رأي يزداد أهمية هو أن القيمة الحقيقية للذكاء الاصطناعي على السلسلة لا تعتمد على حجم نموذج المعلمات، بل تعتمد على مدى موثوقية البيانات وما إذا كانت النتائج قابلة للتحقق.

@bluwhaleai هو الذي قدم إجابته على هذا السؤال الحاسم. يركز Bluwhale على دمج البيانات الحقيقية، والاستدلال بواسطة الذكاء الاصطناعي، والتحقق على السلسلة، بحيث لا يقتصر الذكاء الاصطناعي على إخراج النتائج فقط، بل يمكن تتبعها وتقييمها وتحفيزها.

من خلال دمج مساهمي البيانات، منفذي النماذج، والمستخدمين ضمن آلية واحدة، تحاول المنصة بناء شبكة تعاون مستدامة، وليس مجرد استهلاك أحادي الاتجاه للحسابات أو البيانات.

على المدى الأطول، $BLUAI لا يحمل فقط وظائف الدفع أو الحوكمة، بل هو بمثابة جوهر التحفيز للتعاون الشبكي بأكمله.

يجعل جمع تقديم البيانات، تشغيل النماذج، والتحقق من النتائج يشكل دائرة مغلقة، مما يمنح سلوك الذكاء الاصطناعي قيودًا اقتصادية وشفافية على السلسلة.

هذا التصميم لا يسعى إلى الشعبية قصيرة الأمد، بل يضع أساسًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي طويلة الأمد في سيناريوهات Web3.

إذا كانت الذكاء الاصطناعي على السلسلة في المستقبل ستدخل حقًا في مجالات عالية الثقة مثل التمويل، المحتوى، واتخاذ القرارات، فإن مسار مثل Bluwhale الذي يركز على البيانات الحقيقية والاستدلال القابل للتحقق قد يصبح ذا أهمية خاصة.

لمعرفة المزيد:

@Bantr_fun @easydotfunX