Binance Square

ritual

1,240 مشاهدات
8 يقومون بالنقاش
davut1karabulut
·
--
Ritual تعيد تعريف الحوسبة اللامركزية مع تقارب الذكاء الاصطناعي و blockchain.تشهد ساحة التكنولوجيا اللامركزية تحولًا جذريًا مع ظهور Ritual من وضع التخفي. هذه المنصة المبتكرة تتصدر دمج الذكاء الاصطناعي في بنية blockchain التحتية، مما يمثل علامة فارقة مهمة في تطور الحوسبة اللامركزية. في قلب ابتكارات Ritual يوجد Infernet، منتج متقدم يمكّن المطورين من تعزيز تطبيقات blockchain بقدرات ذكاء اصطناعي متطورة. يعمل Infernet كحلقة وصل بين منشئي نماذج الذكاء الاصطناعي ومقدمي الحوسبة الموزعة، مما يعزز نظامًا بيئيًا قويًا حيث يمكن للتطبيقات اللامركزية الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي دون المساس بالأمان أو الخصوصية.

Ritual تعيد تعريف الحوسبة اللامركزية مع تقارب الذكاء الاصطناعي و blockchain.

تشهد ساحة التكنولوجيا اللامركزية تحولًا جذريًا مع ظهور Ritual من وضع التخفي. هذه المنصة المبتكرة تتصدر دمج الذكاء الاصطناعي في بنية blockchain التحتية، مما يمثل علامة فارقة مهمة في تطور الحوسبة اللامركزية.
في قلب ابتكارات Ritual يوجد Infernet، منتج متقدم يمكّن المطورين من تعزيز تطبيقات blockchain بقدرات ذكاء اصطناعي متطورة. يعمل Infernet كحلقة وصل بين منشئي نماذج الذكاء الاصطناعي ومقدمي الحوسبة الموزعة، مما يعزز نظامًا بيئيًا قويًا حيث يمكن للتطبيقات اللامركزية الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي دون المساس بالأمان أو الخصوصية.
·
--
صاعد
توضيح سيارات EVM++ الجانبية ببساطة تقوم Ritual بتوسيع EVM مع سيارات جانبية معيارية لحساب قوي. على عكس Ethereum، حيث تعيش المكونات المسبقة في كود العميل، تقوم Ritual بتشغيلها كحاويات منفصلة تتوسع بالتوازي. سيارات جانبية مدعومة: - ML الكلاسيكية: تشغيل نماذج تعتمد على الشجرة والانحدار. - استدلال LLM: تمكين المهام اللغوية المتقدمة باستخدام LLMs. - إثباتات ZK: توليد إثباتات المعرفة الصفرية القابلة للتحقق. - تنفيذ TEE: حساب آمن في بيئات موثوقة لـ AI وAPIs والوكلاء. - تجريد السلسلة: قراءة وكتابة الحالة قريبًا عبر سلاسل الكتل الأخرى. #ritual
توضيح سيارات EVM++ الجانبية ببساطة

تقوم Ritual بتوسيع EVM مع سيارات جانبية معيارية لحساب قوي. على عكس Ethereum، حيث تعيش المكونات المسبقة في كود العميل، تقوم Ritual بتشغيلها كحاويات منفصلة تتوسع بالتوازي.

سيارات جانبية مدعومة:
- ML الكلاسيكية: تشغيل نماذج تعتمد على الشجرة والانحدار.
- استدلال LLM: تمكين المهام اللغوية المتقدمة باستخدام LLMs.
- إثباتات ZK: توليد إثباتات المعرفة الصفرية القابلة للتحقق.
- تنفيذ TEE: حساب آمن في بيئات موثوقة لـ AI وAPIs والوكلاء.
- تجريد السلسلة: قراءة وكتابة الحالة قريبًا عبر سلاسل الكتل الأخرى.

#ritual
أي سرد #AI للعملات المشفرة تعتقد أنه سيقود بقية عام 2025؟ A) الاقتصاديات الوكيلة: #VIRTUAL ، $FET ، #RITUAL B) الحوسبة اللامركزية: TAO، RENDER، $ICP C) الذكاء الاصطناعي x التمويل اللامركزي: #VIRTUAL ، #sdao D) البنية التحتية: TAO، GRT، $NEAR ، AIOZ أي سرد يثير حماسك أكثر؟ {spot}(NEARUSDT) {spot}(ICPUSDT) {spot}(FETUSDT)
أي سرد #AI للعملات المشفرة تعتقد أنه سيقود بقية عام 2025؟

A) الاقتصاديات الوكيلة: #VIRTUAL ، $FET ، #RITUAL

B) الحوسبة اللامركزية: TAO، RENDER، $ICP

C) الذكاء الاصطناعي x التمويل اللامركزي: #VIRTUAL ، #sdao

D) البنية التحتية: TAO، GRT، $NEAR ، AIOZ

أي سرد يثير حماسك أكثر؟

·
--
صاعد
تم شرح تخزين الطقوس القابلة للتعديل تقدم Ritual بنية تحتية قابلة للتعديل وغير مرتبطة بالتخزين تربط العقود الذكية مع كل من طبقات بيانات Web2 وWeb3، مما يتيح الوصول الآمن والفعال من حيث التكلفة والمرن إلى نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة وما بعدها. تقوم Ritual بإصلاح هذا من خلال تصميم قابل للتعديل وغير مرتبط بالتخزين. بدلاً من القفل في نظام واحد، تستخدم Ritual مستودعات يمكن توصيلها بعدة طبقات تخزين. #ritual #ai #tee
تم شرح تخزين الطقوس القابلة للتعديل

تقدم Ritual بنية تحتية قابلة للتعديل وغير مرتبطة بالتخزين تربط العقود الذكية مع كل من طبقات بيانات Web2 وWeb3، مما يتيح الوصول الآمن والفعال من حيث التكلفة والمرن إلى نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة وما بعدها.

تقوم Ritual بإصلاح هذا من خلال تصميم قابل للتعديل وغير مرتبط بالتخزين. بدلاً من القفل في نظام واحد، تستخدم Ritual مستودعات يمكن توصيلها بعدة طبقات تخزين.

#ritual #ai #tee
·
--
صاعد
مراجعة حالات استخدام الطقوس استخدم Ritual EVM لبناء وتحقيق الدخل من AIGC في عوالم الذكاء الاصطناعي اللانهائية، وعوامل على السلسلة، وDeFi الديناميكية التي تتكيف في الوقت الحقيقي. بناء عوالم لانهائية: إنشاء فئة جديدة من تطبيقات المستهلكين المبنية حول تحقيق الدخل على السلسلة من AIGC، والمطالبات، وحتى النماذج نفسها بناء عوامل مستقلة: إطلاق وتحقيق الدخل من عوامل على السلسلة تتصرف وتتفاعل مع السلسلة باستقلالية كاملة. بناء DeFi ديناميكية: إعادة تصور DeFi مع نماذج شفافة تمكن البروتوكولات من التكيف بشكل مستقل مع ظروف السوق في الوقت الحقيقي بناء عوامل ف автономية: إطلاق وتحقيق الدخل من عوامل على السلسلة تتصرف وتتفاعل مع السلسلة باستقلالية كاملة. بناء أي شيء وكل شيء: Ritual متوافق مع EVM ومصمم لتسريع التطبيقات عند تقاطع Crypto x AI. ماذا ستبني؟ #ritual
مراجعة حالات استخدام الطقوس

استخدم Ritual EVM لبناء وتحقيق الدخل من AIGC في عوالم الذكاء الاصطناعي اللانهائية، وعوامل على السلسلة، وDeFi الديناميكية التي تتكيف في الوقت الحقيقي.

بناء عوالم لانهائية:
إنشاء فئة جديدة من تطبيقات المستهلكين المبنية حول تحقيق الدخل على السلسلة من AIGC، والمطالبات، وحتى النماذج نفسها

بناء عوامل مستقلة:
إطلاق وتحقيق الدخل من عوامل على السلسلة تتصرف وتتفاعل مع السلسلة باستقلالية كاملة.

بناء DeFi ديناميكية:
إعادة تصور DeFi مع نماذج شفافة تمكن البروتوكولات من التكيف بشكل مستقل مع ظروف السوق في الوقت الحقيقي

بناء عوامل ف автономية:
إطلاق وتحقيق الدخل من عوامل على السلسلة تتصرف وتتفاعل مع السلسلة باستقلالية كاملة.

بناء أي شيء وكل شيء:
Ritual متوافق مع EVM ومصمم لتسريع التطبيقات عند تقاطع Crypto x AI. ماذا ستبني؟

#ritual
·
--
صاعد
أدوات الطقوس للذكاء الاصطناعي القابل للتحقق تقدم Ritual نزاهة حسابية للذكاء الاصطناعي - مما يضمن أن النتائج صحيحة بشكل موثوق، دون الثقة العمياء في المشغلين المركزيين. الأدوات المدعومة: - التعلم الآلي ZK: أقوى أمان تشفيري، لكنه مكلف وبطيء. - التعلم الآلي المتفائل: يفترض الصحة، يتحقق فقط إذا تم الطعن، أرخص وقابل للتوسع. - بيئات التنفيذ الموثوقة: سريعة وخاصة، لكنها تعتمد على بائعي الرقائق. - التعلم الآلي الإثباتي: رخيصة، تحقق إحصائي للأحمال الثقيلة مثل LLMs. #ritual
أدوات الطقوس للذكاء الاصطناعي القابل للتحقق

تقدم Ritual نزاهة حسابية للذكاء الاصطناعي - مما يضمن أن النتائج صحيحة بشكل موثوق، دون الثقة العمياء في المشغلين المركزيين.

الأدوات المدعومة:
- التعلم الآلي ZK: أقوى أمان تشفيري، لكنه مكلف وبطيء.
- التعلم الآلي المتفائل: يفترض الصحة، يتحقق فقط إذا تم الطعن، أرخص وقابل للتوسع.
- بيئات التنفيذ الموثوقة: سريعة وخاصة، لكنها تعتمد على بائعي الرقائق.
- التعلم الآلي الإثباتي: رخيصة، تحقق إحصائي للأحمال الثقيلة مثل LLMs.

#ritual
سجّل الدخول لاستكشاف المزيد من المُحتوى
استكشف أحدث أخبار العملات الرقمية
⚡️ كُن جزءًا من أحدث النقاشات في مجال العملات الرقمية
💬 تفاعل مع صنّاع المُحتوى المُفضّلين لديك
👍 استمتع بالمحتوى الذي يثير اهتمامك
البريد الإلكتروني / رقم الهاتف