في السنوات الماضية، كان الكثيرون يتحدثون عن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، لكن المشكلة الحقيقية ليست عدد النماذج، بل كيفية ربط هذه القدرات معاً. النماذج تتزايد في العدد، لكن تجزؤ الواجهات والتكاليف المرتفعة للربط تجعل حدود استخدام المطورين أعلى.

@dgrid_ai يريد حل هذه المشكلة بالضبط. يعمل المشروع على توحيد واجهة RPC للذكاء الاصطناعي، حيث يربط نماذج وعملاء ذكاء اصطناعي مختلفة في شبكة واحدة، مما يسمح للمطورين باستدعاء قدرات ذكاء اصطناعي متعددة في نظام واحد.
الأكثر إثارة للاهتمام هو آلية التوجيه الذكي. عندما يطلب المستخدم خدمة ذكاء اصطناعي، يختار النظام تلقائياً أنسب نموذج لتنفيذ المهمة بناءً على التكلفة والأداء والقدرة. بطريقة ما، يشبه هذا النمط نظام توزيع المرور في عالم الذكاء الاصطناعي.
لضمان موثوقية النتائج، تقدم الشبكة آلية Proof of Quality لديها لتحقق من نتائج استدلال الذكاء الاصطناعي، مما يجعل عملية التنفيذ قابلة للتتبع والتدقيق.
إذا نظرنا إلى البنية برمتها من منظور Web3، فإن DGrid يشبه أكثر بناء طبقة شبكة ذكاء اصطناعي. عندما تحتاج تطبيقات ذكاء اصطناعي متزايدة إلى العمل على السلسلة، قد تصبح شبكة استدلال لامركزية مثل هذه جسراً مهماً يربط النماذج والتطبيقات.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate