🧐 @wardenprotocol Ao olhar para projetos de IA, muitas pessoas prestam atenção ao modelo em si: a velocidade com que ele é executado, se pode negociar automaticamente e se pode tomar decisões. Warden está realmente fazendo um trabalho mais de nível inferior, não simplesmente construindo modelos, mas tentando reunir as interações, comportamentos e resultados entre os modelos em um "sistema operacional de rede de IA" completo. Você pode pensar nisso como a "infraestrutura" da IA na cadeia, permitindo especificamente que a IA não execute mais uma única tarefa isoladamente, mas "tenha memória", "colaboração" e "evolua". Isso depende do acesso ao módulo como @irys_xyz. Em vez de simplesmente armazenar dados, Irys permite que o modelo armazene todos os processos de raciocínio, registros de operação e até mesmo bases de julgamento, chame-os a qualquer momento e escreva lógica para "usar" essas memórias. O modelo se torna cada vez mais parecido com uma pessoa: não apenas pode fazer isso, mas também lembrar e aprender com outros modelos. O que acho mais interessante é que esse tipo de armazenamento não é apenas salvo, mas também programável. Em outras palavras, talvez você não precise treinar novamente um modelo no futuro, mas ajustá-lo diretamente na camada de memória, e seu comportamento mudará. Esse método é completamente diferente dos métodos tradicionais de treinamento de IA e é muito mais eficiente. Em última análise, a combinação de Warden + Irys está pavimentando um caminho inferior onde "a IA pode realmente funcionar", em vez de permanecer no estágio de operação do show. Acho que vale a pena ficar de olho nessa direção. A chave é que ele tem uma atividade de lista no @KaitoAI, e o projeto no @arbitrum também é muito popular, e você também pode prestar atenção ao $ENERGY $SHOUT $Bane $Chao $BOOM $ 666 no @shoutdotfun