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Meta11
2025-09-19 06:50:37
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大部分人理解的AI+區塊鏈還停留在LLM把模型跑在鏈上的表面思維,但真正的瓶頸從來不是算力,畢竟能用錢買得到都不“貴”。最重要的是記憶。
AI模型每次推理都會產生海量數據:用戶偏好、決策模式、上下文信息、執行日志。這些數據需要被存儲、瞬時檢索,更重要的是要能被下一次交互直接調用。傳統存儲方案根本跟不上AI的節奏。
—————————————————————————
人工智能&人工智障區別就在一瞬間
假設在DeFi下的AI工具,如果每次都要重新學習你的風險偏好、交易習慣、資產配置邏輯,那它永遠是個人工智障。但如果它能記住你的每一次決策,分析你的行爲模式,甚至預測你的需求,這才是真正的人工智能。
Warden Protocol 有500萬用戶在跑AI模型,這些模型需要持久化記憶來維持智能水平。而 @irys_xyz 提供的不只是存儲,是可編程的數據基礎設施。
—————————————————————————
傳統存儲就是給AI一個文件櫃,而Irys給的是大腦。
數據進入Irys的那一刻就自帶執行邏輯:
1️⃣AI決策可以設置觸發條件,進而影響未來行爲
2️⃣數據可以包含訪問規則,控制哪些模型能調用
3️⃣記憶可以根據新信息自動更新,實現真正的學習
AI模型之間可以共享知識、協作決策、甚至將自己的智能成果貨幣化
—————————————————————————
@irys_xyz 與 Warden Protocol 創造的飛輪效應:
更多模型在Irys存儲數據 → 更有價值的數據集可供其他模型訪問 → 更好的數據吸引更先進的模型 → 更多交互產生更多有價值的輸出
當AI模型能夠真正"記住"並"學習"時,整個網路的智能水平會呈指數級增長。
從技術層面看,Irys測試網能夠跑到10萬TPS。這種性能優勢配合Warden的AI原生架構,基本解決了AI應用的基礎設施瓶頸。
這次合作最核心的價值在於,證明了基礎設施必須爲AI而生,而不是讓AI去適應傳統架構。
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Warden Protocol 有500萬用戶在跑AI模型,這些模型需要持久化記憶來維持智能水平。而 @irys_xyz 提供的不只是存儲,是可編程的數據基礎設施。
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傳統存儲就是給AI一個文件櫃,而Irys給的是大腦。
數據進入Irys的那一刻就自帶執行邏輯:
1️⃣AI決策可以設置觸發條件,進而影響未來行爲
2️⃣數據可以包含訪問規則,控制哪些模型能調用
3️⃣記憶可以根據新信息自動更新,實現真正的學習
AI模型之間可以共享知識、協作決策、甚至將自己的智能成果貨幣化
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@irys_xyz 與 Warden Protocol 創造的飛輪效應:
更多模型在Irys存儲數據 → 更有價值的數據集可供其他模型訪問 → 更好的數據吸引更先進的模型 → 更多交互產生更多有價值的輸出
當AI模型能夠真正"記住"並"學習"時,整個網路的智能水平會呈指數級增長。
從技術層面看,Irys測試網能夠跑到10萬TPS。這種性能優勢配合Warden的AI原生架構,基本解決了AI應用的基礎設施瓶頸。
這次合作最核心的價值在於,證明了基礎設施必須爲AI而生,而不是讓AI去適應傳統架構。