autonomyshub

تطور Autonomys تقنية AI3.0 من خلال تشجيع المشاركة الكبيرة من المجتمع في الأنظمة اللامركزية. من خلال برامج مثل برنامج السفير العالمي، أصبح لدى المساهمين الآن فرص للمشاركة بنشاط في تشكيل إدارة الذكاء الاصطناعي فضلاً عن توسيع إمكانية الوصول إليها لأن الذكاء الاصطناعي بدأ يتحرك بعيدًا عن نهج النموذج المركزي.
المفهوم الأساسي وراء AI3.0 يعتمد على اللامركزية التي تمكّن أنظمة الذكاء الاصطناعي من الحفاظ على عملية شفافة وكذلك توزيع عادل عبر كيانات متعددة. تضمن Autonomys أن جميع المساهمين يمكنهم الانضمام من خلال الاعتراف بقيمة المتخصصين في الدعم الناطقين باللغة الصينية والمطورين الذين يفهمون كل من أطر API وإدارة DAO لبناء نظام الذكاء الاصطناعي اللامركزي الخاص بهم.

، تم تطويره داخل
نظام
، أعلن عن تعاون جديد على مستوى البروتوكول مع SpoonOS. مثل هذا التكامل هو خطوة نحو بنية تحتية للوكلاء موحدة وقابلة للتدقيق ودائمة قد تحول ممارسة تطوير AI3.0.
القيادة الآلية -- طبقة التخزين الدائم المتأصلة في Autonomys أصبحت جزءًا من إطار SpoonOS. من خلال هذه الآلية، يمكن لمطوري الوكلاء تخزين الذاكرة، والسياق، وتاريخ التفاعل على السلسلة، باستخدام بروتوكول سياق النموذج (MCP). إنه يوفر بديلاً مسؤولًا لإدارة الذاكرة خارج السلسلة، فضلاً عن إمكانية وجود ذكاء اصطناعي أكثر شفافية.

يتضح أن #AI3 قد تم تحديثه للتو إلى إصدار رئيسي حرج على الشبكة الرئيسية بواسطة #AutonomysNetwork ، وهو معلم آخر في النظام البيئي المتطور الحالي لـ @DAO Labs #SocialMining . تحسينات 18 يونيو تعزز البنية التحتية الأساسية لسلسلة Autonomys، مما يقوي البروتوكولات الأساسية دون خلق انقطاعات لاستمرارية المزارعين أو مشغلي العقد.
الشيء الرئيسي حول الإصدار هو إصلاح سريع لثغرات سلسلة إثبات الوقت. يعزز هذا الإصلاح من ضعف ضمان سلامة الوقت في الشبكة، وهو أحد العوامل في الإجماع الآمن المقدم في التحديث. في الوقت نفسه، إجراءات تزامن DSN بما في ذلك تنزيل القطع الأسرع، وتتبع دقيق لمؤشر القطعة تعزز أيضًا الاعتمادية بالإضافة إلى سرعة انتشار البيانات.

تُصاغ مصطلحات جديدة في مجال البلوك تشين على أساس يومي. من الذكاء الاصطناعي السطحي إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي، نشأت استقلالية الذكاء الاصطناعي الجذرية. على الرغم من أن الاستقلالية الجذرية لم تعد غريبة في هذا المجال، إلا أنها تشير إلى مفهوم تحويلي حيث يعمل البشر والذكاء الاصطناعي (H + AI) في شبكة لامركزية لإعادة تعريف الاستقلالية في كل من البيئة الشخصية والتكنولوجية. تقليديا، كانت الاستقلالية سمة بشرية قائمة على العقلانية والمسؤولية، كما عبر عنها فلاسفة مثل إيمانويل كانط. ومع ذلك، فإننا نشهد الآن تحولًا حيث يتم وصف التقنيات مثل المركبات ذاتية القيادة وأنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد باستخدام نفس المصطلح، مما يعني الحكم الذاتي وصلاحيات اتخاذ القرار المخصصة للبشر.

من خلال شراكتهما، تُضيف STP وAutonomys ميزات أساسية لتصميم العوالم المستقلة، مما يُتيح تخزينًا دائمًا للذاكرة. ومن خلال شبكة التخزين الموزعة (DSN)، تُمكّن Autonomy إطار عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي في بيئة AWE من STP من الحفاظ على كلٍّ من الذكريات والمطالبات السياقية بأمان في شبكة موزعة ثابتة تُعالج عدم استقرار الذاكرة الشائع في الأنظمة القائمة على الوكلاء.
يتجاوز التنفيذ التعديلات التقنية الأساسية. يُمكّن النظام من نمذجة تتحوّل زمنيًا باستخدام معلومات مُخزّنة على السلسلة بدلًا من عناصر مؤقتة خارجها. يُؤدي هذا الانتقال إلى وكلاء أفضل يُنشئون عوالم ذات وعي تاريخي أفضل وتكامل تلقائي لعمليات التعلم عبر نظام المحاكاة.

#AutonomysNetwork يستخدم مسابقات منظمة تتحدى أعضاء المجتمع شهريًا للمساهمة بمعرفتهم الموثقة لتحسين المشروع. يملأ المشروع فجوة حيوية موجودة في البيئات اللامركزية من خلال جعل منصات البرمجيات أكثر وصولًا للمطورين جنبًا إلى جنب مع المستخدمين الذين ليسوا تقنيين. تتيح المساهمات الدورية للمستخدمين الاتصال بالمكونات الرئيسية للنظام من خلال تحديد الأقسام المربكة أو تحسين المسارات الموجهة للمستخدم وحل نقاط الوثائق غير المحلولة.

يحتاج التواصل بين تقنية الذكاء الاصطناعي والأنظمة اللامركزية إلى فحص جاد وفوري. يقدم شبكة Autonomys مهمتها الأساسية لتطوير بنية تحتية تمكّن أنظمة الذكاء الاصطناعي الموجهة ذاتياً مع ضمان دقتها من خلال التحقق والحفاظ على أمانها وشموليتها. بدأت المشروع رحلته نحو التنفيذ منذ أكثر من عقد من الزمن لأن منشئيه اعتقدوا أن بنى Web3 التحتية ستكون غير كافية للتقدمات القادمة في الذكاء الاصطناعي.
يصل برنامج البرمجيات الأساسية المتطور الآن إلى حالة ناضجة وفقًا للإعلانات الأخيرة. تجعل المطالبة المذكورة Autonomys واحدة من المشاريع القليلة القادرة على استضافة أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية القابلة للتوسع. تمثل الخيارات للمشاركة بسهولة وإظهار الحكم الذاتي حاليًا القيم الأساسية لحركة AI3.0.

عملية إنشاء التطبيقات اللامركزية كانت تاريخياً تحديًا حيث كان على المطورين التعامل مع إجراءات البلوك تشين المعقدة. الجيل الحالي من SDKs يطور علاقة جديدة بين المطورين وآليات البلوك تشين من خلال تقديم طرق تطوير سهلة الوصول وفعالة #Web3 . يمكن للمطورين الذين يستخدمون واجهات برمجة التطبيقات المعيارية عالية المستوى تكريس جهودهم للابتكار لأن هذه الواجهات تزيل الحواجز التقنية التي تعترض طريقهم.
البنية التحتية لـ Web3 تحتاج إلى القدرة على التكيف للتعامل مع حالات الاستخدام المختلفة، لذا فإن العامل الرئيسي هو تنفيذ الميزات المعيارية. تمنح وحدات SDK المطورين القوة لاختيار المكونات المحددة التي تتناسب مع احتياجاتهم، مما يقلل من الكود الزائد مع تعزيز الكفاءة التشغيلية. إن اعتماد دعم JavaScript وTypeScript معًا يبسط عمليات التطوير من خلال السماح للمطورين الذين يعملون مع تقنيات Web2 بالانتقال بسلاسة إلى تطوير Web3.

#AI3 النظام البيئي ينمو باستمرار و @DAO Labs مدعوم #AutonomysNetwork مؤخراً أعلن عن تعاونه المستقبلي مع Fireverse، منصة موسيقية لامركزية تطور تكنولوجيا قائمة على الذكاء الاصطناعي وممكنة من Web3. إنه تطور حالي يجعل بنية البيانات في Autonomys تحمل بُعدًا جديدًا في الفائدة في #SocialMining الحركة.
من أجل دعم التخزين طويل الأمد لبيانات الموسيقى والملفات الإعلامية ومعلومات المنشئين على السلسلة، قامت Fireverse بتنفيذ Auto-Drive من Autonomys. توفر هذه التكامل وصولاً غير قابل للتبادل إلى الأصول الرقمية، وهذا يتماشى مع الحاجة المتزايدة للشفافية والموثوقية لإثبات ملكية المحتوى الرقمي.

تقوم Autonomys بتطوير تقنية AI3.0 من خلال تشجيع مشاركة كبيرة من المجتمع في الأنظمة اللامركزية. من خلال برامج مثل برنامج السفير العالمي، أصبح لدى المساهمين الآن فرص للمشاركة بنشاط في تشكيل حوكمة الذكاء الاصطناعي بالإضافة إلى إمكانية الوصول الأوسع لأنها بدأت التحرك بعيدًا عن نموذجها المركزي.
المفهوم الأساسي وراء AI3.0 يعتمد على اللامركزية التي تمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي من الحفاظ على عملية شفافة بالإضافة إلى توزيع عادل عبر كيانات متعددة. #Autonomys تضمن أن جميع المساهمين يمكنهم الانضمام من خلال التعرف على قيمة المتخصصين في الدعم الناطقين باللغة الماندرين والمطورين الذين يفهمون كل من أطر API وحوكمة DAO لبناء نظام الذكاء الاصطناعي اللامركزي الخاص بهم.

تقدم الشراكة بين أوتونومايز وذا جراف وصولًا بياناتًَا معياريًا، وهو التركيز الرئيسي لمبادرات التطوير اللامركزية. يوفر دعم الرسوم البيانية ضمن نطاق Auto EVM نظام تحويل معلومات متقدم يحول مخرجات العقود إلى هياكل بيانات قابلة للبحث. تدير سلاسل الكتل البيانات بشكل أفضل باستخدام هذا النهج لأنه يوفر طرقًا منظمة سريعة لمراقبة الظروف المتطورة لسلاسل الكتل.
تعمل الرسوم البيانية كأدوات صديقة للمطورين تساعدهم في تجنب تنفيذ طبقات الفهرسة يدويًا. تبدأ الواجهات الذكية في التفاعل تلقائيًا مع التغييرات في العقود الذكية من خلال تنفيذ هذه الوظيفة. تتيح البنية التحتية التي توفرها أوتونومايز ربطًا أسرع بين الأحداث والتجارب للمشاريع، مما يدعم متطلبات الذكاء الاصطناعي الوكيل.

يتطلب توسيع الحوسبة اللامركزية من المعماريين معالجة قضايا التوافق كأولوية رئيسية. تؤسس Autonomys شراكة تقنية للتعامل مع عنق الزجاجة الرئيسي في النظام اللامركزي الذي يمكن من التركيب الذري بين بيئات التنفيذ التي تشغل أنظمة إيكولوجية منفصلة. ستخلق التكاملات المقترحة أنظمة مفيدة للطرفين لتلبية احتياجات المطورين مع الكفاءة والسرعة في وظائف سلسلة الكتل.
الهدف الأساسي من هذا البرنامج هو التحقيق في طرق لتعزيز Auto EVM من خلال تنفيذ نظام تسلسل مشترك. من خلال هذا النهج، ستطلق الوكلاء المعتمدون على Autonomys معاملات تتكامل مع بنى تحتية لسلاسل مختلفة بطريقة موثوقة زمنياً وقابلة للتحقق. نظرًا لأن مطوري Autonomys يمكنهم الوصول إلى تجمعات سيولة جديدة بمساعدة هذه الطريقة، فإنهم يتيحون أيضًا مرافق تخزين وحوسبة واسعة للمطورين خارج شبكتهم.

لقد كشفت الطلبات الجديدة الناجمة عن انتشار وكلاء الذكاء الاصطناعي عن وجود ثغرات كامنة في الهياكل السحابية المركزية. البنى التحتية التقليدية - التي تعتبر فعالة في تقنيات التحسين التي ليست للتوسع اللامركزي - تتعرض للضغط الشديد وحتى تنهار تحت أحمال العمل الموزعة وتدفقات البيانات غير المحددة. استمرار الانقطاعات وفشل الخدمات هو دليل على عدم توافق أكثر عمومية بين الأنظمة القديمة ومستقبل الحوسبة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

التقدم والنمو لا يتوقفان كما يتحرك t-13 نحو مستقبله التالي مع وجود 3 ملايين كتلة تم العثور عليها بالفعل على سلسلة #consensus. تعني هذه الإنجاز أكثر من عمر الشركة؛ إنه يشير إلى هيكلها القوي.
تظهر الوصول إلى 3 ملايين كتلة وجود سلسلة كتل يمكن الاعتماد عليها وموثوقة وفعالة، مع تشغيل المدققين بشكل صحيح في نظام موزع. بينما يشاهد الناس غالبًا تحركات الأسعار الكبيرة في قطاع العملات المشفرة الأوسع، يثبت ذلك كيف أن التطور في البنية التحتية بطيء وثابت.

$AI3 يكتسب زخمًا بين المساهمين ضمن النظام البيئي حيث يدفع نحو بناء إطار عمل لامركزي لهيكلية Web3 الأصلية للذكاء الاصطناعي. لقد أصبحت المطابقة بين منطق وكلاء الذكاء الاصطناعي والمنطق القابل للتحقق على السلسلة نقطة اهتمام للمراقبين النقديين لكيفية تلبية العمارة للتطبيقات على السلسلة.
بدلاً من التقديرات التخمين، يقوم المساهمون في DAO بتشكيل تحليلهم للـ Autonomys اعتمادًا على وحدات صلبة. إن حقيقة أن بنية تحتية تشمل تخزين دائم، موزع، تنفيذ قابل للتوسع، ومستويات هوية ووكيل متكاملة تستحق ذكرًا خاصًا لأنها تحاول دمج قابلية استخدام الذكاء الاصطناعي مع اللامركزية. هذه الصفات ليست نظرية، بل هي بالفعل منتشرة على شبكة تضم أكثر من 1,500 عقد.

في الشبكات اللامركزية، يأخذ بناء السمعة مكانه كعنصر أساسي مطلوب تمامًا مثل تحقيق الإجماع. يظهر تكامل Auto ID و Auto Score من شبكة Autonomys نظامًا جديدًا للثقة من خلال تصنيف سلوك المستخدم مع استخدام الحماية التشفيرية. سيعمل تطوير بنية هويتنا الرقمية على تحسين مصداقية الخدمات التي يجب أن تبقى مجهولة الهوية بشكل كبير.
بديل للأنظمة التقليدية، يمكن لأعضاء هذا النظام الكشف فقط عن المعلومات الضرورية اللازمة لبناء سمعتهم. يمكن للمستخدم أن يظهر تصنيفه العالي كمطور أو موثوقيته المالية دون مشاركة المعلومات الشخصية الأساسية. يجعل التحكم الدقيق في الهوية من الممكن لخدمات الإقراض في DeFi، والأعمال القائمة على الأقران، وطرق البحث اللامركزية. يمكن لأنظمتنا التصدي لعلاج السمعة المزيفة ومحاولات تعزيز العالم السفلي.

تحتاج الأنظمة اللامركزية إلى تقدم مستدام يتطلب تقليل الاحتكاك في طبقة البروتوكول. تُظهر النسخة المحدثة من Taurus تحسينات في العمليات في المجالات الأساسية للنظام التي تولد تأثيرات مخفية لكنها كبيرة على قابلية الاستخدام. يقدم تقييد استيراد كتل التوافق مزامنة ذكية للنطاق من خلال مزامنة عمق التقليم وسرعة الاستيراد.
تظهر أحداث FromSwarm الحصرية الآن دون رسائل تحذيرية لأن التحديث يتبع سياسة تهدف إلى تقديم بيانات سجل ذات مغزى. تم تقديم هذه التدخلات كميزة ثانوية وتخدم هدفين من خلال تقليل المشتتات للمطورين بينما يركزون على أنشطة تصحيح الأخطاء. يوفر النظام الآن إدارة محسنة لبيانات النطاق من خلال ضبط معلمات التقليم الافتراضية مما يقلل من متطلبات الصيانة.

تعزيزات حديثة من #Autonomys أكاديمية تمثل إنجازًا حيويًا للمشروع حيث يتحرك نحو المرحلة الثانية من الشبكة الرئيسية. يوفر النظام بيئة موسعة لفهم نظامه المتطور جنبًا إلى جنب مع قدرات واجهة المستخدم المعززة من خلال التحديثات الأخيرة للمنصة. تساعد الموارد التعليمية كل من المشاركين الجدد في التعرف على أكاديمية أوتونومايس والمساهمين الحاليين في تطوير مهاراتهم ومعرفتهم بشكل أكثر فعالية.
تقدم أكاديمية أوتونومايس قسم الرؤية الجديد كأبرز ما في التحديث. يحافظ التحديث على شرح شامل لفلسفة الشبكة مما يساعد كل من الأعضاء الجدد وأعضاء المجتمع الحاليين على فهم الاتجاه المستقبلي للمشروع. يوفر تحليل الهندسة المحسن للمطورين مع المستخدمين التقنيين فهمًا شاملاً لوظائف الشبكة الأساسية.

تمثل تسهيل الانضمام تحديًا هائلًا يحتاج Web3 إلى حله. لقد فقدت الثروة والقوة في Web3 من قبل المستخدمين بسبب عملية تعلم غير معقولة تستهدف المجتمع الذي يجب أن تخدمه. يجب على المستخدمين الجدد في #Web3 التنقل عبر الارتباك لأنهم يحتاجون إلى التعامل مع المفاتيح الخاصة ومزامنة المحافظ عبر سلاسل متعددة قبل بدء تجربتهم. كل حد للأجهزة مقترن بمتطلبات رأسمالية كبيرة يعزز هذه المشكلة القائمة.
الحل الذي قدمته Autonomys يتبع اتجاهًا مميزًا يحافظ على قدرات اللامركزية بينما يعزز سهولة الاستخدام. يمكن للمستخدمين بسهولة بدء زراعة رموز AI3 من خلال الوصول إلى البروتوكول فقط عبر الأجهزة الأساسية التي تتكون من وحدة معالجة مركزية عادية متصلة بذاكرة وصول عشوائي عادية وخدمة إنترنت غير منقطعة. المرافق بسيطة مع Autonomys لأن المستخدمين يحتاجون فقط إلى توصيل أجهزتهم وبدء الترويج على الفور للشبكات الذكية اللامركزية في المستقبل.

تجري الأعمال المتعلقة بشبكة Phase-2 الرئيسية لـ AI3 بحلول #AutonomysNetwork ، بالتعاون مع #DAOLabs وبمساعدة #SocialMining . تعتبر المشروع الآن رؤية التدقيق والإفصاح عن الأخطاء إنجازات مهمة، وليست مشاكل محتملة.
أدى الاختبار الدوري تحت الضغط خلال المنافسات الأخيرة إلى تسليط الضوء على بعض نقاط الضعف في البروتوكول مثل خطأ التزوير المزدوج في وحدة XDM. قام المطورون بتطبيق تحسينات أمان رئيسية بالإضافة إلى مواكبة متطلبات القياس. إنه يشير إلى طريقة مركزة لبناء البنية التحتية التي لا تشبه المشاريع الأخرى التي تُطلق بسرعة.