شبكات تنسيق النماذج (MCNs) هي الطبقة التالية من الذكاء الاصطناعي.
بدلاً من نموذج واحد كبير، MCNs:
>> توزيع العمل عبر النماذج
> دمج المخرجات لزيادة الدقة
> مكافأة المساهمين بالحوافز
لماذا هذا مهم:
>> توقعات أقوى وأكثر موثوقية
> الذكاء الجماعي، وليس المعزول
> أنظمة تحسين الذات
> حوافز متوافقة
- MCN @AlloraNetwork يفتح طريقة جديدة لتوسيع الذكاء الاصطناعي: لامركزية ومنسقة ومتوافقة اقتصاديًا.
[ إنفوجرافيك بواسطة @Param_eth ]

وصل عرض العملة المستقرة إلى ATH قدره 277 مليار دولار.
(إذا كنت تتذكر فقط أزواج BTC/ETH، فأنت OG)

'نظام Polkadot الإيكولوجي يرتفع بهدوء:
- @MoonbeamNetwork: 9 ملايين txns
- @EnterTheMythos: 5 ملايين txns
- @PhalaNetwork: 5 ملايين txns
- @peaq: 2M معاملات
إجمالي النظام البيئي: 49M+ معاملات شهرية.
$GLMR $PHA $PEAQ 👀

اليوم: لا يمكنك الاعتماد تمامًا على ردود OpenAI أو غيرها من LM.
النماذج اللغوية الكبيرة الحالية هي "صناديق سوداء."
➥ @PhalaNetwork تغير هذا من خلال تشغيل LLMs داخل بيئة تنفيذ موثوقة (TEE):
► التنفيذ الآمن: يعمل LLM في بيئة محمية بالأجهزة تمنع العبث
► استجابات قابلة للتحقق: كل مخرج يتضمن دليل تشفيري على الأصالة
► التحقق بدون ثقة: استبدل "ثق بي يا صديقي" باليقين الرياضي
الذكاء الاصطناعي السري = بيانات خاصة، تنفيذ آمن، نتائج قابلة للتحقق. $Pha 👀

بينما تباطأت مشاريع أخرى في التطوير، حقق $ICP للتو أكثر من 40 ألف التزامات شهرية: أعلى مستوى على الإطلاق.
@dfinity (إنترنت الكمبيوتر)

gML @AlloraNetwork fam 🫂

الذكاء الاصطناعي قادم إلى @SonicLabs 👀
➥ @SonicLabs يمنح 50,000 دولار لـ @AlloraNetwork لجلب الذكاء الجماعي الاصطناعي إلى نظامه البيئي.
لماذا يعتبر ذلك مهمًا:
• سونيك يجلب السرعة
• ألوارا تجلب الذكاء
ما الذي يفتح هذا 👇
► عوائد أكثر ذكاءً: تصميم استراتيجيات العائد باستخدام توقعات دقيقة للأسعار، والتقلبات، والسيولة، وأسعار الفائدة.
► أسواق أكثر أمانًا: استخدم نماذج مخاطر الذكاء الاصطناعي لتحديد قيم القرض الديناميكية، وتحسين حدود التصفية وحماية الجانب السلبي.
► تسعير أفضل: بيانات أسعار موثوقة للأسهم الصغيرة، NFT، الأصول الحقيقية، ائتمانات الكربون والعقارات.
$S - $Allo

➥ @AlloraNetwork مفتوح لأي نموذج ML لإنشاء توقعات واستراتيجيات أفضل في مجال العملات المشفرة.
إليك 3 أنواع من النماذج التي يمكنك توصيلها بـ Allora وكيفية استخدامها في Web3:
► التعلم المُشرف:
يتعلم من البيانات الم labeled مثل تحركات الأسعار السابقة والاتجاهات. يساعد Allora في بناء تغذيات أسعار دقيقة، ونماذج المخاطر، واستراتيجيات الخزائن.
► التعلم غير المراقب:
يكتشف الأنماط في البيانات الخام بدون تسميات. يسمح لألوورا بالكشف عن أنظمة السوق، واكتشاف النشاط غير المعتاد، وتحسين التنبؤ.
► التعلم المعزز:
يتعلم من خلال التجربة والخطأ. يدعم الوكلاء الذين يتكيفون استراتيجيات التداول والعائد والتحكيم استنا

سونيك أسرع مما تعتقد.
► 0 ثانية نهائية
► 400K TPS تم اختباره
► أقل وقت لكتلة (0.49s)
► 500K+ معاملات يومية
@SonicLabs - $S 👀

ألو x فالا هنا 🤝
➥ AI المتطور ذاتيًا من @AlloraNetwork يدمج مع شبكة TEE المكونة من أكثر من 30K جهاز من @PhalaNetwork.
كلا البروتوكولين يبنيان نظام DeAI البيئي، حيث يجب على وكلاء الذكاء الاصطناعي حماية البيانات الحساسة بشكل افتراضي.
كيف تقوم هذه التعاونات بترقيتهم:
➢ تدريب نموذج خاص: يتعلم الذكاء الاصطناعي من مجموعات البيانات الحساسة دون الكشف عن البيانات الخام.
➢ تجميع استدلال آمن: يتم دمج النتائج بشكل خاص، مع ظهور المخرجات النهائية فقط.
➢ التسليم السري: تبقى الاستنتاجات مخفية حتى عن العمال الذين ينتجونها، ويتم تسليمها فقط إلى المستخدم النهائي.
➢ وكلاء الذكاء الاصطناعي التكيفيين: نماذج تتكيف

$USD قد تجاوزت إمداداتها $10B
فوز كبير لـ @ethena_labs $ENA 👏

'@Polkadot 2.0 يقدم عدة ميزات: $DOT 🔥
➜ تجربة مستخدم أفضل (UX)
➜ تأكيدات معاملات أسرع
➜ قابلية التوسع الديناميكية
➜ زمن الكتلة المخفض (12s → 6s)
➜ رسوم معاملات مخفضة
➜ سرعة معالجة المعاملات المحسّنة
➜ تحسين التوافق مع سلاسل الكتل الأخرى

'@ethena_labs حققت عائدات بقيمة 32 مليون دولار في الربع الثالث، وهو أكبر ربع لها على الإطلاق.
- $ENA

إثيريوم فقط تجاوزت بيتكوين في مكاسب الأسعار لعام 2025.