🧐 @wardenprotocol Розглядаючи проєкти зі штучним інтелектом, багато хто звертає увагу на саму модель: наскільки швидко вона працює, чи може торгувати в автоматичному режимі та чи може приймати рішення. Насправді Warden виконує роботу на більш нижчому рівні, не просто будуючи моделі, а намагаючись зв'язати воєдино взаємодії, поведінку та результати між моделями в повноцінну «операційну систему мережі штучного інтелекту». Ви можете думати про це як про «інфраструктуру» штучного інтелекту в ланцюжку, що дозволяє штучному інтелекту більше не виконувати одне завдання ізольовано, а «мати пам'ять», «співпрацювати» та «розвиватися». Це залежить від доступу до модуля, наприклад @irys_xyz. Замість того, щоб просто зберігати дані, Ірис дозволяє моделі зберігати всі процеси міркувань, записи операцій і навіть бази суджень, викликати їх у будь-який момент і записувати логіку, щоб «використовувати» ці спогади. Модель все більше і більше схожа на людину: не тільки вміє це робити, але і запам'ятовує, може вчитися у інших моделей. Що мені здається найцікавішим, так це те, що таке сховище не тільки зберігається, але й програмується. Іншими словами, вам може не знадобитися в майбутньому переучувати модель, а безпосередньо коригувати її на рівні пам'яті, і її поведінка зміниться. Цей метод кардинально відрізняється від традиційних методів навчання ШІ і є набагато ефективнішим. Врешті-решт, комбінація Вартовий/Ірис прокладає нижню доріжку, де «ШІ дійсно може працювати», а не залишатися на стадії шоу-операції. Я думаю, що за цим напрямком дійсно варто стежити. Ключовим є те, що на @KaitoAI є активність за списком, а проєкт на @arbitrum теж дуже популярний, а ще можна звернути увагу на $ENERGY $SHOUT $Bane $Chao $BOOM $666 на @shoutdotfun