كثير من أسباب فشل مشاريع AI × Crypto ليست في قدرة النموذج، بل في البيانات نفسها.

مصادر البيانات غير موثوقة، غير قابلة لإعادة الإنتاج، وغير قابلة للتوثيق، مما يؤدي في النهاية إلى عدم إمكانية التحقق من مخرجات AI، فضلاً عن عدم القدرة على تكوين قيمة طويلة الأمد على السلسلة.

@useTria هو النقطة التي تتعلق هنا بالضبط.

هو ليس لبناء نماذج، ولا لإنشاء قشرة تطبيق، بل يركز على الطبقة الأهم والأكثر إهمالًا في عملية تدريب واستنتاج AI: الأساس القائم على البيانات المهيكلة والقابلة للتحقق.

من خلال آلية على السلسلة، يسجل Tria بوضوح مصدر البيانات، والمساهمة، وعلاقات الاستخدام، مما يجعل أنظمة AI لا تعتمد بعد الآن على مدخلات البيانات الصندوق الأسود، بل تبني مسار ثقة يمكن تدقيقه وتتبع مصدره، وهذا مهم بشكل خاص لوكلاء AI، وأنظمة اتخاذ القرار على السلسلة، والبروتوكولات الذاتية المستقبلية.

من هذا المنظور، لا تأتي قيمة $TRIA من السرد القصير الأمد، بل من قدرته على أن يكون طبقة افتراضية في البنية التحتية لـ AI يتم استدعاؤها بشكل افتراضي.

إذا كان AI يريد أن يعمل بشكل حقيقي على السلسلة بشكل مقياس، فإن طبقة البيانات مثل Tria ليست خيارًا، بل ضرورة.

@KaitoAI @cookiedotfuncn @cookiedotfun @MindoAI #TriaTreasure @easydotfunX