Zyra Vale
Catching waves before they break. Join the journey to the next big thing. | Meme Coins Lover | Market Analyst | X: @Chain_pilot1
318 تتابع
10.7K+ المتابعون
19.9K+ إعجاب
4.3K+ تمّت مُشاركتها
منشورات
الكل
اقتباسات
Live
الجميع يريد طفرة الذكاء الاصطناعي.
قليلون هم من يفكرون في أزمة الثقة التي تأتي بعدها.
لهذا السبب يظل OpenLedger يبرز لي.
المشروع لا يدفع فقط سرد "الذكاء الاصطناعي + العملات المشفرة" آخر.
التركيز الأساسي حول النسبة، والمساهمة القابلة للتحقق، والتتبع على البلوكتشين يبدو أكثر أهمية على المدى الطويل.
لأنه بمجرد أن يصبح المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي غير محدود، يصبح من الصعب التحقق من فائدته.
والعملات المشفرة قد علمتنا بالفعل ما يحدث عندما تتشوه الحوافز السلوك.
تبدأ المجتمعات بشكل عضوي.
ثم تبدأ عملية التحسين.
ثم في النهاية تغمر النظم البيئية بالمشاركة المصممة للاستخراج بدلاً من القيمة.
يمكن أن تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي هذا على نطاق أكبر.
خصوصًا عندما يبدأ المحتوى الاصطناعي في الظهور بشكل لا يمكن تمييزه عن المساهمة الحقيقية.
وهنا تصبح اتجاهات "إثبات النسبة" من OpenLedger مثيرة للاهتمام.
ليس لأنها تبدو مستقبلية.
لأن اقتصادات الذكاء الاصطناعي المستقبلية تعتمد على إثبات:
من ساهم،
ما الذي أثر على المخرجات،
وما إذا كانت الإشارة موثوقة بالفعل.
يبدو أن السوق لا يزال يسعر الذكاء الاصطناعي في الغالب كقصة جيل.
أعتقد لاحقًا أنها تصبح قصة تحقق أيضًا.
هذه هي الطبقة التي أتابعها مع $OPEN .
ليس سرعة الضجة.
البنية التحتية السلوكية.
$OPEN #OpenLedger @OpenLedger
قليلون هم من يفكرون في أزمة الثقة التي تأتي بعدها.
لهذا السبب يظل OpenLedger يبرز لي.
المشروع لا يدفع فقط سرد "الذكاء الاصطناعي + العملات المشفرة" آخر.
التركيز الأساسي حول النسبة، والمساهمة القابلة للتحقق، والتتبع على البلوكتشين يبدو أكثر أهمية على المدى الطويل.
لأنه بمجرد أن يصبح المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي غير محدود، يصبح من الصعب التحقق من فائدته.
والعملات المشفرة قد علمتنا بالفعل ما يحدث عندما تتشوه الحوافز السلوك.
تبدأ المجتمعات بشكل عضوي.
ثم تبدأ عملية التحسين.
ثم في النهاية تغمر النظم البيئية بالمشاركة المصممة للاستخراج بدلاً من القيمة.
يمكن أن تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي هذا على نطاق أكبر.
خصوصًا عندما يبدأ المحتوى الاصطناعي في الظهور بشكل لا يمكن تمييزه عن المساهمة الحقيقية.
وهنا تصبح اتجاهات "إثبات النسبة" من OpenLedger مثيرة للاهتمام.
ليس لأنها تبدو مستقبلية.
لأن اقتصادات الذكاء الاصطناعي المستقبلية تعتمد على إثبات:
من ساهم،
ما الذي أثر على المخرجات،
وما إذا كانت الإشارة موثوقة بالفعل.
يبدو أن السوق لا يزال يسعر الذكاء الاصطناعي في الغالب كقصة جيل.
أعتقد لاحقًا أنها تصبح قصة تحقق أيضًا.
هذه هي الطبقة التي أتابعها مع $OPEN .
ليس سرعة الضجة.
البنية التحتية السلوكية.
$OPEN #OpenLedger @OpenLedger
لا تزال معظم محطات البيانات على السلسلة تشعر وكأنها مصممة للإفراط في المعلومات.
المزيد من لوحات التحكم.
المزيد من التبويبات.
المزيد من الضوضاء التي تدعي أنها ميزة.
لكن الميزة في عالم الكريبتو عادةً ما تختفي في اللحظة التي يرى فيها الجميع نفس البيانات في نفس الوقت.
لهذا السبب لفتت محطة Genius Terminal انتباهي.
أول محطة بيانات خاصة ونهائية على السلسلة هي في الواقع وضع نفسي مثير للاهتمام.
لأن المستخدمين الجادين في البيانات على السلسلة لم يعودوا يتنافسون فقط على التنفيذ.
بل يتنافسون على عدم التوازن في المعلومات.
وفي الأسواق المزدحمة، تصبح الخصوصية نفسها ميزة.
أعتقد أن الناس يقللون من أهمية كيفية تغير سلوك البيانات على السلسلة بعد الدورة الأخيرة.
أصبح الجميع أسرع.
أصبح الجميع أكثر أتمتة.
بدأ الجميع بمراقبة نفس المحافظ، نفس السرديات، نفس الدورانات.
ما يجعل من الميزة الحقيقية أصعب الحفاظ عليها.
يبدو أن الأدوات التي تم بناؤها حول تصفية الإشارات والتنفيذ الخاص تصبح أكثر أهمية في هذا البيئة.
ليس فقط المزيد من التحليلات.
تنسيق أفضل بين المعلومات والعمل.
هذا هو الزاوية التي أراقبها مع $GENIUS .
ليس لوحات بيانات مبالغ فيها.
ميزة سلوكية.
#GeniusTerminal $Genius
#genius $GENIUS @GeniusOfficial
المزيد من لوحات التحكم.
المزيد من التبويبات.
المزيد من الضوضاء التي تدعي أنها ميزة.
لكن الميزة في عالم الكريبتو عادةً ما تختفي في اللحظة التي يرى فيها الجميع نفس البيانات في نفس الوقت.
لهذا السبب لفتت محطة Genius Terminal انتباهي.
أول محطة بيانات خاصة ونهائية على السلسلة هي في الواقع وضع نفسي مثير للاهتمام.
لأن المستخدمين الجادين في البيانات على السلسلة لم يعودوا يتنافسون فقط على التنفيذ.
بل يتنافسون على عدم التوازن في المعلومات.
وفي الأسواق المزدحمة، تصبح الخصوصية نفسها ميزة.
أعتقد أن الناس يقللون من أهمية كيفية تغير سلوك البيانات على السلسلة بعد الدورة الأخيرة.
أصبح الجميع أسرع.
أصبح الجميع أكثر أتمتة.
بدأ الجميع بمراقبة نفس المحافظ، نفس السرديات، نفس الدورانات.
ما يجعل من الميزة الحقيقية أصعب الحفاظ عليها.
يبدو أن الأدوات التي تم بناؤها حول تصفية الإشارات والتنفيذ الخاص تصبح أكثر أهمية في هذا البيئة.
ليس فقط المزيد من التحليلات.
تنسيق أفضل بين المعلومات والعمل.
هذا هو الزاوية التي أراقبها مع $GENIUS .
ليس لوحات بيانات مبالغ فيها.
ميزة سلوكية.
#GeniusTerminal $Genius
#genius $GENIUS @GeniusOfficial
أعتقد أن الناس لا يزالون يستهينون بمدى سرعة تحويل الذكاء الاصطناعي للتفاعل إلى ضوضاء.
بمجرد أن تصبح عملية إنشاء المحتوى رخيصة، يبدأ الإنترنت في الامتلاء بالفائدة الاصطناعية.
كل شيء يبدو نشطًا.
كل شيء يبدو ذكيًا.
لكن جودة الإشارة تنهار بهدوء في الأسفل.
لقد أظهرت العملات المشفرة هذا النمط من قبل.
الحوافز تخلق تحسينات.
التحسينات تخلق مشاركة أداء.
ثم تتحول الأنظمة البيئية ببطء إلى مزارع متخفية في شكل مجتمعات.
لهذا السبب يبدو لي أن بنية الإسناد غير مقدرة في الوقت الحالي.
ولماذا تظل OpenLedger بارزة.
لأن المعركة القادمة في مجال الذكاء الاصطناعي ربما لن تكون حول من يولد أكبر قدر من الذكاء.
ستكون حول من يمكنه الحفاظ على مساهمة موثوقة بعد أن تتوسع المشاركة الاصطناعية في كل مكان.
فرق كبير.
يبدو أن معظم المشاريع لا تزال تبني لعصر "التوليد".
قليل جدًا منها يبني لعصر "التحقق" الذي يأتي بعده.
تلك الانتقالة تهم أكثر مما يدركه الناس.
خصوصًا عندما تصبح المساهمات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي مستحيلة التمييز يدويًا.
عند هذه النقطة، تتوقف طبقات الثقة عن كونها بنية تحتية اختيارية.
تصبح النظام نفسه.
هذا هو الزاوية السلوكية التي أتابعها مع $OPEN .
ليس ضجيج.
متانة التنسيق.
$OPEN #OpenLedger @OpenLedger
بمجرد أن تصبح عملية إنشاء المحتوى رخيصة، يبدأ الإنترنت في الامتلاء بالفائدة الاصطناعية.
كل شيء يبدو نشطًا.
كل شيء يبدو ذكيًا.
لكن جودة الإشارة تنهار بهدوء في الأسفل.
لقد أظهرت العملات المشفرة هذا النمط من قبل.
الحوافز تخلق تحسينات.
التحسينات تخلق مشاركة أداء.
ثم تتحول الأنظمة البيئية ببطء إلى مزارع متخفية في شكل مجتمعات.
لهذا السبب يبدو لي أن بنية الإسناد غير مقدرة في الوقت الحالي.
ولماذا تظل OpenLedger بارزة.
لأن المعركة القادمة في مجال الذكاء الاصطناعي ربما لن تكون حول من يولد أكبر قدر من الذكاء.
ستكون حول من يمكنه الحفاظ على مساهمة موثوقة بعد أن تتوسع المشاركة الاصطناعية في كل مكان.
فرق كبير.
يبدو أن معظم المشاريع لا تزال تبني لعصر "التوليد".
قليل جدًا منها يبني لعصر "التحقق" الذي يأتي بعده.
تلك الانتقالة تهم أكثر مما يدركه الناس.
خصوصًا عندما تصبح المساهمات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي مستحيلة التمييز يدويًا.
عند هذه النقطة، تتوقف طبقات الثقة عن كونها بنية تحتية اختيارية.
تصبح النظام نفسه.
هذا هو الزاوية السلوكية التي أتابعها مع $OPEN .
ليس ضجيج.
متانة التنسيق.
$OPEN #OpenLedger @OpenLedger
الشيء الخطير في الذكاء الاصطناعي ليس أن الآلات تصبح أذكى.
إنه أن الفائدة الزائفة تصبح قابلة للتوسع بلا حدود.
هذا هو الاتجاه الذي يتحرك نحوه الإنترنت بسرعة كبيرة.
مزيد من المحتوى.
مزيد من الردود.
مزيد من "الرؤى".
مزيد من المشاركة الاصطناعية التي تتظاهر بأنها مساهمة حقيقية.
وبصراحة، معظم الأنظمة ليست جاهزة لتلك النقلة.
لهذا السبب أشعر أن OpenLedger مثيرة للاهتمام بالنسبة لي.
لأن المشكلة القادمة ربما ليست ندرة الذكاء.
إنها انهيار الإشارات.
لقد أعطتنا العملات المشفرة بالفعل لمحات مبكرة من هذا.
في اللحظة التي تدخل فيها الحوافز إلى شبكة، يبدأ المستخدمون في تحسين سلوكهم بشكل عدواني.
ليس بشكل خبيث بالضرورة.
فقط بشكل عقلاني.
مع مرور الوقت، تمتلئ النظم البيئية ببطء بالنشاط الذي يبدو صحيًا على لوحات التحكم ولكنه يضيف قيمة فعلية قليلة جدًا في الأسفل.
يمكن أن تضخم النظم البيئية للذكاء الاصطناعي هذه المشكلة بشكل هائل.
خصوصًا عندما يصبح من المستحيل تصفية المساهمات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي يدويًا.
في تلك النقطة، تصبح بنية الإسناد والثقة أكثر أهمية بكثير من العروض اللامعة.
يبدو أن OpenLedger تتخذ موقعًا استراتيجيًا حول هذه الطبقة في وقت أبكر من معظم.
ليس فقط "كيف يمكننا توليد مزيد من الذكاء؟"
ولكن:
كيف نحافظ على المساهمة المعنوية بعد أن تغمر المشاركة الاصطناعية النظام؟
هذه مشكلة أصعب بكثير.
وربما تكون الأكثر قيمة على المدى الطويل.
$OPEN #OpenLedger @OpenLedger
إنه أن الفائدة الزائفة تصبح قابلة للتوسع بلا حدود.
هذا هو الاتجاه الذي يتحرك نحوه الإنترنت بسرعة كبيرة.
مزيد من المحتوى.
مزيد من الردود.
مزيد من "الرؤى".
مزيد من المشاركة الاصطناعية التي تتظاهر بأنها مساهمة حقيقية.
وبصراحة، معظم الأنظمة ليست جاهزة لتلك النقلة.
لهذا السبب أشعر أن OpenLedger مثيرة للاهتمام بالنسبة لي.
لأن المشكلة القادمة ربما ليست ندرة الذكاء.
إنها انهيار الإشارات.
لقد أعطتنا العملات المشفرة بالفعل لمحات مبكرة من هذا.
في اللحظة التي تدخل فيها الحوافز إلى شبكة، يبدأ المستخدمون في تحسين سلوكهم بشكل عدواني.
ليس بشكل خبيث بالضرورة.
فقط بشكل عقلاني.
مع مرور الوقت، تمتلئ النظم البيئية ببطء بالنشاط الذي يبدو صحيًا على لوحات التحكم ولكنه يضيف قيمة فعلية قليلة جدًا في الأسفل.
يمكن أن تضخم النظم البيئية للذكاء الاصطناعي هذه المشكلة بشكل هائل.
خصوصًا عندما يصبح من المستحيل تصفية المساهمات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي يدويًا.
في تلك النقطة، تصبح بنية الإسناد والثقة أكثر أهمية بكثير من العروض اللامعة.
يبدو أن OpenLedger تتخذ موقعًا استراتيجيًا حول هذه الطبقة في وقت أبكر من معظم.
ليس فقط "كيف يمكننا توليد مزيد من الذكاء؟"
ولكن:
كيف نحافظ على المساهمة المعنوية بعد أن تغمر المشاركة الاصطناعية النظام؟
هذه مشكلة أصعب بكثير.
وربما تكون الأكثر قيمة على المدى الطويل.
$OPEN #OpenLedger @OpenLedger
لا تزال رواية الذكاء الاصطناعي في عالم الكريبتو تبدو مركّزة جدًا على المخرجات.
عملاء أفضل.
توليد أسرع.
نماذج أذكى.
لكن أعتقد أن المشكلة الأكبر هي ما يحدث بعد وصول الحجم.
لأنه بمجرد أن يتمكن الجميع من توليد الذكاء بشكل رخيص، سيتFlood الإنترنت بالمشاركة الاصطناعية.
ثم تصبح جودة المساهمة هي العقبة الحقيقية.
هذا هو الجزء الذي يجعل OpenLedger مثيرًا للاهتمام بالنسبة لي.
يبدو أنه أقل تركيزًا على "استعراض الذكاء الاصطناعي" وأكثر تركيزًا على البنية التحتية للتخصيص والتنسيق.
وهو في الواقع ما يهم على المدى الطويل.
لقد علمتنا الكريبتو بالفعل ماذا تفعل الحوافز بالسلوك.
في لحظة ظهور المكافآت، تبدأ الأنظمة البيئية في جذب التحسين بدلاً من الأصالة.
يتكيف المستخدمون بسرعة.
تتأقلم البروتوكولات ببطء.
هذا الفجوة تدمر الكثير من الشبكات بهدوء.
خصوصًا عندما تبدو مقاييس النمو لا تزال صحية على السطح.
أعتقد أن أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية ستواجه نفس الضغط في النهاية.
ربما أسوأ.
لأنه الآن يمكن للمستخدمين أتمتة المشاركة نفسها.
لذا قد لا تكون التحديات الحقيقية في توليد الذكاء.
بل قد تكون في التحقق من المساهمة ذات المعنى في بيئة مليئة بالضجيج الناتج عن الآلات.
لهذا السبب تشعر طبقات الثقة، والتخصيص، وتتبع المساهمات بأنها غير مقدّرة في الوقت الحالي.
ولماذا أواصل مراقبة مشاريع مثل $OPEN more من زاوية أنظمة السلوك أكثر من زاوية الضجة.
محتوى الذكاء الاصطناعي أصبح غير محدود.
لكن الإشارة الموثوقة ليست كذلك.
@OpenLedger #Openledger $OPEN
عملاء أفضل.
توليد أسرع.
نماذج أذكى.
لكن أعتقد أن المشكلة الأكبر هي ما يحدث بعد وصول الحجم.
لأنه بمجرد أن يتمكن الجميع من توليد الذكاء بشكل رخيص، سيتFlood الإنترنت بالمشاركة الاصطناعية.
ثم تصبح جودة المساهمة هي العقبة الحقيقية.
هذا هو الجزء الذي يجعل OpenLedger مثيرًا للاهتمام بالنسبة لي.
يبدو أنه أقل تركيزًا على "استعراض الذكاء الاصطناعي" وأكثر تركيزًا على البنية التحتية للتخصيص والتنسيق.
وهو في الواقع ما يهم على المدى الطويل.
لقد علمتنا الكريبتو بالفعل ماذا تفعل الحوافز بالسلوك.
في لحظة ظهور المكافآت، تبدأ الأنظمة البيئية في جذب التحسين بدلاً من الأصالة.
يتكيف المستخدمون بسرعة.
تتأقلم البروتوكولات ببطء.
هذا الفجوة تدمر الكثير من الشبكات بهدوء.
خصوصًا عندما تبدو مقاييس النمو لا تزال صحية على السطح.
أعتقد أن أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية ستواجه نفس الضغط في النهاية.
ربما أسوأ.
لأنه الآن يمكن للمستخدمين أتمتة المشاركة نفسها.
لذا قد لا تكون التحديات الحقيقية في توليد الذكاء.
بل قد تكون في التحقق من المساهمة ذات المعنى في بيئة مليئة بالضجيج الناتج عن الآلات.
لهذا السبب تشعر طبقات الثقة، والتخصيص، وتتبع المساهمات بأنها غير مقدّرة في الوقت الحالي.
ولماذا أواصل مراقبة مشاريع مثل $OPEN more من زاوية أنظمة السلوك أكثر من زاوية الضجة.
محتوى الذكاء الاصطناعي أصبح غير محدود.
لكن الإشارة الموثوقة ليست كذلك.
@OpenLedger #Openledger $OPEN
الجميع يتحدث عن توسع الذكاء الاصطناعي.
قليلون يتحدثون عن تدهور الذكاء الاصطناعي.
هذا هو الجزء الذي أراقبه مع مشاريع مثل OpenLedger.
لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية لا تفشل عندما تضعف النماذج.
إنها تفشل عندما تنهار جودة المساهمة تحت ضغط الحوافز.
لقد أظهر لنا عالم الكريبتو هذه النمط عدة مرات.
في اللحظة التي تظهر فيها المكافآت، يتغير السلوك.
يتوقف المستخدمون عن تحسين القيمة.
ويبدؤون في تحسين الاستخراج.
وبصراحة، يمكن أن تصبح نظم الذكاء الاصطناعي أسوأ، لأن المشاركة نفسها يمكن أن تُؤتمت الآن.
محتوى غير محدود.
تعليقات غير محدودة.
"تفاعل" غير محدود.
لكن تقريبًا لا شيء من ذلك يضمن إشارة مفيدة.
لهذا السبب، تشعر طبقات النسب والتحقق من المساهمات بأنها أكثر أهمية بكثير مما يدركه السوق حاليًا.
تشعر أن OpenLedger تقترب من هذه المشكلة أكثر من معظم روايات الذكاء الاصطناعي التي تتداول على الخط الزمني الآن.
ليس فقط بنية تحتية للذكاء.
بنية تحتية للثقة.
فرق كبير.
من المحتمل أن الاقتصاد القادم للذكاء الاصطناعي لن يُفوز به من يولد أكبر قدر من المحتوى.
سيُفوز به الأنظمة التي تحافظ على أعلى جودة للإشارة بعد أن تشوه الحوافز السلوك.
هذه هي الطبقة التي أراقبها مع $OPEN .
ليس دورات الضجيج.
ديمومة السلوك.
@OpenLedger #Openledger $OPEN
قليلون يتحدثون عن تدهور الذكاء الاصطناعي.
هذا هو الجزء الذي أراقبه مع مشاريع مثل OpenLedger.
لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية لا تفشل عندما تضعف النماذج.
إنها تفشل عندما تنهار جودة المساهمة تحت ضغط الحوافز.
لقد أظهر لنا عالم الكريبتو هذه النمط عدة مرات.
في اللحظة التي تظهر فيها المكافآت، يتغير السلوك.
يتوقف المستخدمون عن تحسين القيمة.
ويبدؤون في تحسين الاستخراج.
وبصراحة، يمكن أن تصبح نظم الذكاء الاصطناعي أسوأ، لأن المشاركة نفسها يمكن أن تُؤتمت الآن.
محتوى غير محدود.
تعليقات غير محدودة.
"تفاعل" غير محدود.
لكن تقريبًا لا شيء من ذلك يضمن إشارة مفيدة.
لهذا السبب، تشعر طبقات النسب والتحقق من المساهمات بأنها أكثر أهمية بكثير مما يدركه السوق حاليًا.
تشعر أن OpenLedger تقترب من هذه المشكلة أكثر من معظم روايات الذكاء الاصطناعي التي تتداول على الخط الزمني الآن.
ليس فقط بنية تحتية للذكاء.
بنية تحتية للثقة.
فرق كبير.
من المحتمل أن الاقتصاد القادم للذكاء الاصطناعي لن يُفوز به من يولد أكبر قدر من المحتوى.
سيُفوز به الأنظمة التي تحافظ على أعلى جودة للإشارة بعد أن تشوه الحوافز السلوك.
هذه هي الطبقة التي أراقبها مع $OPEN .
ليس دورات الضجيج.
ديمومة السلوك.
@OpenLedger #Openledger $OPEN
معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي في مجال الكريبتو لا تزال تعمل على جذب الانتباه.
OpenLedger يبدو وكأنه يحاول تحسين جودة المساهمة بدلاً من ذلك.
هذا الاختلاف مهم أكثر مما يعتقد الناس.
لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي لا تنهار عندما تضعف النماذج.
إنها تنهار عندما تجذب أنظمة الحوافز مشاركة منخفضة الجودة على نطاق واسع.
لقد رأيت هذا النمط من قبل في Web3.
في البداية، يساهم الجميع.
ثم تظهر المكافآت.
ثم يتغير السلوك.
فجأة يصبح النظام مليئًا بأشخاص يعملون على تحسين الرؤية بدلاً من القيمة.
هذا هو التحدي الخفي مع بنية الذكاء الاصطناعي اللامركزية:
كيف يمكنك مكافأة المساهمة في البيانات دون تحويل الشبكة إلى اقتصاد استخراج آخر؟
يبدو أن OpenLedger على الأقل يفكر في هذه المشكلة قبل معظم الآخرين.
لا يزال الوقت مبكرًا بالطبع.
لكن أعتقد أن السوق يقلل من أهمية تتبع النسب والمساهمات عندما يغمر المحتوى المولد بواسطة الذكاء الاصطناعي الإنترنت بشكل أكبر.
من المحتمل أن الأنظمة المستقبلية للذكاء الاصطناعي لن تتنافس فقط على الذكاء.
سوف تتنافس على كثافة الثقة.
وبروتوكولات الجلوس الأقرب إلى حلقات المساهمة الموثوقة قد تصبح أكثر أهمية مما يقدره الناس حاليًا.
هذا هو الزاوية التي أراقبها مع $OPEN .
ليس دورات الضجيج.
البنية التحتية السلوكية.
#Openledger @OpenLedger $OPEN
OpenLedger يبدو وكأنه يحاول تحسين جودة المساهمة بدلاً من ذلك.
هذا الاختلاف مهم أكثر مما يعتقد الناس.
لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي لا تنهار عندما تضعف النماذج.
إنها تنهار عندما تجذب أنظمة الحوافز مشاركة منخفضة الجودة على نطاق واسع.
لقد رأيت هذا النمط من قبل في Web3.
في البداية، يساهم الجميع.
ثم تظهر المكافآت.
ثم يتغير السلوك.
فجأة يصبح النظام مليئًا بأشخاص يعملون على تحسين الرؤية بدلاً من القيمة.
هذا هو التحدي الخفي مع بنية الذكاء الاصطناعي اللامركزية:
كيف يمكنك مكافأة المساهمة في البيانات دون تحويل الشبكة إلى اقتصاد استخراج آخر؟
يبدو أن OpenLedger على الأقل يفكر في هذه المشكلة قبل معظم الآخرين.
لا يزال الوقت مبكرًا بالطبع.
لكن أعتقد أن السوق يقلل من أهمية تتبع النسب والمساهمات عندما يغمر المحتوى المولد بواسطة الذكاء الاصطناعي الإنترنت بشكل أكبر.
من المحتمل أن الأنظمة المستقبلية للذكاء الاصطناعي لن تتنافس فقط على الذكاء.
سوف تتنافس على كثافة الثقة.
وبروتوكولات الجلوس الأقرب إلى حلقات المساهمة الموثوقة قد تصبح أكثر أهمية مما يقدره الناس حاليًا.
هذا هو الزاوية التي أراقبها مع $OPEN .
ليس دورات الضجيج.
البنية التحتية السلوكية.
#Openledger @OpenLedger $OPEN
لا يزال معظم الناس يعتقدون أن حروب بنية الذكاء الاصطناعي ستُحسم من خلال أكبر نموذج.
بصراحة، أعتقد أن حلقات التوزيع ستكون أكثر أهمية.
هنا بدأت OpenLedger تثير اهتمامي.
لأن الاختناق الحقيقي في الذكاء الاصطناعي بدأ يتحول ببطء من إنشاء النماذج إلى تنسيق البيانات.
وقليل من الناس في عالم الكريبتو يتحدثون عن الجزء القبيح:
الحصول على مدخلات بشرية متسقة على نطاق واسع دون تحويل النظام إلى مزرعة وهدم.
لقد رأينا هذه الدورة بالفعل في عام 2021 ومرة أخرى مع ثقافة الإيدروبس.
المستخدمون يركزون على الاستخراج أولًا.
تدرك البروتوكولات ذلك متأخرًا.
انهار الاحتفاظ بعد جفاف الحوافز.
الشيء المثير للاهتمام في OpenLedger هو أنه يبدو أنه يفهم هذه المشكلة السلوكية قبل معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي.
الاتجاه الكامل حول النسبة، تتبع المساهمات، وطبقات البيانات المتخصصة يشعر أقل مثل "زراعة السرد الذكائي" وأكثر مثل محاولة لحل توافق الحوافز قبل وصول الحجم.
ما زال مبكرًا بالطبع.
يمكن أن يفشل أيضًا.
الكثير من مشاريع الذكاء الاصطناعي مع الكريبتو يبالغون في تقدير مدة بقاء المستخدمين بمجرد أن تتوازن المكافآت.
ولكن إذا أصبح الذكاء الاصطناعي اقتصاد تنسيق البيانات بدلاً من مجرد اقتصاد النماذج، فقد تنتهي البروتوكولات الأقرب إلى تدفقات المساهمات الموثوقة بامتلاك أقوى الحلقات لاحقًا.
هذا هو الجزء الذي أراقبه.
ليس الإعلانات.
ليس مواضيع الضجة.
سلوك المستخدم تحت السطح.
#OpenLedger $OPEN @OpenLedger
بصراحة، أعتقد أن حلقات التوزيع ستكون أكثر أهمية.
هنا بدأت OpenLedger تثير اهتمامي.
لأن الاختناق الحقيقي في الذكاء الاصطناعي بدأ يتحول ببطء من إنشاء النماذج إلى تنسيق البيانات.
وقليل من الناس في عالم الكريبتو يتحدثون عن الجزء القبيح:
الحصول على مدخلات بشرية متسقة على نطاق واسع دون تحويل النظام إلى مزرعة وهدم.
لقد رأينا هذه الدورة بالفعل في عام 2021 ومرة أخرى مع ثقافة الإيدروبس.
المستخدمون يركزون على الاستخراج أولًا.
تدرك البروتوكولات ذلك متأخرًا.
انهار الاحتفاظ بعد جفاف الحوافز.
الشيء المثير للاهتمام في OpenLedger هو أنه يبدو أنه يفهم هذه المشكلة السلوكية قبل معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي.
الاتجاه الكامل حول النسبة، تتبع المساهمات، وطبقات البيانات المتخصصة يشعر أقل مثل "زراعة السرد الذكائي" وأكثر مثل محاولة لحل توافق الحوافز قبل وصول الحجم.
ما زال مبكرًا بالطبع.
يمكن أن يفشل أيضًا.
الكثير من مشاريع الذكاء الاصطناعي مع الكريبتو يبالغون في تقدير مدة بقاء المستخدمين بمجرد أن تتوازن المكافآت.
ولكن إذا أصبح الذكاء الاصطناعي اقتصاد تنسيق البيانات بدلاً من مجرد اقتصاد النماذج، فقد تنتهي البروتوكولات الأقرب إلى تدفقات المساهمات الموثوقة بامتلاك أقوى الحلقات لاحقًا.
هذا هو الجزء الذي أراقبه.
ليس الإعلانات.
ليس مواضيع الضجة.
سلوك المستخدم تحت السطح.
#OpenLedger $OPEN @OpenLedger
حاولت أتعامل معاه كأنه قائمة مهام، بس ما ظل كذا.
هذي عادةً طريقة الألعاب. خطوات واضحة، ترتيب مرتب، وإنهاء بسرعة.
سويت نفس الشي في PIXELS.
بدأت بخطة. سوي هذا، بعدين ذاك، وبعدين أسجل الخروج.
في النص، ضيعت. غيرت المهام. نسيت وش كنت أحسن.
رجعت بعدين وما استأنفت من وين توقفت.
ما المفروض يصير كذا إذا النظام مضبوط.
معظم ألعاب Web3 تحولك لآلة قائمة مهام. نفس التدفق، كل جلسة.
هذي اللعبة تخرج عن هالنمط.
ما أقول إنها أفضل للحين.
بس بعد ما تقيدك بروتين ثابت.
ولما الروتين يتثبت، اللاعبين ما يبقون لفترة طويلة بعدين.
#pixel @Pixels $PIXEL
هذي عادةً طريقة الألعاب. خطوات واضحة، ترتيب مرتب، وإنهاء بسرعة.
سويت نفس الشي في PIXELS.
بدأت بخطة. سوي هذا، بعدين ذاك، وبعدين أسجل الخروج.
في النص، ضيعت. غيرت المهام. نسيت وش كنت أحسن.
رجعت بعدين وما استأنفت من وين توقفت.
ما المفروض يصير كذا إذا النظام مضبوط.
معظم ألعاب Web3 تحولك لآلة قائمة مهام. نفس التدفق، كل جلسة.
هذي اللعبة تخرج عن هالنمط.
ما أقول إنها أفضل للحين.
بس بعد ما تقيدك بروتين ثابت.
ولما الروتين يتثبت، اللاعبين ما يبقون لفترة طويلة بعدين.
#pixel @Pixels $PIXEL
سجّل الدخول لاستكشاف المزيد من المُحتوى