être configuré clairement. Le plus important, c'est que cette méthode ne rend pas le modèle de plus en plus complexe par lui-même, mais le rend plus intelligent grâce aux données elles-mêmes. Par exemple, en créant un modèle d'assistant DeFi, il peut se souvenir que vous avez peur de perdre de l'argent et que vous préférez des opérations prudentes, ce qui permet d'ajuster automatiquement la stratégie sans que vous ayez à cliquer tous les jours. De plus, si plusieurs modèles travaillent ensemble, ils peuvent collaborer dans leurs domaines d'expertise, ne jouant plus chacun leur propre rôle ; même si vous créez un modèle très puissant, ses connaissances peuvent être empaquetées en tant qu'"actif" pour être autorisées ou vendues, ouvrant ainsi des voies de monétisation. D'après ma compréhension, les Données Programmables ne sont pas un terme technique redondant, mais la clé pour ouvrir les "systèmes autonomes d'IA". Cela permet aux modèles de ne plus dépendre des humains pour alimenter les données, mais de décider eux-mêmes comment traiter, partager et déclencher des actions, voire de gagner de l'argent. Cette direction n'accélère pas seulement l'IA, mais représente également un saut clé pour la faire véritablement fonctionner. L'essentiel est qu'il y a une activité de classement sur @KaitoAI, et que les projets sur @arbitrum sont également très populaires, vous pouvez également suivre $ENERGY, $SHOUT, $Bane, $Chao, $BOOM, $666 sur @shoutdotfun.